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大数据知识点总结原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，下面由为您整理出的大数据知识点总结内容，一起来看看吧。
1、Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。
充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
2、Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。
HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
3、Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。
HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
4、Hadoop它主要有以下几个优点：(a)高可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
(b)高扩展性。
Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
(c)高效性。
Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
(d)高容错性。
Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
(e)低成本。
与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
5、HDFS对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。
hive项目案例Apache Hive 是一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，它提供了一个强大的SQL查询引擎，用于处理和分析大规模数据。
以下是一个简单的 Hive 项目案例，该项目旨在展示如何使用 Hive 进行数据分析和查询。
项目背景假设我们有一个电商网站，该网站每天都会产生大量的用户购买数据。
我们的目标是分析这些数据，以了解用户的购买行为和趋势。
数据源数据源是一个存储用户购买记录的CSV 文件，其中包含以下字段：用户ID、商品ID、购买时间、购买数量。
Hive 查询和分析1. 创建数据库和表首先，我们需要创建一个数据库和表来存储用户购买数据：```sqlCREATE DATABASE mydatabase; USE mydatabase;CREATE TABLE user_purchases ( user_id INT,product_id INT,purchase_time STRING,quantity INT)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';```2. 加载数据将 CSV 文件加载到 Hive 表中：```sqlLOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/' INTO TABLE user_purchases; ```3. 分析购买行为分析哪些商品最受欢迎：```sqlSELECT product_id, COUNT() as purchase_countFROM user_purchasesGROUP BY product_idORDER BY purchase_count DESC;```4. 分析购买趋势分析每天的购买数量：```sqlSELECT purchase_time, SUM(quantity) as total_quantityFROM user_purchasesGROUP BY purchase_timeORDER BY total_quantity DESC;```5. 分析用户偏好分析哪些商品组合最受欢迎：```sqlSELECT user_id, product_id1, product_id2, COUNT() as purchase_countFROM user_purchasesJOIN (SELECT user_id, product_id AS product_id1, product_id AS product_id2 FROM user_purchases) t2ON user__id = _id AND user__id = _id1GROUP BY user_id, product_id1, product_id2ORDER BY purchase_count DESC;```。
华为大数据练习(试卷编号141)1.[单选题]以下关于DWS数据库透明加密的特点，错误的是：（ ）。
A)支持行存表数据加密，不支持列存表加密B)支持集群级别配置C)使用KMS服务加密D)加密密钥层次结构有三层答案:A解析:2.[单选题]对于 Elastic Search 描述不正确的是?（）A)对 Lucene 进行了扩展B)不支持结构化数据存储C)能够水平扩展D)基于 Lucene 的全文检索服务答案:B解析:3.[单选题]以下（ ）文件格式为纯行式存储。
A)ORC FileB)Parquet FileC)Sequence FileD)RC File答案:C解析:4.[单选题]MVCC用于解决（ ）事务冲突。
A)读读B)写写C)读写D)上述都包括答案:C解析:5.[单选题]Redis 中 List 列表是什么数据结构实现的?()A)红黑树B)循环链表C)平衡二叉树D)双向链表6.[单选题]以下哪个选项对 Red is 数据读写流程描述是正确的?（）A)Server A 节点返回集群拓扑―一客户端选择集群任意一个 Server A 节点连接――客户端计 算Key 归属的槽位以及对应 Server B 节点并连接--Server B 节点返回业务操作结果B)客户端选择集群任意一个 Server A 节点连接――Server A 节点返回集群拓扑―一客户端计 算Key 归属的槽位以及对应 Server B 节点并连接--Server B 节点返回业务操作结果C)Server A 节点返回集群拓扑--客户端计算 Key 归属的槽位以及对应 Server B 节点并连 接――客户端选择集群任意一个 Server A 节点连接--Server B 节点返回业务操作结果D)客户端选择集群任意一个Server A节点连接――客户端计算Key 归属的槽位以及对应Server B 节点并连接――Server A 节点返回集群拓扑――Server B 节点返回业务操作结果答案:B解析:7.[单选题]CREATE TABLE AS创建表，后面需要添加查询语句类型是：（ ）。
