大数据存储期末试题及答案
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单项选择题1.下列各项不属于数据的是()oA.文本B.图像C.视频D.印象2.下列各项不属于大数据特征的是()。
A.体量大B.种类多C真实性 D.数据生成慢3.数据异常值的处理方法不包括()。
A.极小值替换B删除 C.忽略 D.视为缺失值进行填补4.下列各项不能用于描述数据集中趋势的是()。
A.方差B.平均数C中位数 D.峰值5.下列各项不属于Hadoop的特点是()。
A存储迅速 B.成本高C计算能力强 D.灵活性强6.在工业网络实时监控系统中,需要连续不断地采集和处理数据。
以下()不属于这种计算模式。
A.在线处理B.实时处理C.流式计算D.批量计算7,下面不是研究数据方法的是()。
A统计学 B.机器学习C心理分析 D.数据挖掘8.下面不属于大数据的处理过程的是()。
A.数据获取B.数据清洗C数据分析 D.数据安全9.下面不属于大数据计算模式的类型的是()。
A.批量计算B.手动计算C流式计算 D.交互式计算10.下列各项属于合规数据的是()oA.非法收集隐私信息数据B.取得使用者同意的个人资料数据C泄露的隐私信息数据 D.垄断数据11.在Had∞p生态系统中,主要负责节点集群的任务调度和资源分配,将存储和计算资源分配给不同应用程序的组件是()oA.HDFSB-MapReduce C.YARN D.Storm12.下列属于图数据的主要特性的是()。
A数据驱动计算 B.不规则问题C高数据访问率 D.以上均是13.可以用来查看数值型变量的分布的可视化方法是()。
A箱线图 B.直方图C小提琴图 D.以上方法均可以14.如果只是研究两个数值变量之间的关系,最常见的可视化方法是()。
A直方图 B.散点图C.饼图 D.折线图15.下列各项不属于批处理系统的特点的是()oA.可以实现实时的分析报告或自动响应B.可以实现无缝扩展以处理峰值数据量或数据请求C.支持数据在不同系统之间进行交换D.支持作业执行状态的监控16.下列各项属于非结构化数据的是()oA.图像B.二维数据表CHTM1文档D.以上均是17.在大数据的处理流程中,()步骤是将数据转化为图形,以更直观的方式展示和表达。
大数据考试题库和答案一、单项选择题1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项?A. Volume(体量大)B. Velocity(速度快)C. Variety(种类多)D. Validity(有效性)答案:D2. 以下哪一项不是Hadoop生态系统中的组件?A. HDFSB. MapReduceC. SparkD. Cassandra答案:D3. 在大数据中,以下哪个术语指的是数据的存储格式?A. ETLB. OLAPC. NoSQLD. Hadoop答案:C4. 以下哪个不是大数据技术的优势?A. 处理速度快B. 成本低C. 存储容量小D. 可扩展性高答案:C5. 大数据技术可以应用于以下哪个领域?A. 金融B. 医疗C. 教育D. 所有以上选项答案:D二、多项选择题1. 大数据技术可以解决以下哪些问题?A. 数据挖掘B. 数据存储C. 数据分析D. 数据可视化答案:ABCD2. 以下哪些是大数据技术的关键组成部分?A. 分布式存储B. 分布式计算C. 数据库D. 机器学习答案:ABCD3. 在大数据领域,以下哪些是常见的数据源?A. 社交媒体B. 传感器数据C. 交易记录D. 网络日志答案:ABCD三、判断题1. 大数据技术只能处理结构化数据。
(错误)2. 机器学习是大数据技术的一个重要应用领域。
(正确)3. Hadoop是一个开源的大数据存储和处理框架。
(正确)4. NoSQL数据库不支持事务处理。
(错误)5. 大数据技术可以完全替代传统的数据库技术。
(错误)四、简答题1. 请简述大数据的4V特征。
答案:大数据的4V特征包括:- Volume(体量大):数据量巨大,通常以TB或PB为单位。
- Velocity(速度快):数据生成和处理的速度非常快。
- Variety(种类多):数据类型多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。
- Veracity(真实性):数据的质量和准确性。
2. 请解释什么是ETL过程。
