YARM_基于MapReduce的高效可扩展的语义推理引擎_顾荣_王芳芳_袁春风

大数据HCIA考试模拟题及答案一、单选题（共40题，每题1分，共40分）1、关于Hive建表的基本操作，描述正确的是？A、创建外部表的时需要指定external关键字B、一旦表创建好，不可再修改列名C、一旦表创建好，不可再修改表名D、一旦表创建好，不可再增加新列正确答案：A2、Flink的数据转换操作在以下哪个环节中完成？A、sourceB、sinkC、transformationD、channel正确答案：C3、Kafka集群中，Kafka服务端部署的角色是?A、ProducerB、ConsumerC、ZooKeeperD、Broker正确答案：D4、可以通过以下哪个命令创建节点数据？A、ls/nodeB、get/nodeC、create/nodeD、set/nodedata正确答案：C5、在Zookeeper和YARN的协同工作中，当ActiveResourceManager产生故障时，StandbyResourceManager会从以下哪个项目中获取Application相关信息？A、warehouseB、metastoreC、StorageD、Statestore正确答案：D6、以下关于Kafka的描述错误的有？A、具有消息持久化，高吞吐，实时等特性B、用作活动流和运营数据处理管道的基础C、使用Scala，Java语言实现D、由ApacheHadoop开发，并于2011年开源正确答案：D7、下面关于Zookeeper特性的描述错误的是？（）A、Zookeeper节点数必须为奇数个。

B、客户端所发送的更新会按照它们被发送的顺序进行应用。

C、消息更新只能成功或者失败，没有中间状态。

D、一条消息要被超过半数的Server接收，它将可以成功写入磁盘正确答案：A8、Flink中的（）接口用于流数据处理，（）接口用于批处理？A、BatchAPI,StreamAPIB、DataStreamAPI,DataSetAPIC、StreamAPI,BatchAPID、DataBatchAPI,DataStreamAPI正确答案：B9、Flume支持监控并传输目录下新增的文件，可实现准实时数据传输，以上描述的是哪一类source?A、syslogsourceB、spoolingdirectorysourceC、httpsourceD、execsource正确答案：B10、FusionlnsightHD中Loader实例必须与哪个实例部署在一起？A、DataNodeB、RegionServerC、ResourceManagerD、Nodemanager正确答案：D11、在Zookeeper和YARN的协同工作中，当ActiveResourceManager产生故障时，StandbyResourceManager会从以下哪个目录中获取Application相关信息（）A、warchouseB、metastoreC、StatestoreD、Storage正确答案：C12、哪个不是Flume的channel类型A、MemoryChannelB、FileChannelC、JDBCChannelD、HDFSChannel正确答案：D13、FusionInsightHDHBase的管理进程是如何选择主节点的?A、随机选取B、由RegionServer进行裁决C、通过ZooKeeper进行裁决D、HMaster为双主模式，不需要进行裁决正确答案：C14、FuskmlnsightHD集群规划中，管理节点&控制节点&数据节点合一部署方案适合什么样的场景？A、30节点以下B、100节点以上C、100-200节点D、200节点以上正确答案：A15、关于Hive与传统数据仓库的对比，以下描述错误的是？()A、由于Hive的数据存储在HDFS中，所以可以保证数据的高容错、高可靠。

基于机器学习的 MapReduce 资源调度算法于倩;蔚承建;王开;朱林军【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2016(33)1【摘要】To solve the problem that a map and shuffle optimization model allowed overlapping phases in MapReduce was lack of adaptability,this paper proposed a resource scheduling algorithm based on this model of machine learning,it used Bayesian classifier based on the degree of matching the operating system resource requirements and system environment for job schedu-ling,and then updated the classification continuously,so that it had adaptability,considering the overlap phase map and shuf-fle.The simulation experiments verify that the solution can improve the performance of MapReduce system,get a better ave-rage response time.%针对 MapReduce 中允许 map 和 shuffle 阶段重叠的优化模型需要自适应性的问题，提出了基于此模型的机器学习的资源调度算法，利用贝叶斯分类器依据作业对系统资源的需求和系统环境的匹配程度对作业进行调度，并不断更新分类器，使其具有自适应性，考虑了 map 和 shuffle 的重叠阶段。