2025年招聘大数据开发工程师笔试题及解答(某大型央企)(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、大数据开发工程师在数据处理中经常使用的一种模式是将大规模数据集分成较小的部分，然后并行处理这些数据。
这种处理模式被称为：A、顺序处理B、并行处理C、串行处理D、实时处理2、大数据开发工程师需要频繁处理的数据量巨大，因此常常需要使用一些能够高效管理庞大数据集的技术。
下列哪个技术不是专门用于大数据处理的开源技术？A、HadoopB、SparkC、RedisD、Hive3、关于大数据处理的分布式技术，以下哪个选项不是常见的技术？A. Hadoop HDFSB. SparkC. NoSQL数据库D. Kafka4、在数据处理中，以下哪个指标通常用于描述数据的分布情况？A. 常数B. 标准差C. 直方图D. 频率5、下列哪种编程模型最适合用于处理大规模数据流的实时分析？A. MapReduceB. Spark StreamingC. Hadoop Batch ProcessingD. HiveQL6、在Hadoop生态系统中，哪个组件主要用于存储大量小文件会更加高效？A. HDFSB. HBaseC. HiveD. Amazon S37、大数据开发工程师在处理海量数据时，以下哪种技术通常用于提高数据处理速度和效率？A. MapReduceB. Hadoop Distributed File System (HDFS)C. Apache SparkD. NoSQL数据库8、在大数据项目中，以下哪个组件通常负责数据的清洗和预处理？A. 数据仓库B. ETL工具C. 数据挖掘模型D. 数据可视化工具9、大数据开发工程师在处理海量数据时，以下哪个工具通常用于数据的实时处理和分析？A. HadoopB. SparkC. HiveD. Storm 10、在数据仓库设计中，以下哪个数据模型是用来支持在线事务处理（OLTP）的系统？A. 星型模型B. 雪花模型C. 事实表-维度表模型D. 星网型模型二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、下列哪些是Hadoop生态系统中的组件？A. HDFSB. MapReduceC. SparkD. MySQLE. Hive2、在Apache Kafka中，下列关于Topic的说法正确的有哪些？A. Topic是由生产者创建的。
华为HCIA-大数据认证练试题与答案1.下列选项中无法通过大数据技术实现的是?(A)[单选题]A.商业模式发现B.信用评估C.商品推荐D.运营分析2.FusionInsight Manager 的主要功能有以下哪些?(BCD)[多选题]A.数据集成B.系统管理C.安全管理D.服务治理3.假设每个用户最低资源保障设置为yarn,scheduler,capacity,root, QueueA.minimum-user-limit-percent=24。
则以下说法错误的是?(D)[单选题]A.第 3 个用户提交任务时,每个用户最多获得 33.33%的资源B.第 2 个用户提交任务时,每个用户最多获得 50%的资源C.第 4 个用户提交任务时,每个用户最多获得 25%的资源D.第 5 个用户提交任务时,每个用户最多获得 20%的资源4.华为大数据解决方案中平台架构包括以下哪些组成部分?(ABD)[多选题]A. Hadoop层B. FusioInght ManagerC. GaussDB 200D. DataFram5.Spark 自带的资源管理框架是?(A)[单选题]A.Standal oneB.MesosC.YARND.Docker6.关于 RDD,下列说法错误的是?(B)[单选题]A.RDD 具有血统机制(Lineage)B.RDD 默认存储在磁盘C.RDD 是一个只读的,可分区的分布式数据集D.RDD 是 Spark 对基础数据的抽象7.关于 Spark SQL&Hive 区别与联系,下列说法正确的是?(BCD)[多选题]A.Spark SQL 依赖 Hive 的元数据B.Spark SQL 的执行引擎为 Spark core,Hive 默认执行引擎为 MapReduceC.Spark SQL 不可以使用 Hive 的自定义函数D.Spark SQL 兼容绝大部分 Hive 的语法和函数8.在FusionInsight 集群中,Spark 主要与以下哪些组件进行交互?(ABCD)[多选题]A.HDFSB.YARNC.HiveD.ZooKeeper9.关于 Hive 在 FusionInsight HD 中的架构描述错误的是?(A)[单选题]A.只要有一个 HiveServer 不可用,整个 Hive 集群便不可用B.MotaStore 用于提供元数据服务,依赖于 DBServiceC.在同一时间点,HiveServer 只要一个处于Active 状态,另一个则处于Standby 状态D.HiveServer 负责接收客户端请求.解析.执行 HQL 命令并返回查询结果10.通常情况下,Hive 以文本文件存储的表会以回车作为其行分隔符,在华为FusionInsight Hive 中,可以指定表数据的输入和输出格式处理。
HIVE说明文档一、HIVE简介：1、HIVE介绍Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，用于存储和处理海量结构化数据。
它是Facebook 2008年8月开源的一个数据仓库框架，提供了类似于SQL语法的HQL语句作为数据访问接口。
Hive 是基于Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统,它提供了丰富的SQL查询方式来分析存储在Hadoop 分布式文件系统中的数据,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行,通过自己的SQL 去查询分析需要的内容，这套SQL 简称Hive SQL，使不熟悉mapreduce 的用户很方便的利用SQL 语言查询,汇总,分析数据.2、HIVE适用性：它与关系型数据库的SQL 略有不同，但支持了绝大多数的语句如DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。
HIVE不适合用于联机（online)事务处理，也不提供实时查询功能。
它最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。
HIVE的特点：可伸缩(在Hadoop的集群上动态的添加设备），可扩展，容错,输入格式的松散耦合.hive不支持用insert语句一条一条的进行插入操作，也不支持update操作。
数据是以load的方式加载到建立好的表中。
数据一旦导入就不可以修改。
DML包括：INSERT插入、UPDATE更新、DELETE删除。
3、HIVE结构Hive 是建立在Hadoop上的数据基础架构,它提供了一系列的工具，可以用来进行数据提取转化加载（ETL）,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制，Hive定义了简单的累SQL 查询语言，称为HQL，它允许熟悉SQL的用户查询数据，同时,这个语言也允许熟悉MapReduce开发者的开发自定义的mapper和reducer来处理內建的mapper和reducer无法完成的复杂的分析工作。