1)请阐述大数据存储的定义。
大数据存储通常是指将那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集持久化到计算机中。
在进行大数据分析之前,首先的步骤就是要将海量的数据存储起来,以便今后的使用。
因此,大数据的存储是数据分析与应用的前提。
2)文件存储和对象存储有什么区别?文件存储(NAS)相对块存储来说更能兼顾多个应用和更多用户访问,同时提供方便的数据共享手段。
对象存储是一种新的网络存储架构。
存储标准化组织SINA早在2004年就给出了对象存储的定义,但早期多出现在超大规模系统中,所以并不为大众所熟知,相关产品一直也不温不火。
一直到云计算和大数据的概念全民强推,才慢慢进入公众视野。
对象存储的优势是互联网或者公网,主要解决海量数据,海量并发访问的需求。
总体上讲,对象存储同时兼具SAN高级直接访问磁盘特点及NAS的分布式共享特点。
它的核心是将数据通路(数据读或写)和控制通路(元数据)分离,并且基于对象存储设备(OSD),构建存储系统,每个对象存储设备具备一定的职能,能够自动管理其上的数据分布。
3)什么是NoSQL,有什么特点?NoSQL数据库又叫作非关系数据库,它是英文“Not Only SQL”的简写,即“不仅仅是SQL”。
和数据库管理系统(RDBMS)相比,NoSQL不使用SQL作为查询语言,其存储也可以不需要固定的表模式,用户操作NoSQL时通常会避免使用RDBMS的JION操作。
NoSQL数据库一般都具备水平可扩展的特性,并且可以支持超大规模数据存储,灵活的数据模型也可以很好地支持Web 2.0应用,此外还具有强大的横向扩展能力。
典型的NoSQL数据库包含以下几种:键值数据库、列族数据库、文档数据库和图形数据库。
值得注意的是:每种类型的数据库都能够解决传统关系数据库无法解决的问题。
4)什么是NewSQL,有什么特点?NewSQL 数据库是对各种新的可扩展/高性能数据库的简称,它是一种相对较新的形式,旨在使用现有的编程语言和以前不可用的技术来结合SQL和NoSQL中最好的部分。
大数据考试题目及答案一、单选题(每题2分,共20分)1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项?A. Volume(体量大)B. Velocity(速度快)C. Variety(种类多)D. Validity(有效性)答案:D2. Hadoop的核心组件不包括以下哪一项?A. HDFSB. MapReduceC. HiveD. Spark答案:D3. 下列哪个不是大数据技术的应用领域?A. 金融B. 医疗C. 教育D. 核能答案:D4. 在大数据存储中,以下哪个不是HDFS的特点?A. 高可靠性B. 可扩展性C. 低延迟D. 高吞吐量答案:C5. 以下哪个不是NoSQL数据库的类型?A. 文档型数据库B. 列族数据库C. 图数据库D. 关系型数据库答案:D6. 大数据的实时处理框架不包括以下哪一项?A. StormB. FlinkC. HadoopD. Kafka Streams答案:C7. 以下哪个不是大数据分析的步骤?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据存储D. 数据解释答案:D8. 在大数据技术中,以下哪个不是数据挖掘的算法?A. 决策树B. 聚类C. 线性回归D. 深度学习答案:D9. 以下哪个不是大数据安全和隐私保护的挑战?A. 数据泄露B. 数据篡改C. 数据滥用D. 数据共享答案:D10. 大数据技术中,以下哪个不是数据可视化工具?A. TableauB. PowerBIC. HadoopD. QlikView答案:C二、多选题(每题3分,共15分)11. 大数据技术可以应用于以下哪些领域?A. 电子商务B. 社交媒体分析C. 交通管理D. 环境监测答案:ABCD12. Hadoop生态系统中包括以下哪些组件?A. HBaseB. HiveC. PigD. MongoDB答案:ABC13. 大数据技术面临的挑战包括以下哪些?A. 数据存储B. 数据处理C. 数据安全D. 数据隐私答案:ABCD14. 以下哪些是大数据技术的优势?A. 处理大规模数据集B. 提高决策速度C. 降低成本D. 提高数据准确性答案:ABCD15. 以下哪些是大数据分析的关键步骤?A. 数据预处理B. 数据探索C. 数据建模D. 结果解释答案:ABCD三、判断题(每题2分,共10分)16. 大数据技术只能处理结构化数据。
