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第四章分布式计算框架MapReduce4.1初识MapReduceMapReduce是一种面向大规模数据并行处理的编程模型，也一种并行分布式计算框架。
在Hadoop流行之前，分布式框架虽然也有，但是实现比较复杂，基本都是大公司的专利，小公司没有能力和人力来实现分布式系统的开发。
Hadoop的出现，使用MapReduce框架让分布式编程变得简单。
如名称所示，MapReduce主要由两个处理阶段：Map阶段和Reduce 阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出，键值对类型可由用户定义。
程序员只需要实现Map和Reduce两个函数，便可实现分布式计算，而其余的部分，如分布式实现、资源协调、内部通信等，都是由平台底层实现，无需开发者关心。
基于Hadoop开发项目相对简单，小公司也可以轻松的开发分布式处理软件。
4.1.1 MapReduce基本过程MapReduce是一种编程模型，用户在这个模型框架下编写自己的Map函数和Reduce函数来实现分布式数据处理。
MapReduce程序的执行过程主要就是调用Map函数和Reduce函数，Hadoop把MapReduce程序的执行过程分为Map和Reduce两个大的阶段，如果细分可以为Map、Shuffle（洗牌）、Reduce三个阶段。
Map含义是映射，将要操作的每个元素映射成一对键和值，Reduce含义是归约，将要操作的元素按键做合并计算，Shuffle在第三节详细介绍。
下面以一个比较简单的示例，形象直观介绍一下Map、Reduce阶段是如何执行的。
有一组图形，包含三角形、圆形、正方形三种形状图形，要计算每种形状图形的个数，见下图4-1。
图：4-1 map/reduce计算不同形状的过程在Map阶段，将每个图形映射成形状（键Key）和数量（值Value），每个形状图形的数量值是“1”；Shuffle阶段的Combine（合并），相同的形状做归类；在Reduce阶段，对相同形状的值做求和计算。
Spark大数据技术与应用智慧树知到课后章节答案2023年下山西职业技术学院山西职业技术学院绪论单元测试1.大数据的起源是以下哪个领域（）A:互联网 B:金融 C:公共管理 D:电信答案:互联网第一章测试1.与MapReduce相比，Spark更适合处理以下哪种类型的任务（）A:较少迭代次数的长任务 B:较少迭代次数的短任务 C:较多迭代次数的短任务 D:较多迭代次数的长任务答案:较多迭代次数的短任务2.Standalone模式下配置Spark集群时，master节点的工作端口号需要在conf文件夹下的哪个文件指明（）A:regionserver B:slaves C:spark-defaults.conf D:spark-env.sh答案:spark-env.sh3.以下关于SPARK中的spark context，描述错误的是：（）A:可以控制dagsheduler组件 B:可以控制task scheduler组件 C:控制整个application的生命周期 D:SparkContext为Spark的主要入口点答案:控制整个application的生命周期4.以下对Spark中Work的主要工作描述错误的是（）A:不会运行业务逻辑代码 B:会运行业务逻辑代码 C:管理当前节点内存 D:接收master分配过来的资源指令答案:会运行业务逻辑代码5.配置Standalone模式下的Spark集群，Worker节点需要在conf文件夹下的哪个文件中指明（）A:spark-env.sh B:spark-defaults.conf C:slaves D:regionserver答案:slaves6.Spark支持的分布式部署方式中哪个是错误的（）A:Spark on local B:spark on YARN C:spark on mesos D:standalone答案:Spark on local7.Spark单机伪分布式模式，它的特点是在一台节点上既有Master服务，又有Worker服务（）A:对 B:错答案:对8.在部署Spark独立模式时，配置spark内部通信的端口为（）A:16010 B:7070 C:9870 D:7077答案:70779.在部署Spark独立模式时，配置spark的web端口为（）A:7077 B:8080 C:9870 D:4040答案:707710.Spark的bin目录是spark运行脚本目录，该目录中包含了加载spark的配置信息，提交作业等执行命令的脚本（）A:错 B:对答案:对第二章测试1.valrdd=sc.parallelize(1 to 10).filter(_%2== 0)rdd.collect上述代码的执行结果为（）A:Array(1, 3, 5,7,9) B:Array(2, 4, 6, 8, 10) C:Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)D:Array(1,10)答案:Array(2, 4, 6, 8, 10)2.下面哪个操作是窄依赖（）A:filter B:sort C:group D:join答案:filter3.下面哪个操作肯定是宽依赖（）A:map B:sample C:flatMap D:reduceByKey答案:reduceByKey4.以下操作中，哪个不是Spark RDD编程中的操作。
《大数据技术原理与应用》林子雨课后简答题答案第一章大数据概述1. 试述大数据的四个基本特征。
数据量大：人类进入信息社会后，数据以自然方式增长，数据每两年就会增加一倍多。
数据类型繁多：大数据的数据类型非常丰富，包括结构化数据和非结构化数据，如邮件、音频、视频等，给数据处理和分析技术提出了新的挑战。
