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HCIA-Big Data V3.0 华为认证大数据工程师在线课程章节测试题汇总1.大数据发展趋势与鲲鹏大数据1、(单选)以下哪个不是大数据时代新兴的技术:A.HBaseB.HadoopC.MySQLD.Spark正确答案：C2、(单选)第三次信息化浪潮的标志是:A.云计算、大数据、物联网技术的普及B.个人电脑的普及C.互联网的普及D.虚拟现实技术的普及正确答案：A3、(多选)大数据的4V特性包括:A.数据量大B.数据类型繁多C.处理速度快D.价值密度低正确答案：ABCD4、(多选)下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Pig:处理大规模数据的脚本语言B.Kafka:分布式发布订阅消息系统C.Oozie:工作流和协作服务引擎D.Tez:支持DAG作业的计算框架正确答案：ABCD5、(判断) “大”是大数据的关键，大数据中一定包含有用价值! 正确答案：错误2.HDFS分布式文件系统和ZooKeeper1、(单选)HDFS的命名空间不包含:A.块B.字节C.文件D.目录正确答案：B2、(单选)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.容易检查数据错误B.保证数据可靠性C.节约存储空间D.加快数据传输速度正确答案：C3、(多选)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.命名空间的限制B.集群的可用性C.性能的瓶颈D.隔离问题正确答案：ABCD4、(多选)Zookeeper集群主要有以下角色:A.LeaderB.FollowerC.ObserverD.Master正确答案：ABC5、(判断)Zookeeper的子节点Znode会继承父节点的ACL。
正确答案：错误3.Hive分布式数据仓库1、(单选)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A. create database userdb;//创建数据库userdbB. create table if not exists usr(id bigint,name string,age int); //如果usr表不存在，创建表usr，含三个属性id,name,ageC. load data local inpath '/usr/local/data’ overwrite into table usr;//把目录'usr/local/data'下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表D. insert overwrite table student select * from user where age>10;//向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案：C2、(多选)下列说法正确的是:A.Hive和HDFS、HBase、Spark、Flink等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上B.Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据C.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似D.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储正确答案：ABC3、(多选)以下属于Hive的基本数据类型是:A.TINYINTB.BINARYC.FLOATD.STRING正确答案：ABCD4、(判断)Hive是为了降低程序员使用MapReduce的难度而产生的。
大数据时代下计算机技术的应用随着互联网的快速发展，大数据时代已经到来。
在这个时代，数据的规模和复杂程度呈现出爆炸式增长，这为传统的数据处理方式带来了巨大的挑战。
在这样的背景下，计算机技术的应用显得尤为重要。
通过计算机技术，可以更好地处理和分析大数据，从而为决策提供更加精准的支持。
本文将从计算机技术在大数据时代下的应用进行探讨，并分析其在不同领域的作用和发展趋势。