hadoop填空题以下是一些关于Hadoop的填空题：1. Hadoop是一个用于大数据处理的分布式计算框架，它允许在大量计算机上分布式存储和处理大规模数据集。

2. Hadoop的核心组件包括____________和____________。

3. Hadoop的数据存储系统是____________，它是一个分布式文件系统，可以存储和处理大规模数据集。

4. Hadoop的数据处理引擎是____________，它基于MapReduce模型，可以将大数据处理任务分解为多个子任务，并在多个计算机上并行执行。

5. Hadoop的MapReduce模型包括两个主要阶段：____________和____________。

6. 在Hadoop中，数据可以通过____________和____________两种方式进行分片。

7. Hadoop的可扩展性非常好，可以轻松地处理大规模数据集，并且可以在____________上运行。

8. Hadoop的一个主要优点是它可以有效地处理大规模数据集，并且可以在____________上运行。

9. Hadoop的另一个优点是它可以很好地处理失败的节点，因为它具有____________的特性。

10. Hadoop的____________功能可以方便地与其他数据处理工具集成。

答案：1. Hadoop是一个用于大数据处理的分布式计算框架，它允许在大量计算机上分布式存储和处理大规模数据集。

2. Hadoop的核心组件包括HDFS和MapReduce。

3. Hadoop的数据存储系统是HDFS，它是一个分布式文件系统，可以存储和处理大规模数据集。

4. Hadoop的数据处理引擎是MapReduce，它基于MapReduce模型，可以将大数据处理任务分解为多个子任务，并在多个计算机上并行执行。

5. Hadoop的MapReduce模型包括两个主要阶段：Map阶段和Reduce 阶段。

亚信科技大模型语料亚信科技是一家专注于信息技术服务的公司，以其强大的大模型语料库而闻名。

大模型语料库是指包含大量文本数据的数据库，可以用于训练人工智能模型和进行自然语言处理等任务。

大模型语料库的重要性不言而喻。

它可以提供丰富的语言数据，包括各种领域的文本，如新闻、社交媒体、科技论文等。

通过分析这些数据，我们可以获得对人类语言的深入理解，进而开发出更加智能和高效的语言处理系统。

亚信科技的大模型语料库不仅规模庞大，还涵盖了多个语种和领域。

这使得亚信科技能够提供全球化的语言处理解决方案，并满足不同客户的需求。

无论是机器翻译、自动文本摘要、情感分析还是智能客服等领域，亚信科技的大模型语料库都能为其提供强大的支持。

在自然语言处理方面，亚信科技的大模型语料库发挥了重要的作用。

通过深度学习等技术，亚信科技能够训练出高质量的文本分类器、情感分析器等模型，从而实现对大规模文本数据的自动化处理。

这些模型在多个实际应用中得到了广泛的应用，如舆情监测、垃圾邮件过滤等。

值得一提的是，亚信科技的大模型语料库还支持多语种处理。

由于亚信科技在全球范围内的业务拓展，其大模型语料库涵盖了多种语言，如中文、英文、日文等。

这使得亚信科技能够为不同语种的客户提供定制化的语言处理解决方案，进一步提升了其在全球市场的竞争力。

除了语言处理，亚信科技的大模型语料库还可以用于其他领域的研究和开发。

例如，在医疗领域，亚信科技可以利用其大模型语料库进行医学文献的自动化分类和摘要提取，从而帮助医生和研究人员更好地获取和利用医学知识。

在金融领域，亚信科技可以利用大模型语料库进行金融文本的情感分析和事件预测，从而为投资者提供更准确的决策依据。

亚信科技的大模型语料库是其在信息技术服务领域的重要优势之一。

通过充分利用大模型语料库的丰富数据资源，亚信科技能够为客户提供高质量、高效率的语言处理解决方案。

随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，亚信科技的大模型语料库将发挥越来越重要的作用，为人类提供更智能、更便捷的语言服务。