大数据考试题目及答案一、单项选择题(每题2分,共10题)1. 大数据的4V特征中,不包括以下哪一项?A. Volume(体量大)B. Velocity(速度快)C. Variety(种类多)D. Validity(准确性)答案:D2. Hadoop的核心组件包括以下哪些?A. HDFSB. MapReduceC. YARND. 以上都是答案:D3. 下列哪个不是大数据的存储技术?A. NoSQL数据库B. 分布式文件系统C. 传统关系型数据库D. 内存数据库答案:C4. 在大数据技术中,用于实时处理数据流的框架是?A. HadoopB. SparkC. HiveD. Pig答案:B5. 大数据环境下,数据挖掘的主要目标是什么?A. 数据清洗B. 数据存储C. 数据分析D. 数据可视化答案:C二、多项选择题(每题3分,共5题)1. 大数据技术可以应用于以下哪些领域?A. 金融分析B. 医疗健康C. 交通规划D. 教育研究答案:ABCD2. 以下哪些是大数据技术的优势?A. 处理速度快B. 存储成本低C. 可扩展性强D. 数据安全性高答案:ABC3. 在大数据技术中,以下哪些是数据预处理的步骤?A. 数据清洗B. 数据转换C. 数据聚合D. 数据压缩答案:ABCD4. 大数据技术中,以下哪些是数据挖掘的常用算法?A. 决策树B. 聚类分析C. 神经网络D. 关联规则答案:ABCD5. 大数据技术中,以下哪些是数据可视化的工具?A. TableauB. Power BIC. D3.jsD. QlikView答案:ABCD三、简答题(每题5分,共2题)1. 请简述大数据技术在商业智能中的应用。
答:大数据技术在商业智能中的应用主要体现在通过分析和挖掘大量数据,帮助企业发现潜在的市场趋势、顾客行为模式以及业务流程中的效率问题,从而优化决策过程,提高运营效率,增强竞争力。
2. 描述一下大数据技术在医疗健康领域的应用。
大数据基础期末考试卷一、选择题(每题2分,共20分)1. 大数据的“4V”特征不包括以下哪一项?A. Volume(体量大)B. Velocity(速度快)C. Variety(类型多)D. Visualization(可视化)2. Hadoop的核心组件不包括以下哪个?A. HDFSB. MapReduceC. SparkD. Hive3. 在大数据存储中,NoSQL数据库通常用来存储哪种类型的数据?A. 结构化数据B. 半结构化数据C. 非结构化数据D. 以上都是4. 数据挖掘中,分类算法通常用于哪种类型的数据挖掘任务?A. 关联规则发现B. 聚类分析C. 预测分析D. 异常检测5. 以下哪个不是大数据分析工具?A. RB. SASC. ExcelD. Matlab6. 以下哪个是大数据分布式处理框架?A. TensorFlowB. Apache StormC. Apache KafkaD. Apache Solr7. 大数据的实时处理技术不包括以下哪一项?A. Batch Processing(批处理)B. Stream Processing(流处理)C. Real-time Analytics(实时分析)D. Near Real-time Analytics(近实时分析)8. 在大数据中,数据清洗的目的不包括以下哪一项?A. 去除重复数据B. 纠正错误数据C. 增加数据的可读性D. 降低数据的可用性9. 大数据技术中,以下哪个是数据仓库的典型特征?A. 数据的非结构化B. 数据的高时效性C. 数据的可扩展性D. 数据的不可变更性10. 以下哪个不是大数据的挑战?A. 数据的存储B. 数据的安全性C. 数据的隐私保护D. 数据的过时性二、简答题(每题10分,共30分)1. 请简述大数据的“4V”特征,并说明它们对大数据处理技术的影响。
2. 描述Hadoop生态系统中HDFS和MapReduce的基本功能及其在大数据处理中的作用。
