2021 大数据思维与技术(北京理工大学)1463715482 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2021-03-12到2021-05-23
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第一单元：大数据思维与技术认知 第一单元：大数据思维与技术认知测试

1、 问题:课程中提出的做事八字母法，是以下：
选项：
A:PCDL，TIPO
B:PADL，TIPO
C:PCDL，TIDO
D:PADL，TIDO
答案: 【PCDL，TIPO】

2、 问题:分布式文件系统的设计目标主要包括透明性、并发控制、可伸缩性、容错以及安全需求等，客户端对文件的读写不影响其他客户端对同一个文件的读写体现了（）。
选项：
A:并发控制
B:透明性
C:可伸缩性
D:容错
答案: 【并发控制】

3、 问题:Hive是一个构建于（）顶层的数据仓库工具，主要用于对存储在（）文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理。
选项：
A:Hadoop
B:Impala
C:Spark
D:BigTable
答案: 【Hadoop】

4、 问题:下面哪个程序负责HDFS数据存储？
选项：
A:Datanode
B:Jobtracker
C:NameNode
D:secondaryNameNode
答案: 【Datanode】

5、 问题:大学需要学习以及培养的能力有：
选项：
A:快速的学习能力
B:系统的思维方法
C:丰富的知识图谱
D:深厚的理论知识
答案: 【快速的学习能力;
系统的思维方法;
丰富的知识图谱】

6、 问题:网络空间大数据正在面临三个方面的挑战，分别是：
选项：
A:大数据极易获取
B:大数据成为网络攻击的显著目标
C:大数据加大个人隐私信息泄露风险
D:大数据存储和安全防范措施不完善
答案: 【大数据成为网络攻击的显著目标;
大数据加大个人隐私信息泄露风险;
大数据存储和安全防范措施不完善】

7、 问题:网络空间大数据资源的技术驱动包括：
选项：
A:感知设备的普及
B:物联网体系架构逐步成熟
C:社交网络承载
D:云计算为支撑
答案: 【感知设备的普及;
物联网体系架构逐步成熟;
社交网络承载;
云计算为支撑】

8、 问题:从防护视角来看，网络空间大数据主要威胁在于：
选项：
A:用户隐私保护
B:数据的可信性
C:数据的访问控制以及APT
D:数据的存储安全
答案: 【用户隐私保护;
数据的可信性;
数据的访问控制以及APT;
数据的存储安全】

9、 问题:很多信息安全问题与人有关，无论有意还是无意，只要造成了某种破坏，都属于信息攻击。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

10、 问题:在大数据分析中，数据的时间变化后，模型不会发生变化。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

11、 问题:HDFS分布式文件系统在物理结构上由计算机集群中的多个节点构成的，其中数据节点是系统结构的核心。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

12、 问题: Hadoop将数据直接存放到内存进行计算，因此读取速度要比存放在硬盘中快的多。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

13、 问题:HDfS 中的 block 默认保存3份。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

【作业】第一单元：大数据思维与技术认知 第一单元：大数据思维与技术认知作业

1、 问题:列举生活中常见的信息系统。
评分规则: 【 列举出4个及以上信息系统得满分4分，每少1个扣1分，最低0分。
】

第二单元：大数据分析领域技术

1、 问题:以下不属于大数据特点的是？
选项：
A:价值密度高
B:处理速度快
C:应用价值大
D:数据容量大
答案: 【价值密度高】

2、 问题:下面哪个程序负责HDFS数据存储？
选项：
A:Datanode
B:Jobtracker
C:NameNode
D:secondaryNameNode
答案: 【Datanode】

3、 问题:网络空间大数据安全的基本内涵包括：
选项：
A:大数据自身安全
B:大数据安全应用
C:大数据存储安全
D:大数据维护安全
答案: 【大数据自身安全;
大数据安全应用】

4、 问题:网络空间大数据安全防御技术包括：
选项：
A:可信计算技术
B:访问控制技术
C:匿名化保护技术以及认证技术
D:数据水印以及数据溯源技术
答案: 【可信计算技术;
访问控制技术;
匿名化保护技术以及认证技术;
数据水印以及数据溯源技术】

5、 问题:网络空间大数据安全的基本内涵中，大数据自身安全即如何保护大数据自身安全，包括针对大数据抓取和大数据存储的安全性。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

6、 问题:Hadoop的文件API不是通用的，只适用于HDFS文件系统。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

【作业】第二单元：大数据分析领域技术 第二章单元作业

1、 问题:结合授课内容，试分析数据库、数据仓库的区别和联系。
评分规则: 【 区别围绕数据仓库的统计分析挖掘功能作答得1分，联系围绕存储、查询作答得1分。叙述清晰得1分。
】

2、 问题:什么是批量计算？什么是实时计算？各自有什么应用？
评分规则: 【 批量计算和实时计算作答合理即可，各1分，合计2分。答出相应的的应用即可得分，各1分，合计2分。
】

3、 问题:根据你的理解，简述课程中介绍的MapReduce的执行流程。
评分规则: 【 答出Map、Reduce过程1分，答出数据存储过程1分，叙述清楚1分。
】

第三单元：大数据分析编程基础 第三单元：大数据分析编程基础单元测试

1、 问题:Kali Linux基于（）
选项：
A:Debian
B:Ubuntu
C:RedHat
D:Arch