2021大数据知识竞赛考试题及答案1、以下哪项不属于大数据的特征？数据量大数据类型复杂单位处理数据的速度高数据价值密度高【正确答案】2、以下哪项不属于大数据流式处理典型业务应用场景？实时营销实时服务实时监控用户画像【正确答案】3、以下不属于Hadoop内核的组成部分的是HDFSMapReduceHbase【正确答案】YARN4、HDFS默认的当前工作目录是/user/$USER，的值需要在下列哪一个配置文件内说明？mapred-site.xmlcore-site.xml【正确答案】hdfs-site.xml以上均不是5、下列哪一项不属于HDFS相对于分布式系统而言特有的特性？高容错大文件存储大量的随机读应用【正确答案】高吞吐量6、下列存储HDFS某一时段NameNode内存元数据信息的是hdfs-site.xmlfsimage【正确答案】editsfstime7、以下哪个不是HDFS的守护进程？secondarynamenodedatanodemrappmaster/yarnchild【正确答案】namenode8、关于 SecondaryNameNode 哪项是正确的？它是 NameNode 的热备它是内存没有要求它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志，减少 NameNode 启动时间【正确答案】SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点9、以下哪一项不属于HDFS集群中的namenode职责维护HDFS集群的目录树结构维护HDFS集群的所有数据块的分布、副本数和负载均衡负责保存客户端上传的数据【正确答案】响应客户端的所有读写数据请求10、以下哪一项属于SecondaryNamenode的作用监控Namenode管理Datanode合并fsimage和editlogs【正确答案】支持Namenode HA11、下面哪个程序负责 HDFS 中实际数据的存储NameNodeJobtrackerDatanode【正确答案】secondaryNameNode12、关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是DataNode之间不是独立的，相互之间会有通信和数据传输存储客户端上传的数据的数据块一个DataNode上存储的所有数据块可以有相同的【正确答案】响应客户端的所有读写数据请求，为客户端的存储和读取数据提供支撑13、如果我们现有一个hadoop集群，默认存储文件3份，并且大文件会按照128M 的数据块大小进行切割分散存储，在不修改默认配置的情况下存储200个每个200M的文本文件，请问最终会在集群中产生多少个数据块（包括副本）？200400004001200【正确答案】14、下列选项中，哪一项是存储HDFS某一时段NameNode内存元数据信息？hdfs-site.xmlfsimage【正确答案】editsfstime15、HBase底层依靠什么进行数据的存储HDFS【正确答案】HiveMemoryMapReduce16、下列选项中，哪个选项是用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构？GFSMapReduce【正确答案】ChubbyBitTable17、Mapreduce擅长哪个领域的计算离线批处理【正确答案】DAG计算流式计算实时计算18、在MapReduce中哪一个阶段，把Mapper的输出数据归并整理后分发给Reducer处理Shuffle【正确答案】MapReduceSort19、关于MapReduce原理，下面说法错误的是分为Map和Reduce两个阶段Map阶段由一系列Map任务组成Reduce阶段由一系列Reduce任务组成Map阶段与Reduce阶段没有任何依赖关系【正确答案】20、下列哪个程序通常与NameNode 在同一个节点启动TaskTrackerDataNodeSecondaryNameNodeJobtracker【正确答案】21、MapReduce的Map函数产生很多的keyvalue<key,value>【正确答案】Hash22、下面关于Hive，说法错误的是Hive支持所有标准SQL语法【正确答案】Hive底层采用的计算引擎是MapReduceHive提供的HQL语法，与传统SQL很类似Hive Server可采用MySQL存储元数据信息23、下列哪项通常是Hadoop中MapReduce集群的最主要瓶颈CPU网络磁盘【正确答案】内存24、Hadoop框架的缺陷不包括MR编程框架的限制过多的磁盘操作,缺乏对分布式内存的支持无法高效低支持迭代式计算海量的数据存储【正确答案】25、YARN的调度算法不包括以下哪种FIFO SchedulerFair SchedulerCapacity SchedulerStack Scheduler【正确答案】26、YARN和MapReduce的关系是MapReduce是一个计算框架，可运行在YARN之上【正确答案】YARN是一个计算框架，可运行在MapReduce之上MapReduce和YARN无直接关系以上回答均不正确27、下列选项中，哪个是用来将Hadoop和关系型数据库中的数据相互转移的工具？ZookeeperSqoop【正确答案】HIVESpark28、Hadoop 大数据平台在整个数据挖掘的过程中，起到的作用是数据源处理数据清洗和装载【正确答案】数据展现CUBE生成29、以下哪一项是大数据的核心告知与许可预测【正确答案】匿名化规模化30、以下哪一项是用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。