大数据技术期末复习题库一、选择题1. 大数据的4V特性包括:A. Volume(体量)、Variety(种类)、Velocity(速度)、Value(价值)B. Volume(体量)、Variety(种类)、Veracity(真实性)、Value(价值)C. Volume(体量)、Variety(种类)、Velocity(速度)、Veracity(真实性)D. Volume(体量)、Variety(种类)、Veracity(真实性)、Value(价值)2. Hadoop生态系统中,用于数据存储的是:A. HiveB. HBaseC. Hadoop Distributed File System (HDFS)D. Pig3. 下列哪个不是大数据技术中常用的数据处理框架?A. MapReduceB. SparkC. HadoopD. SQL Server4. 在大数据环境下,用于实时数据流处理的技术是:A. HiveB. StormC. PigD. HBase5. 以下哪个是大数据技术中的数据挖掘过程?A. 数据清洗B. 数据抽取C. 数据转换D. 数据加载二、简答题1. 简述大数据技术与传统数据库技术的区别。
2. 描述Hadoop生态系统中MapReduce的工作机制。
3. 解释什么是数据仓库以及它在大数据中的作用。
4. 阐述Spark与Hadoop MapReduce相比的优势。
5. 描述大数据技术在商业智能(Business Intelligence, BI)中的应用。
三、论述题1. 论述大数据技术在电子商务领域的应用及其带来的变革。
2. 分析大数据技术在社交媒体分析中的作用及其对市场策略的影响。
3. 探讨大数据技术在医疗健康领域的应用及其潜在的挑战。
四、案例分析题1. 假设你是一家电子商务公司的大数据分析师,请你根据该公司的业务需求,设计一个大数据解决方案来优化库存管理和客户服务。
2. 针对一家在线视频流媒体服务公司,分析如何利用大数据技术来提高用户体验和广告投放的精准度。
大数据的考试题目和答案一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 大数据的核心特征不包括以下哪一项?A. 体量大B. 速度快C. 价值密度高D. 多样性答案:C2. Hadoop的核心组件不包括以下哪一项?A. HDFSB. MapReduceC. HiveD. Spark答案:D3. 在大数据时代,以下哪种技术不是处理数据的关键技术?A. 数据挖掘B. 机器学习C. 云计算D. 传统数据库答案:D4. 下列哪个不是大数据应用的领域?A. 金融B. 医疗C. 教育D. 农业答案:C5. 以下哪个不是大数据的存储技术?A. NoSQL数据库B. 云存储C. 传统关系型数据库D. 分布式文件系统答案:C6. 大数据的4V特性中,哪个代表数据的准确性?A. VolumeB. VelocityC. VarietyD. Veracity答案:D7. 以下哪个不是大数据分析的步骤?A. 数据收集B. 数据清洗C. 数据存储D. 数据解释答案:D8. 以下哪个不是大数据的来源?A. 社交媒体B. 传感器数据C. 传统数据库D. 纸质文档答案:D9. 在大数据技术中,以下哪个不是数据挖掘的算法?A. 决策树B. 聚类分析C. 线性回归D. 神经网络答案:C10. 大数据的实时处理技术不包括以下哪一项?A. StormB. FlinkC. HadoopD. Spark Streaming答案:C二、多项选择题(每题3分,共15分)11. 大数据技术可以应用于以下哪些行业?A. 零售B. 交通C. 教育D. 娱乐答案:ABCD12. 大数据的挑战包括以下哪些方面?A. 数据安全B. 数据隐私C. 数据存储D. 数据分析答案:ABCD13. 以下哪些是大数据的存储解决方案?A. 数据仓库B. 数据湖C. 云存储D. 传统数据库答案:ABC14. 以下哪些是大数据处理框架?A. HadoopB. SparkC. StormD. TensorFlow答案:ABC15. 大数据的分析方法包括以下哪些?A. 描述性分析B. 诊断性分析C. 预测性分析D. 规范性分析答案:ABCD三、判断题(每题2分,共10分)16. 大数据技术只能用于处理结构化数据。