处理速度快：由于很多应用都需要基于快速生成的数据给出实时分析结果，因此新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计。
价值密度低：有价值的数据分散在海量数据中。
2. 举例说明大数据的关键技术。
大数据技术层面功能数据采集与预处理利用ETL 工具将分布在异构数据源中的数据抽到临时中间层后进行清洗、转换和集成后加载到数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，也可以利用日志采集工具（如 Flume、Kafka 等）将实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析。
数据存储和管理利用分布式文件系统、NoSQL 数据库等实现对数据的存储和管理。
数据处理与分析利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，并进行可视化呈现。
数据安全和隐私保护构建数据安全体系和隐私数据保护体系。
3. 详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系区别联系大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算旨在整合和优化各种 IT 资源并通过网络以服务的方式，廉价地提供给用户；物联网的发展目标是实现“ 物物相连”，应用创新是物联网的核心。
从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。
大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式存储和管理系统提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce 提供了数据分析能力。
没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。
物联网的传感器源源不断的产生大量数据，构成了大数据的重要数据来源，物联网需要借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。
2024年大数据应用及处理技术能力知识考试题库与答案一、单选题1.当图像通过信道传输时，噪声一般与（）无关。
A、信道传输的质量B、出现的图像信号C、是否有中转信道的过程D、图像在信道前后的处理参考答案：B2.在留出法、交叉验证法和自助法三种评估方法中，（）更适用于数据集较小、难以划分训练集和测试集的情况。
A、留出法B、交叉验证法C、自助法D、留一法参考答案：C3.在数据科学中，通常可以采用（）方法有效避免数据加工和数据备份的偏见。
A、A/B测试B、训练集和测试集的划分C、测试集和验证集的划分D、图灵测试参考答案：A4.下列不属于深度学习内容的是(_)oA、深度置信网络B、受限玻尔兹曼机C、卷积神经网络D、贝叶斯学习参考答案：D5.在大数据项目中，哪个阶段可能涉及使用数据工程师来优化数据查询性能？A、数据采集B、数据清洗C、数据存储与管理D、数据分析与可视化参考答案：C6.假定你现在训练了一个线性SVM并推断出这个模型出现了欠拟合现象，在下一次训练时，应该采取下列什么措施（）A、增加数据点B、减少数据点C、增加特征D、减少特征参考答案：C7.两个变量相关，它们的相关系数r可能为0?这句话是否正确0A、正确B、错误参考答案：A8.一幅数字图像是（）。
A、一个观测系统B、一个由许多像素排列而成的实体C、一个2-D数组中的元素D、一个3-D空间中的场景参考答案：C9.以下说法正确的是：（）。
一个机器学习模型,如果有较高准确率，总是说明这个分类器是好的如果增加模型复杂度，那么模型的测试错误率总是会降低如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低A、1B、2C、3D、land3参考答案：c10.从网络的原理上来看，结构最复杂的神经网络是0。
A、卷积神经网络B、长短时记忆神经网络C、GRUD、BP神经网络参考答案：B11.LSTM中，（_）的作用是确定哪些新的信息留在细胞状态中，并更新细胞状态。
A、输入门B、遗忘门G输出门D、更新门参考答案：A12.Matplotiib的核心是面向（）。
![《大数据技术及应用》教学大纲[3页]](https://img.taocdn.com/s1/m/8dd310c83968011ca20091d9.png)
《大数据技术与应用》教学大纲一、课程基本信息1.课程代码：211226002.课程中文名称：大数据技术与应用课程英文名称：Technologies and Applications of Big Data3.面向对象：信息工程学院软件工程系三年级学生4.开课学院(课部)、系(中心、室)：信息工程学院软件工程系5.总学时数：40讲课学时数：24,实验学时数：166.学分数：2.57.授课语种：中文，考试语种：中文8.教材：待定二、课程内容简介课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce,流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。
三' 课程的地位、作用和教学目标专业选修课，大数据技术入门课程，为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带，以“构建知识体系、说明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原那么，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