一、计算机技术在大数据存储与管理中的应用在大数据时代，海量的数据需要被高效地存储和管理。
传统的数据库已经不能满足对大数据的存储和处理需求，出现了诸如分布式文件系统、NoSQL数据库等新型的数据存储与管理技术。
这些技术通过分布式存储、数据冗余、负载均衡等方式，解决了传统数据库在大数据时代下的瓶颈问题。
Hadoop是目前最为成功的分布式文件系统和计算框架之一。
它的出现使得大规模数据处理成为可能。
Hadoop以其高效的数据存储和处理能力，成为了大数据时代中的重要基础设施。
NoSQL数据库也在大数据存储与管理领域中发挥重要作用。
NoSQL数据库将传统关系型数据库的严格一致性要求放宽，从而提高了数据的并发处理能力，成为了大数据时代下的重要存储与管理技术。
大数据中蕴含着巨大的商业价值，而如何从这些数据中挖掘出有用的信息，成为了企业和政府机构所面临的一个重要问题。
传统的数据分析工具已经不适用于大数据时代，因此需要依托计算机技术来进行大数据分析与挖掘。
Hadoop生态系统中的MapReduce框架为大数据的分布式计算提供了良好的支持。
通过MapReduce框架，可以方便地对大规模的数据进行处理和分析。
Spark、Flink等分布式计算框架也在大数据分析领域中发挥了重要作用。
这些框架通过并行处理大数据，提高了数据处理的效率，为大数据的分析与挖掘提供了技术保障。
大数据分析与挖掘中的机器学习技术也是计算机技术的重要应用之一。
通过机器学习算法，可以对大规模的数据进行分析和挖掘，从而挖掘出其中的规律和模式。
大数据时代对数据库技术发展的影响随着互联网的普及和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的一个重要话题。
大数据的出现给数据库技术带来了巨大的挑战和机遇。
在大数据时代，数据库技术不仅需要应对庞大的数据量，还需要更高的性能和更好的可扩展性。
本文将探讨大数据时代对数据库技术发展的影响。
大数据时代的数据量巨大，传统数据库技术往往无法满足对海量数据的高效处理需求。
为了应对这个挑战，出现了各种新型数据库技术。
例如，分布式数据库采用将数据分布在多个节点上的方式，提高了数据的存储和处理能力。
这种技术可以通过水平扩展来应对大规模数据的处理需求。
此外，列式数据库和内存数据库等新型数据库技术也因其出色的性能而备受推崇。
这些新型数据库技术的出现，使得大数据时代的数据库能够更好地应对海量数据的存储和处理。
大数据时代的数据种类多样，传统的关系型数据库往往无法满足对非结构化数据的存储和查询需求。
为了解决这个问题，出现了各种新型数据库技术。
例如，NoSQL数据库采用了非关系型的数据模型，可以更好地存储和查询非结构化数据。
这种技术可以应对大数据时代各种数据种类的存储和查询需求。
此外，图数据库和文本搜索引擎等新型数据库技术也因其在特定领域的优势而得到广泛应用。
这些新型数据库技术的出现，使得大数据时代的数据库能够更好地应对各种数据种类的存储和查询。
大数据时代的数据处理需求更加复杂，传统的数据库技术往往无法满足对复杂分析的支持。
为了解决这个问题，出现了各种新型数据库技术。
例如，分布式计算框架和图计算引擎等新型数据库技术可以实现对大规模数据的复杂分析和计算。
这种技术可以应对大数据时代的复杂数据处理需求。
此外，机器学习和人工智能等新兴技术也为数据库技术的发展带来了新的机遇。
通过将机器学习和人工智能与数据库技术相结合，可以实现更智能的数据处理和分析。
这些新型数据库技术的出现，使得大数据时代的数据库能够更好地支持复杂的数据处理和分析。
大数据时代对数据库技术提出了更高的要求，传统数据库技术需要不断创新和演进。
Hadoop的两大核心技术HDFS和MapReduce作者：李港刘玉程来源：《电子技术与软件工程》2018年第07期摘要本文主要介绍分布式处理框架Hadoop的两大核心技术HDFS和MapReduce，使读者对Hadoop框架有一个基本的了解。
【关键词】Hadoop HDFS MapReduce 分布式数据存储分布式数据处理2008年9月4日《自然》（Nature）杂志刊登了一个名为“Big Data”的专辑，大数据这个词汇开始逐渐进入大众的视野，云计算、大数据、物联网技术的普及人类社会迎来了第三次信息化的浪潮，数据信息也在各行各业中呈现爆炸式的增长。