大数据期末试题及答案一、选择题1. 大数据的含义是指:a) 数据规模大于1TBb) 数据类型多样且规模庞大c) 数据存储在云服务器中d) 数据加密处理答案:b) 数据类型多样且规模庞大2. 大数据的处理技术包括以下哪些方面?a) 数据采集与存储b) 数据清洗与预处理c) 数据分析与挖掘d) 数据可视化与展示e) 全部答案都对答案:e) 全部答案都对3. Hadoop是一种用于处理大数据的开源框架,它包括以下哪些组件?a) HDFSb) MapReducec) HBased) Hivee) 全部答案都对答案:e) 全部答案都对4. 大数据技术对于企业的好处主要体现在哪些方面?a) 增加数据存储成本b) 提高数据处理速度c) 支持实时数据分析d) 减少数据安全风险答案:b) 提高数据处理速度c) 支持实时数据分析5. 关于大数据隐私保护的说法,哪个是正确的?a) 大数据不需要进行隐私保护b) 大数据隐私保护不受法律法规限制c) 大数据处理过程中必须保护用户隐私d) 大数据隐私保护仅限于企业内部答案:c) 大数据处理过程中必须保护用户隐私二、简答题1. 大数据处理的挑战有哪些?请简要描述其中一项挑战及应对措施。
答案:大数据处理挑战包括数据规模庞大、数据质量不一致、数据安全与隐私保护等方面。
其中,数据安全与隐私保护是一个重要的挑战。
大数据包含大量敏感信息,如个人隐私、商业机密等,如果未经妥善保护,会导致用户数据泄露、企业声誉受损等问题。
应对这一挑战,企业可以采取数据加密技术、访问控制策略、安全审计等手段来保护数据安全与隐私。
2. 请简要介绍Hadoop的基本原理。
答案:Hadoop的基本原理是将大规模数据分布式存储和并行处理。
它采用了分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed File System)来存储数据,将数据分割成多个块,并分布在多个节点上进行存储。
同时,Hadoop使用MapReduce编程模型来进行数据处理,将数据划分成多个小任务,在集群中并行计算,最后将结果合并返回。
大数据考试题及答案一、单选题(每题2分,共10题)1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项?A. Volume(体量大)B. Velocity(速度快)C. Variety(种类多)D. Visualization(可视化)答案:D2. Hadoop生态系统中,用于数据存储的是以下哪个组件?A. HBaseB. HiveC. YARND. HDFS答案:D3. 下列哪个不是大数据技术?A. NoSQL数据库B. 云计算C. 传统关系型数据库D. 分布式计算答案:C4. 在大数据中,用于处理实时数据流的技术是?A. HadoopB. SparkC. MapReduceD. Hive答案:B5. 大数据技术中,用于数据挖掘和机器学习的库是?A. TensorFlowB. NumPyC. PandasD. Scikit-learn答案:D二、多选题(每题3分,共5题)1. 大数据技术可以应用于以下哪些领域?A. 金融分析B. 医疗健康C. 教育D. 交通管理答案:ABCD2. 下列哪些是大数据处理框架?A. HadoopB. SparkC. FlinkD. TensorFlow答案:ABC3. 大数据存储技术包括以下哪些?A. 云存储B. 分布式文件系统C. 内存数据库D. 传统关系型数据库答案:ABC4. 在大数据中,以下哪些是数据清洗的目的?A. 去除重复数据B. 纠正错误数据C. 填充缺失值D. 数据转换答案:ABCD5. 大数据安全包括以下哪些方面?A. 数据加密B. 访问控制C. 数据备份D. 入侵检测答案:ABCD三、简答题(每题5分,共2题)1. 请简述大数据与传统数据仓库的主要区别。
答案:大数据与传统数据仓库的主要区别在于处理的数据类型、处理速度、数据规模和成本效益。
大数据技术能够处理结构化、半结构化和非结构化数据,而传统数据仓库主要处理结构化数据。
大数据技术支持实时或近实时的数据处理,而传统数据仓库通常处理的是批量数据。
大数据存储期末试题及答案
一、选择题
1. 大数据存储主要面临的挑战是:
A. 存储容量不足
B. 存储速度慢
C. 数据安全性差
D. 数据管理困难
答案:D
2. 下列哪种存储介质适合存储大数据?
A. 磁盘
B. 固态硬盘(SSD)
C. 内存
D. 光盘
答案:B
3. 大数据存储的备份策略应包括以下哪些方面?
A. 定期数据备份
B. 数据冗余备份
C. 数据压缩备份
D. 数据加密备份
答案:A、B、D
4. RAID技术用于提高存储系统的哪些方面的性能?
A. 存储容量
B. 存储速度
C. 数据安全性
D. 数据压缩率
答案:B、C
5. 下列哪种网络存储技术适合大数据存储?