在Hadoop、HDFS> HBase和MapReduce等重要章节，安排了入门级的实践操作，让学生更好地学习和掌握大数据关键技术。
四'与本课程相联系的其他课程先修课程：数据库系统概论、计算机高级语言程序设计五' 教学基本要求(1)能够建立对大数据知识体系的轮廓性认识，了解大数据开展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业开展，并了解云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系；(2)能够了解Hadoop的开展历史、重要特性和应用现状，Hadoop工程结构及其各个组件, 并熟练掌握Hadoop平台的安装和使用方法；(3)能够了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求，掌握Hadoop分布式文件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程，并熟练掌握分布式文件系统HDFS 的使用方法；(4)能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制，并熟练掌握HBase的使用方法；（5）能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石；基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法；（6）能够了解云数据库的概念、基本原理和代表性产品的使用方法；（7）能够熟练掌握分布式编程框架MapReduce的基本原理和编程方法；（8）能够了解流计算与批处理的区别，以及流计算的基本原理；（9）能够了解图计算的基本原理；（10）能够了解数据可视化的概念和相关工具；（11）能够了解大数据在互联网等领域的典型应用。
绪论单元测试1.本课程中关于大数据处理与分析部分的学习内容有：（）A:Mapreduce的编程模型B:大数据分析的常用算法C:大数据分析过程D:大数据分析分析工具答案:ABCD第一章测试1.大数据的基本特征包括（）。
A:数据的价值密度但商业价值高B:数据增长速度快C:数据来源和数据数据类型多样化D:数据规模大答案:ABCD2.下面说法正确的是（）。
A:大数据指海量多样的数据、分析数据的方法、管理数据的系统、数据的应用的统称B:大数据是第三次信息化浪潮以后产生的数据C:大数据就是数据容量达到1T以上的数据D:大数据指数据而不包括数据的分析结果答案:A3.下面哪些技术属于大数据技术。
（）A:快速传输数据的技术。
B:网盘数据存储技术C:从各种数据源中采集数据的技术。
D:人脸识别技术。
答案:ABC4.如何理解“大数据分析是相关性分析而不是因果分析”。
（）A:不仅要知其然，还要知其所以然。
B:不仅要进行相关分析分析，也要进行因果关系分析。
C:发现两个现象的相关性后，经过进一步深入研究，找出因果关系，就会实现技术创新。
D:相关性分析就是通过对大量数据进行统计分析，获取两个现象之间具有关联性。
答案:ABCD5.大数据的特征Variety是指：（）A:数据变化多端B:数据来源广泛C:数据格式多样D:数据用途丰富答案:BC第二章测试1.在Python中，语句print(3 ＜ 5 ＞ 2)的输出结果为False。
（）A:错B:对答案:A2.已知x是一个足够大的numpy二维数组，那么语句x[0，2]=4的作用是把行下标为0、列下标为2的元素值改为4。
（）A:对B:错答案:A3.扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来合并数据。
（）A:对B:错答案:B4.已知x = [1,2]和y = [3,4]，那么x+y的结果是（）。
A:3B:7C:[4, 6]D:[1, 2, 3, 4]答案:D5.Pandas中常用的数据结构包括（）。
166 需求对Storm框架进行了定制开发，推出了JStorm，提供了更多高级特性，进一步推动了流计算框架的发展。
8.5 本章小结本章首先介绍了流计算的基本概念和需求。
流数据即持续到达的大量数据，对流数据的处理强调实时性，一般要求为秒级。
MapReduce框架虽然广泛应用于大数据处理中，但其面向的是海量数据的离线处理，并不适合用于处理持续到达的流数据。
本章阐述了流计算的处理流程，一般包括数据实时采集、数据实时计算和实时查询服务3个部分，并比较其与传统的数据处理流程的不同。
流计算处理的是实时数据，而传统的批处理则处理的是预先存储好的静态数据。
流计算可应用在多个场景中，如实时业务分析，流计算带来的实时性特点，可以大大增加实时数据的价值，为业务分析带来质的提升。
本章接着介绍了流计算框架Storm的设计思想和架构设计。
Storm流处理框架具有可扩展性、高容错性、能可靠地处理消息的特点，使用简单，学习和开发成本较低。
Storm框架对设计概念进行了抽象化，其主要术语包括Streams、Spouts、Bolts、Topology和Stream Groupings，在Topology 中定义整体任务的处理逻辑，再通过Bolt具体执行，Stream Groupings则定义了Tuple如何在不同组件间进行传输。
文章最后通过一个单词统计的实例来加深对Storm框架的了解。
8.6 习题1．试述流数据的概念。
2．试述流数据的特点。
3．在流计算的理念中，数据的价值与时间具备怎样的关系？4．试述流计算的需求。
5．试述MapReduce框架为何不适合用于处理流数据。
6．将基于MapReduce的批量处理转为小批量处理，每隔一个周期就启动一次MapReduce作业，通过这样的方式来处理流数据是否可行？为什么？7．列举几个常见的流计算框架。
8．试述流计算的一般处理流程。
9．试述流计算流程与传统的数据处理流程之间的主要区别。
10．试述数据实时采集系统的一般组成部分。