根据全球互联网中心数据，到2020年底，全球的数据量将达到35ZB，大数据时代正式到来了，大数据的4V特性：多样化（ Variety）、快速化（Velocity）、大量化（ Volume）、价值密度低（Value）使得对大数据的存储和处理显得格外重要，Google、Microsoft包括国内的阿里巴巴、百度、腾讯等多家互联网企业的巨头都在使用分布式处理软件框架--Hadoop平台。
1 Hadoop平台简述Hadoop是Apache基金会旗下的开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层透明的分布式基础架构。
随着大数据相关技术的发展，Hadoop已发展成为众多子项目的集合，包括MapReduce. HDFS. HBase. ZooKeeper.Pig、Hive、Sqoop等子项目。
HDFS是Hadoop集群中最基础的部分，提供了大规模的数据存储能力;MapReduce将对数据的处理封装为Map和Reduce两个函数，实现了对大规模数据的处理;HBase （HadoopDatabase）是一个分布式的、面向列数据的开源数据库，适合于大规模非结构化数据的存储Zookeeper提供协同服务，实现稳定服务和错误恢复;Hive作为Hadoop上的数据仓库;Pig 是基于Hadoop的大规模数据分析平台，提供类似SQL的查询语言Pig Latin; Sqoop主要用来在Hadoop和关系数据库之间交换数据。
大数据分析平台与传统数据库的性能比较探究随着互联网技术的不断发展，数据量呈现爆炸式增长，数据分析已成为企业发展中不可或缺的组成部分。
而大数据分析平台与传统数据库的性能比较也成为了一个备受关注的话题。
本文将探讨这两者的性能比较，并分析它们各自的优缺点。
一、大数据分析平台大数据分析平台（Big Data）是一种基于分布式计算模型的数据处理平台。
它可以帮助用户提高数据分析的效率和准确性，并为用户提供可视化的分析结果。
大数据分析平台主要由以下组件构成：1.计算集群：由大量计算机节点组成，可同时执行多个任务，缩短数据处理时间。
2.存储系统：多个存储单元组成，用于存储海量数据，保证系统的可扩展性和高可靠性。
3.分布式文件系统：类似于Hadoop的分布式文件系统（HDFS）。
它将文件切分成多个块，存储在不同的节点上，使得文件的读写速度更加快速。
4.分布式计算框架：类似于MapReduce的分布式计算框架，用于实现并行计算和数据处理。
5.数据分析工具：支持数据分析、可视化分析等。
根据目前市场上的数据分析平台，主流的大数据分析平台有Apache Hadoop、Spark、Flink等。
优点：1.具有非常强大的数据处理和计算能力，适合处理海量的数据。
2.高度可扩展性，可以对系统进行相应扩展以满足数据处理的需求。
3.具有较高的容错性，能够在某些计算节点出现故障的情况下，仍能保证系统的正常运作。
缺点：1.对于一些数据量较小的场景，使用大数据分析平台反而会造成资源浪费。
2.由于其分布式架构的复杂性，需要较高的技术水平才能进行系统的维护和管理。
3.数据处理也需要耗费大量的计算资源。
二、传统数据库传统数据库是一种基于关系型模型的数据处理平台。
它的数据存储方式为表格形式，通过SQL语言进行数据操作和查询。
现如今应用比较广泛的数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。
优点：1.易于使用，有成熟的交互式管理工具，可以通过简单的命令或者GUI界面完成对已有数据表的操作。
大数据时代下的软件工程技术提纲：1. 大数据时代对软件工程技术的影响和变革。
2. 软件工程技术在大数据时代的应用和发展趋势。
3. 大规模分布式系统的设计和实现技术。
4. 建筑工程领域中大数据时代软件工程技术的案例分析。
5. 大数据时代下软件工程技术的未来发展趋势。
一、大数据时代对软件工程技术的影响和变革随着信息技术日益发展，数据量呈现爆炸式增长，人们对数据的处理和分析需求也越来越高。
在这种背景下，大数据成为了一个新时代的关键词。
在大数据时代，常规的软件工程技术已经无法满足日益增长的数据需求，大数据技术的发展也促使了软件工程技术的变革和创新。
在大数据时代，软件工程技术发生了如下变革：1. 数据处理能力：随着数据量的增加，传统软件工程遇到瓶颈，需要更高效的数据处理技术。
在大数据时代，分布式计算和并行计算技术应运而生，可更高效地处理大规模数据。
2. 数据可视化：大数据时代，如何呈现数据变得尤为重要。
目前，大数据可视化技术已经得到了广泛的应用，许多企业已经将数据可视化技术应用到管理和决策中。