⼤数据基础--⼤数据挖掘⼯具（刘鹏《⼤数据》课后习题答案）1.简述常⽤机器学习系统和⼤数据挖掘⼯具有哪些。

（1）Mahout，Apache Mahout是⼀个由Java语⾔实现的开源的可拓展的机器学习算法库。

（2）Spark MLlib,运⾏在Spark平台上专门为集群上并⾏运⾏⽽设计，内存中更快地实现多次迭代，适⽤于⼤规模数据集。

（3）其他数据挖掘⼯具，有SystemML、GraphLab、Parameter Server、Scikit-Learn、Weka、基于R语⾔的机器学习库、H2O、腾讯⼤规模主题模型训练系统Peacock与深度学习平台Mariana、百度⼤规模机器学习框架ELT与机器学习云平台BML、阿⾥数据挖掘平台DT PAI等。

2.Mahout的适⽤场合与特点有哪些？ Apache Mahout主要运作于MapReduce计算模型上，Mahout具有⾼吞吐、⾼并发、⾼可靠的特点，这就保证了其适合于⼤规模数据的机器学习。

3.Spark MLlib的适⽤场合和特点有哪些？ Spark MLlib运⾏在Spark平台上专门为集群上并⾏运⾏⽽设计，适⽤于⼤规模数据集。

运⾏时间和计算成本较低，适⽤于数据挖掘算法。

4.简述SystemML的体系结构。

5.简述Parameter Server的⼯作原理。

基于模型参数数据的抽样⽅法，把所有机器学习算法抽象为对学习过程中⼀组模型参数的管理和控制，并提供对⼤规模场景下⼤量模型参数的有效管理与访问。

6.简述Scikit-Learn的主要模块。

Scikit-Learn是基于Python的机器学习库，建⽴在Numpy、Scipy和matplotlib基础之上，使⽤BSD开源许可证，主要模块有分类、回归、聚类、数据降维、模型选择与数据预处理。

7.简述Weka的⼯作原理。

Weka作为⼀个基于Java的开源数据挖掘平台，实现了⼤量的机器学习算法，使⽤GUI界⾯与数据⽂件交互并⽣成可视化的结果，提供了通⽤API，可以将Weka嵌⼊应⽤程序完成特定任务，通过接⼝，开发者还可加⼊⾃⾏实现的数据挖掘算法。

基于 MapReduce 的可扩展协同聚类算法马俏;万剑怡;王明文【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2013(0)11【摘要】Collaborative clustering algorithm is a kind of clustering algorithm to cluster the documents and the features at the same time, this algorithm can find the potential relationship between internal document features so as to improve the clustering effect . With the arrival of the era of big data , parallel algorithm showed its superiority , this paper carries out a comprehensive research on collaborative clustering algorithm , and extends the parallel algorithm of it .We studied the collaborative clustering algorithm based on minimum sum-squared residue , and then designed and realized the parallel collaborative clustering algorithm with Ma -pReduce model .Experimental results show that the proposed parallel collaborative clustering algorithm can improve the efficiency of clustering , and be of well scalability .%协同聚类算法是通过同时对文档和特征进行聚类的一种聚类算法，该算法可以挖掘文档内部特征之间的潜在关系从而达到提高聚类效果的目的。

专利名称：MapReduce计算框架中的高性能排序方法专利类型：发明专利
发明人：蒋达晟,陈薇,王腾蛟
申请号：CN201410145069.3
申请日：20140410
公开号：CN103995827A
公开日：
20140820
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种MapReduce计算框架中的高性能排序方法。

该方法在Map阶段按照partition分别构建缓冲链，移除partition本身进行排序的需要，并且对于每一个partition数据将按照块进行组织，降低了数据在内存中的拷贝以及文件IO方面的代价；在Map阶段不执行排序操作，在Reduce阶段以一个较大的缓冲池作为一次排序的基本单位，使得在排序的归并阶段总的归并路数是一个用户可调优的值。

本发明通过一种混合的内存排序算法，优化了MapReduce框架中排序的两个阶段，基本消除了排序对于计算框架的性能影响，进而提升了计算框架的资源有效性，降低了集群的整体资源消耗。

