内容正文:
第二节 大数据处理 1
一尧选择题
1. 下列关于 Hadoop 功能的说法袁错误的是
渊 冤
A. 将大规模海量数据以文件的形式尧用多
个副本保存在不同的存储节点中
B. 可用来存储非结构化数据和半结构化
数据
C. 具有良好的横向扩展能力袁可以简单又
高效地获取实时数据
D. 处理大规模实时数据的计算与分析时性
能不足
2. 下列关于大数据处理方式的说法袁正确的是
渊 冤
A. 批处理的结果不能用于实时处理系统
B. 对于购物网站的广告推荐袁适合用批处
理平台进行计算
C. 同一个平台要么做批处理袁要么做实时
流计算袁不能两者兼之
D. 图处理软件主要包括图数据库和并行图
处理系统
3. 下列关于 HDFS和 MapReduce的说法袁错误
的是 渊 冤
A. HDFS 适合那些需要多次写入尧多次读
取的超大规模数据集的应用程序
B. HDFS是一个高度容错性的系统袁适合部
署在廉价的机器上
C. MapReduce 是一种并行编程模型袁能够
处理大规模数据集的并行运算
D. HDFS 与 MapReduce 的结合袁使得在处
理大数据的过程中计算性能尧数据容错
性得到了保障
4. 下列常用函数不属于绘图函数的是 渊 冤
A. concat() B. plot()
C. legend() D. scatter()
5. 某 DataFrame对象 df中包含野id冶野name冶等 8
个数据列袁22个数据行袁下列语句中能读取
df 对象中某些数据列中的所有数据的是
渊 冤
A. df咱"id"暂 B. df.tail(5)
C. df.columns D. df咱2:5暂
6. 某 DataFrame对象 df中包含野准考证号冶野姓
名冶野学校冶野语文冶野数学冶等数据列袁下列语
句中袁可以以学校为单位袁统计各校学生野语
文冶成绩平均值的是 渊 冤
A. df.groupby("学校").mean()
B. df.groupby("准考证号").mean()
C. df.groupby("语文").mean()
D. df.groupby("语文").学校.mean()
7. 某 Python 程序运行结果如下袁以下四种代
码中能得到同样结果的是 渊 冤
A. import pandas as pd
s1越pd.Series(咱89,393,23暂)
B. s1越pd.Series(89,393,23)
C. s1越pd.Series(咱89,393,23暂)
print(s1)
D. import pandas as pd
s1越pd.Series(咱89,393,23暂)
print(s1)
8. 有如下 Python程序段院
import pandas as pd
s1=pd.Series(咱1,6,7,9暂)
res=0
for i in s1.values:
0 89
1 393
2 23
dtype:int64
81
res+=i
print(res)
执行程序后袁输出的结果是 渊 冤
A. 6 B. 14 C. 16 D. 23
9. 有如下 Python程序段院
import pandas as pd
data ={"姓名 ":咱"小芳 ","小唐 ","小王 ","小
明"暂,"性别":咱"女","男","女","男"暂,"剩余积
分":咱16,12,13,10暂}
df1=pd.DataFrame(data,columns=咱"姓名","性
别","剩余积分"暂)
df2=df1.head(2)
df3=df1.tail(2)
a=df2咱"剩余积分"暂.sum()
b=df3咱"剩余积分"暂.sum()
print(round(b/a,2))
执行程序后袁输出的结果是 渊 冤
A. 0.10 B. 0.28
C. 0.61 D. 0.82
10. 有 Python程序段如下袁要绘制函数 y=-x**3
的图像袁画线处应填写的语句是 渊 冤
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-1,1,50)
y=-x**3
plt.show()
A. plt.plot(x,y) B. plt.bar(x,y)
C. plt.barh(x,y) D. plt.boxplot(x,y)
二尧非选择题
11. 咱2023窑金华测试暂某项运动计分规则如下院
由 7名评委给每个选手打分渊最高分 10分袁
最低分 0分冤遥为客观公正袁计分时袁先去掉
一个最高分和一个最低分袁将剩余的 5 个
评委的分数求和作为野有效分冶袁最后结合
难度系数计算实际得分袁实际得分=渊有效
分伊难度系数冤衣5伊3遥
渊1冤小美收集了该运动某次比赛的评委打