3. 数据安全性：在大数据时代背景下，数据安全性尤为重要。
数据泄露和黑客攻击都会对企业带来灾难性的影响。
因此，数据安全成为大数据时代下软件工程技术需要加强的关键点。
4. 数据治理：自动化处理和分析海量数据需要一个良好组织和管理的数据基础。
数据治理需要建立良好的数据管理机制、规则和策略，使得数据能够更好的被管理、组织和使用。
5. 数据质量：大数据时代的数据质量也是一个需要解决的问题。
数据质量的提升需要研究数据验证和清洗技术、数据查询和消除重复数据等。
二、软件工程技术在大数据时代的应用和发展趋势在大数据时代，软件工程技术需要和大数据技术融合，以应对数据量和数据分析的挑战。
下面我们介绍软件工程技术在大数据应用中的应用和发展趋势：1. 数据库技术：数据库是大数据应用中最常用的工具之一。
传统数据库已经无法满足大数据的存储和查询需求，各种高性能、分布式数据库出现，采用分布式架构来存储和处理大规模数据。
浅谈大数据开发及和大数据相关的技术来源：扣丁学堂现在有不少朋友询问关于大数据方面的问题，比如什么是大数据开发啊，和大数据相关的技术是什么呢等问题，我们今天就浅谈一下大数据开发及和大数据相关的技术的问题。
首先，大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
那么和大数据相关的技术有哪些?1、云技术大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。
可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
云计算思想的起源是麦卡锡在上世纪60年代提出的：把计算能力作为一种像水和电一样的公用事业提供给用户。
如今，在Google、Amazon、Facebook等一批互联网企业引领下，一种行之有效的模式出现了：云计算提供基础架构平台，大数据应用运行在这个平台上。
业内是这么形容两者的关系：没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地;没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
那么大数据到底需要哪些云计算技术呢?这里暂且列举一些，比如虚拟化技术，分布式处理技术，海量数据的存储和管理技术，NoSQL、实时流数据处理、智能分析技术(类似模式识别以及自然语言理解)等。
云计算和大数据之间的关系可以用下面的一张图来说明，两者之间结合后会产生如下效应：可以提供更多基于海量业务数据的创新型服务;通过云计算技术的不断发展降低大数据业务的创新成本。
(图片3)如果将云计算与大数据进行一些比较，最明显的区分在两个方面：第一，在概念上两者有所不同，云计算改变了IT，而大数据则改变了业务。
然而大数据必须有云作为基础架构，才能得以顺畅运营。
第二，大数据和云计算的目标受众不同，云计算是CIO等关心的技术层，是一个进阶的IT解决方案。
大数据环境下的MapReduce算法及其应用随着信息化时代的到来，数据的爆炸式增长让传统数据处理技术已无法胜任。
而MapReduce算法在大数据环境下得到了广泛应用。
本文将从什么是MapReduce算法开始讲述，接着对其原理和应用作一详细阐述，最后探讨其未来发展。
一、什么是MapReduce算法MapReduce算法是谷歌公司提出的一种面向大规模数据集的分布式计算模型。
它主要解决数据处理的可扩展性问题，即对大量数据进行分析和处理。
该算法的出现极大地促进了大数据领域的发展。
二、MapReduce算法原理MapReduce算法包含两个主要的过程：Map（映射）和Reduce （合并）。
Map阶段从原始输入数据集中提取关键词，之后将其与“键-值”的映射关系一一对应。
Reduce阶段将Map输出的键-值对按照键的顺序进行分组，最后生成一个新的输出结果。
MapReduce的核心思想是：将大任务划分成小任务（即Map和Reduce），采用分而治之的方式，将大量的数据分散处理，避免了单节点处理数据集太大、压力过大无法完成任务的问题。
三、MapReduce算法应用1.数据处理MapReduce算法广泛应用于大规模数据的处理，它能够处理TB级别的数据，且运行速度快，效率高。
2.搜索引擎搜索引擎需要查询海量的网页数据，MapReduce算法正是为此而生，快速而高效地完成了这个任务。