A. DAS(直接连接存储)
B. SAN(存储区域网络)
C. NAS(网络附加存储)
D. CAS(内容地址存储)
答案:B、C
二、填空题
1. Hadoop分布式文件系统(HDFS)允许将大数据分割为__________进行存储。
答案:数据块
2. 感知存储系统(CPS)是一种______________机制,可以根据数据的重要性和访问频率来自动调整数据存储位置。
答案:自适应存储
3. 数据湖是指以_____________的方式存储大数据,使得所有数据可供各种分析和挖掘应用程序使用。
答案:原始形式
4. 数据备份的目的是为了______________,以免数据丢失后无法找回。
答案:数据恢复
5. 数据压缩可以提高存储系统的___________。
答案:存储容量利用率
三、简答题
1. 请简要介绍大数据存储的常用技术有哪些?
答:大数据存储的常用技术包括:
- 分布式文件系统:如Hadoop分布式文件系统(HDFS),将大数据分割为数据块存储在集群中的多个节点上,实现数据的高可靠性和可扩展性。
- 列式存储:将数据按列存储,提高查询效率和压缩率,适用于大规模数据分析。
- 高速缓存技术:利用内存或固态硬盘(SSD)作为高速缓存,加快数据访问速度。
- 压缩技术:通过压缩算法减小数据的存储空间,节约存储成本,并提高数据传输效率。
2. 大数据存储如何应对数据安全性的挑战?
答:大数据存储应对数据安全性的挑战可以采取以下策略:
- 数据备份:定期对数据进行备份,以防止数据丢失或损坏。
- 数据加密:对敏感数据进行加密,保护数据的机密性。
- 访问控制:对存储系统进行访问控制,限制未授权用户的访问。
- 审计日志:记录数据的访问和修改信息,用于追踪数据的操作历史。
- 异地备份:将备份数据存储在不同地理位置,以防止自然灾害等意外事件对数据造成影响。
3. 请简要描述Hadoop分布式文件系统(HDFS)的特点。
答:Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一种适用于存储大数据的分布式文件系统,具有以下特点:
- 高可靠性:通过数据冗余备份和自动故障恢复机制,保证数据的高可靠性。
- 可扩展性:支持水平扩展,可以根据需要增加或减少存储节点,以适应不断增长的数据量。
- 高吞吐量:通过数据切割和并行处理技术,实现高速的数据读写操作。
- 数据局部性:将数据块存储在靠近数据所在节点的位置,减少数据传输的延迟和网络负载。
四、论述题
请论述大数据存储技术的发展趋势。
答:随着大数据的快速增长,大数据存储技术也在不断发展。
以下是大数据存储技术的发展趋势:
1. 高速存储介质的应用:固态硬盘(SSD)等高速存储介质的价格逐渐下降,将被广泛应用于大数据存储,提高数据的读写速度。
2. 数据分区和分级存储:根据数据的重要性和访问频率,将数据分为热数据、温数据和冷数据,采用不同的存储策略,提高存储效率和成本控制。
3. 多云存储结构:利用不同云平台的存储资源,实现多云存储,提高数据的可用性和弹性。
4. 数据管理和元数据:引入更先进的数据管理和元数据技术,帮助
用户更好地理解和利用大数据,并提高数据的质量和一致性。
5. 混合存储解决方案:利用不同存储技术的优势,通过混合存储解
决方案,灵活地管理和操作大数据,满足不同应用场景的需求。
五、答案解析
1. 大数据存储主要面临的挑战是数据管理困难。
大数据的规模庞大、结构复杂,传统的存储系统无法有效管理和处理这些数据,因此需要
面对数据管理上的挑战。
2. 下列哪种存储介质适合存储大数据?答案是固态硬盘(SSD)。
相比传统磁盘,SSD具有更高的读写速度和更低的访问延迟,适合存
储大数据。
3. 大数据存储的备份策略应包括定期数据备份、数据冗余备份和数
据加密备份。
定期数据备份可防止数据丢失,数据冗余备份可提高数
据的可靠性,数据加密备份可保护数据的机密性。
4. RAID技术用于提高存储系统的存储速度和数据安全性。
RAID通过数据块的分散存储和冗余备份,实现了数据的高速读写和数据的安
全存储。
5. 下列哪种网络存储技术适合大数据存储?答案是存储区域网络(SAN)和网络附加存储(NAS)。
SAN和NAS提供了高速、可靠的
网络存储,适合大数据存储的需求。