大数据技术原理与应用教学大纲课程概述入门级大数据课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。
课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。
课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。
课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨副教授主讲。
授课目标课程的定位是入门级课程，本课程的目标是为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。
本课程将系统梳理总结大数据相关技术，介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用，帮助学生形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。
课程大纲第1讲大数据概述1.1 大数据时代1.2 大数据概念和影响1.3 大数据的应用1.4 大数据的关键技术1.5 大数据与云计算、物联网本讲配套讲义PPT-第1讲-大数据概述第1讲大数据概述章节单元测验第2讲大数据处理架构Hadoop本讲实验答疑-第2讲-大数据处理架构Hadoop2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群的部署和使用本讲配套讲义PPT-第2讲-大数据处理架构Hadoop 大数据处理架构Hadoop单元测验第3讲分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统HDFS简介3.2 HDFS相关概念3.3 HDFS体系结构3.4 HDFS存储原理3.5 HDFS数据读写过程3.6 HDFS编程实践本讲配套讲义PPT-第3讲-分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS单元测验第4讲分布式数据库HBase4.1 HBase简介4.2 HBase数据模型4.3 HBase的实现原理4.4 HBase运行机制4.5 HBase应用方案4.6 HBase安装配置和常用Shell命令4.7 HBase常用Java API及应用实例本讲配套讲义PPT-第4讲-分布式数据库HBase 分布式数据库HBase单元测验第5讲NoSQL数据库5.1 NoSQL概述5.2 NoSQL与关系数据库的比较5.3 NoSQL的四大类型5.4 NoSQL的三大基石5.5 从NoSQL到NewSQL数据库5.6 文档数据库MongoDB本讲配套讲义PPT-第5讲-NoSQL数据库NoSQL数据库单元测验第6讲云数据库6.1 云数据库概述6.2 云数据库产品6.3 云数据库系统架构6.4 Amazon AWS和云数据库6.5 微软云数据库SQL Azure6.6 云数据库实践本讲配套讲义PPT-第6讲-云数据库云数据库单元测验第7讲MapReduce7.1 MapReduce概述7.2 MapReduce的体系结构7.3 MapReduce工作流程7.4 Shuffle过程原理7.5 MapReduce应用程序执行过程7.6 实例分析：WordCount7.7 MapReduce的具体应用7.8 MapReduce编程实践本讲配套讲义PPT-第7讲-MapReduce MapReduce单元测验第8讲Hadoop再探讨8.1 Hadoop的优化与发展8.2 HDFS2.0的新特性8.3 新一代资源管理调度框架YARN8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件本讲配套讲义PPT-第9讲-Hadoop再探讨Hadoop再探讨单元测验第9讲数据仓库Hive9.1 数据仓库概念9.2 Hive简介9.3 SQL转换成MapReduce作业的原理9.4 Impala9.5 Hive编程实践本讲配套讲义PPT-第9讲-数据仓库Hive数据仓库Hive单元测验第10讲Spark10.1 Spark概述10.2 Spark生态系统10.3 Spark运行架构10.4 Spark SQL10.5 Spark的部署和应用方式10.6 Spark编程实践本讲配套讲义PPT-第10讲-SparkSpark单元测验第11讲流计算11.1 流计算概述11.2 流计算处理流程11.3 流计算的应用11.4 开源流计算框架Storm11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较11.6 Storm编程实践本讲配套讲义PPT-第11讲-流计算流计算单元测验第12讲Flink12.1Flink简介12.2为什么选择Flink12.3Flink应用场景12.4Flink技术栈、体系架构和编程模型12.5 Flink的安装与编程实践本讲配套讲义PPT-第12讲-FlinkFlink单元测验第13讲图计算13.1 图计算简介13.2 Pregel简介13.3 Pregel图计算模型13.4 Pregel的C++ API13.5 Pregel的体系结构13.6 Pregel的应用实例——单源最短路径13.7 Hama的安装和使用本讲配套讲义PPT-第13讲-图计算图计算单元测验第14讲大数据在不同领域的应用14.1 大数据应用概览14.2 推荐系统14.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用本讲配套讲义PPT-第14讲-大数据在不同领域的应用大数据在不同领域的应用单元测验预备知识面向对象编程（比如Java）、数据库、操作系统参考资料林子雨.大数据技术原理与应用（第3版），人民邮电出版社，2020年9月（教材官网）。