3.金融风控在金融领域，MapReduce算法可以用于进行风险分析、异常检测等，能够快速捕捉异常事件，并及时作出反应。
4.机器学习在机器学习领域，MapReduce算法可以对海量数据进行分析和处理，以期得到更准确的预测。
四、MapReduce未来发展MapReduce算法作为一种分布式计算模型，未来的发展仍然需要不断探索和完善。
首先需要考虑的是MapReduce算法在千兆网络环境下的作用。
其次，如何优化MapReduce算法的性能，提高处理效率以及解决数据的负载均衡问题。
大数据时代背景下的数据库技术特点及应用对策在这个信息呈现爆炸式增长的时代，每个单位甚至每个人都有众多的信息需要管理，在这种大数据的背景之下，数据库技术就得到了广泛的应用。
从目前该技术的发展来看，其未来有着较高的发展前景，无论是在哪一个领域都能够有着较大的应用空间，从而为用户的工作和生活带来诸多的便利。
所以，加大对数据库技术的重视程度就显得极为重要，不仅能够使数据管理更为便利，还能够较好地应对各种数据方面的困境，以达到大数据时代背景下数据库技术的高效利用。
1 大数据背景及数据库特点简述首先从大数据背景和数据库技术的概述分析方面入手，以便达到对技术的全面了解，使后续问题的分析更加具体。
1.1 大数据背景简述麦肯锡公司最早提出大数据时代的到来，而维基百科给出了一个定性的描述：大数据是指无法使用传统和常用的软件技术和工具在一定时间内完成获取、管理和处理的数据集。
在此基础之上，大数据已经不再是传统的对于数据规模的定义，而是表示现代信息技术的发展已经取得了突破性的进步，信息时代发展的新高潮。
数据信息在这个背景之下呈现了爆炸性的增长速度，为传统的信息技术和科学手段带来了发展上的挑战。
大数据的到来需要更加先进的信息手段和更高的科学水平，同时也为当前背景之下的服务、发明、社会以及人类生活带来了新的发展生机。
1.2 数据库技术的特点就现阶段而言，数据库技术有以下几个方面的特点：（1）组织性，数据库技术根据信息和数据的某一共同特性进行归类和处理，从而形成一个数据集合，在数据互相联系的基础之上完成工作，这就是数据库技术的组织性。
（2）独立性，数据库当中的信息虽然在很多方面都有着联系性和共通性，但是数据还是互相独立的，这种独立分别包括逻辑层面的对立和物理层面的对立。
（3）可控性，数据库当中存在着大量的信息，而在这些信息当中难免会出现信息重复冗余的现象，这种信息重复对于用户而言造成了诸多不便，而数据控技术的可控性就是能够根据用户需求进行信息处理，清除重复的信息。
计算机科学中的大规模数据计算与分析随着技术的不断进步，大量数据的产生已经成为现代社会不可避免的趋势。
互联网、社交媒体、移动设备以及各种传感器等各种信息系统产生的数据量越来越大，处理这些数据已经成为计算机科学研究的重要内容。
计算机科学中的大规模数据计算与分析（Big Data）成为一个热门的研究领域，它旨在通过利用现代计算机技术和算法对大规模数据进行快速、高效地分析。
1. 大数据处理技术大规模数据的处理、管理和分析需要使用一系列高效的技术，以应对大规模数据带来的挑战。
这些技术主要包括数据存储、数据传输和数据处理等方面：（1）数据存储技术目前存储大规模数据的主要方式是使用分布式文件系统和NoSQL数据库等技术，比如Hadoop、Cassandra和MongoDB等。
这些技术可以实现数据的高可靠性、高可用性和高扩展性，并且适合分布式环境下的大规模数据存储和处理。
（2）数据传输技术数据传输技术主要是指网络技术和数据传输协议等方面。
在大规模数据处理中，通常采用高速数据传输网络（如100Gbps以太网）和高效的数据传输协议（如TCP/IP和IB）等技术，以实现大规模数据的快速传输和处理。
（3）数据处理技术数据处理技术是大规模数据处理的核心技术，主要包括分布式计算框架、机器学习算法、数据挖掘技术等。
分布式计算框架是支撑大规模数据处理的重要技术，目前主要有Hadoop、Spark和Flink等。
机器学习算法和数据挖掘技术则是利用大规模数据进行分析和模型预测的重要手段，涉及到统计学、数学、算法学和计算机科学等多个学科。
2. 大数据计算与分析的应用领域大数据计算与分析广泛应用于社会经济、医疗卫生、金融、能源、航空航天和军事等领域。
例如：（1）社会经济领域大数据的计算和分析可以用于市场调研、公共政策制定、城市规划和社交媒体分析等方面。
例如，通过对社交媒体上的用户行为和情感进行分析，可以了解用户的偏好和需求，提供更加精准的商品推荐和服务。