申请人：北京大学
地址：100871 北京市海淀区颐和园路5号北京大学
国籍：CN
代理机构：北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：冯艺东
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专利名称：一种基于软件定义安全的混合资源管理系统专利类型：发明专利
发明人：杨茂深,赵慧,于然,张雨
申请号：CN202010880502.3
申请日：20200827
公开号：CN112073397A
公开日：
20201211
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于软件定义安全的混合资源管理系统，属于软件定义安全领域及虚拟化技术领域。

本发明提供的一种基于软件定义安全的混合资源管理系统遵循标准的软件定义安全架构，考虑了传统软件定义安全的优点，实现了数据与控制的解耦，确保了数据层与控制层的相互分离，解决了软件服务管控和混合资源调度所出现的问题。

申请人：北京计算机技术及应用研究所
地址：100854 北京市海淀区永定路51号
国籍：CN
代理机构：中国兵器工业集团公司专利中心
代理人：王雪芬
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基于Spark的大规模语义规则后向链推理系统顾荣;王善永;郭晨;袁春风;黄宜华【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2018(32)3【摘要】近年来,语义网数据快速增长,适合于处理静态小规模语义数据的前向链语义推理技术暴露出了需对数据进行频繁更新等问题.面对大规模动态语义网数据,对数据更新不敏感的后向链语义推理开始成为新的研究热点.后向链语义推理由查询目标驱动,在查询时根据规则集推理出查询结果.后向链语义推理具有推理过程复杂、规则扩展深度大等特点,在大规模语义数据上推理的效率和可扩展性上有一定的挑战.该文立足于已有的后向链推理技术,详细分析了语义推理规则集的特点,并结合当前主流的大数据处理平台Spark,设计了一套较为高效并且可扩展的大规模并行化语义规则后向链推理系统.该文的主要研究工作分为三个部分:(1)采用预计算本体数据闭包的方法,避免了本体模式在实时推理阶段的重复推理;(2)在后向链语义推理的逆向推理和查询阶段设计了优化措施,进一步提高了推理效率;(3)设计实现了一种基于Spark平台的大规模分布式RDFS/OWL后向链语义推理系统.实验数据显示,该文提出的RDFS/OWL后向链语义推理系统在合成数据集LUBM和真实数据集DBpedia上都表现出了良好的推理性能,在亿条三元组上的推理开销是几秒到几十秒,并且表现出了良好的数据可扩展性和节点可扩展性.%With the rapid growthof semantic data in recent years,the backward chaining reasoning method appears to be a new research direction since it is insensitive to data changes.Due to its complex reasoning procedure and large searching space of rule extensions,the backward chaining reasoning is still defectedin the reasoning perform-ance and scalability.This paper makes a thorough analysis on the characteristics of semantic rules based upon previ-ous works about backward chaining reasoning technique,and proposes the design of a parallelized large-scale back-ward chaining reasoning engine of high efficiency and scalability over apache spark,the state-of-art big data process-ing platform. The main contributions of this paper can be summarized as:1)It avoids duplicate reasoning of terminological patterns during real-time reasoning by pre-calculating terminological closure;2)An optimization methods for reverse reasoning procedure and querying procedure is designed for an improved performance;3)Spark based implementa-tion of the proposed algorithm is presented.Experimental results on both synthetic datasets and real-world datasets show that our method requires only several seconds to ten-seconds of reasoning over hundreds of millions triples, maintaining high data scalability and node scalability as well.【总页数】15页(P120-134)【作者】顾荣;王善永;郭晨;袁春风;黄宜华【作者单位】南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093;江苏省软件新技术与产业化协同创新中心,江苏南京210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093;江苏省软件新技术与产业化协同创新中心,江苏南京210093;南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093;江苏省软件新技术与产业化协同创新中心,江苏南京210093【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种基于Spark的大规模语义数据分布式推理框架 [J], 陈恒2.基于领域本体的语义查询推理系统 [J], 倪立显;吴婷3.基于Spark的OWL语义规则并行化推理算法 [J], 赵慧含;刘鹏4.基于网络课程本体的语义查询推理系统 [J], 宋万里;倪立显5.一个基于CLIPS的后向不确定推理系统 [J], 刘海明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。