山东大学2022计算机学院大数据真题回忆：开源精神下的大数据技术详解

在2022-2023年山东大学计算机科学与技术学院的大数据管理与分析课程回忆版真题中，试题内容涵盖了一系列关键的大数据技术和应用理解。该试题旨在考察学生的理论基础和实践能力，同时体现了计算机学院倡导的开源精神，强调问题的开放性和实际应用性。 1. 题目一探讨了大数据技术的起源与发展，要求学生解释大数据技术为何起源于Google，并展望未来某个大数据技术的发展趋势。这涉及了对历史背景和技术创新的理解，以及对行业发展趋势的前瞻性思考。 2. 第二题要求学生详细解析Hadoop生态系统中的HDFS（Hadoop Distributed File System）和HBase，包括它们的组成部分以及各自的数据管理优势。这涵盖了分布式存储和NoSQL数据库的基础概念。 3. 第三题涉及MapReduce编程模型，具体是关于如何编写集合查询的伪代码。这是考察学生对并行处理和分布式计算的理解，以及如何设计高效的算法。 4. 矩阵相乘的MapReduce伪码题则检验了学生是否能够将复杂的数学运算转换为可扩展的分布式算法，以利用集群资源。 5. Hive是大数据处理框架中的一个重要组件，试题要求详述Hive的架构以及一个实际的应用场景，这可能涉及到Hive的数据仓库设计、元数据管理和SQL查询优化等内容。 6. 朴素贝叶斯分类器是机器学习的基础，题目要求写出其计算过程的伪代码，考察了学生对概率统计和机器学习算法的掌握。 7. Apriori算法常用于市场篮子分析，Spark是其在分布式计算平台的实现。试题要求用Spark伪码来实现Apriori，测试了学生的分布式计算能力和关联规则挖掘技能。 8. 数据分箱和平滑处理是数据预处理的重要环节，题目给出15个数据点，要求进行三层分箱并选择合适的平滑方法，这锻炼了学生的数据清洗和特征工程能力。 9. 第十个问题是关于异常检测的实际应用场景，如银行卡欺诈检测，要求编写伪代码识别短时间内多次交易、异地交易等可能的盗刷行为，考察了学生的实时数据分析和决策支持能力。 10. 最后一个问题涉及到在线考试作弊的检测系统设计，涵盖了系统架构、数据采集、算法选择（如基于模式识别的反作弊算法）以及软硬件配合，全面测试了学生的系统设计和实战能力。 这份试题既考察了学生对大数据技术理论知识的掌握，也考核了他们在实际项目中的应用和问题解决能力，体现了大数据技术教育的全面性和实用性。