大数据理论考试(试卷编号251)1.[单选题]在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大（）A)多项式阶数B)更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆C)使用常数项D．使用梯度下降答案:A解析:选择合适的多项式阶数非常重要。
如果阶数过大，模型就会更加复杂，容易发生过拟合；如果阶数较小，模型就会过于简单，容易发生欠拟合。
2.[单选题]假如使用逻辑回归对样本进行分类，得到训练样本的准确率和测试样本的准确率。
现在，在数据中增加一个新的特征，其它特征保持不变。
然后重新训练测试。
则下列说法正确的是（）。
A)训练样本准确率一定会降低B)训练样本准确率一定增加或保持不变C)测试样本准确率一定会降低D)测试样本准确率一定增加或保持不答案:B解析:在模型中增加更多特征一般会增加训练样本的准确率，减小偏差。
但测试样本准确率不一定增加，除非增加的特征是有效特征。
3.[单选题]下列不是数据科学项目的主要角色（）。
A)项目发起人B)项目经理C)操作人员D)验收人员答案:D解析:数据科学项目涉及的主要角色有：项目发起人（Project Sponsor）、项目经理（Project Manager）、客户（Client）、数据科学家（Data Scientist）、数据工程师（Data Engineer）、操作员（Operations）等4.[单选题]以下聚合函数，用于求数据平均值的是A)MAXB)SUMC)COUNTD)AV答案:D解析:5.[单选题]Hadoop生态系统中，HBase是一种（）。
A)分布式文件系统B)数据仓库C)实时分布式数据库D)分布式计算系统答案:C解析:HBase是一个面向列的实时分布式数据库。
6.[单选题]DWS的stream算子不包括下列哪个：A)broadcastB)gatherC)redistributeD)has答案:D解析:7.[单选题]关于抛出异常的说法中，描述错误的是（）。
林子雨大数据技术原理及应用课后题答案大数据第一章大数据概述课后题 (1)大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5)大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10)大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16)大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22)大数据第六章云数据库课后作题 (28)大数据第七章MapReduce课后题 (34)大数据第八章流计算课后题 (41)大数据第九章图计算课后题 (50)大数据第十章数据可视化课后题 (53)大数据第一章课后题——大数据概述1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。
第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。
代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。
第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。
代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。
第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段。
经历了三个阶段:运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。
用户原创内容阶段Web2.0时代。
感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。
3.试述大数据的4个基本特征。
数据量大（Volume）据类型繁多（Variety）处理速度快（Velocity）价值密度低（Value）4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。
大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。
5.科学研究经历了那四个阶段？实验比萨斜塔实验理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。
例如：牛一，牛二，牛三定律。
计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。
数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。
6.试述大数据对思维方式的重要影响。
全样而非抽样效率而非精确相关而非因果7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别？数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。
《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。
2025年招聘大数据开发工程师笔试题与参考答案(答案在后面)一、单项选择题（本大题有10小题，每小题2分，共20分）1、在大数据处理中，以下哪个技术或框架主要用于实时数据流处理？A. HadoopB. SparkC. KafkaD. Flink2、在大数据存储中，HDFS（Hadoop Distributed File System）的设计目标是？A. 提供低延迟的数据访问B. 支持随机读写操作C. 提供高吞吐量的数据访问D. 适用于小型数据集3、题干：以下哪种数据结构最适合存储大规模数据集，并支持快速的数据检索？A. 数组B. 链表C. 树D. 哈希表4、题干：在分布式系统中，以下哪个组件负责处理数据分片和分布式事务？A. 数据库B. 应用服务器C. 分布式文件系统D. 分布式数据库中间件5、大数据开发工程师在处理大规模数据集时，通常使用的分布式文件系统是：A. HDFS（Hadoop Distributed File System）B. NFS（Network File System）C. SMB（Server Message Block）D. APFS（Apple File System）6、在数据仓库中，用于存储元数据的表通常被称为：A. fact table（事实表）B. dimension table（维度表）C. lookup table（查找表）D. metadata table（元数据表）7、大数据开发工程师在处理海量数据时，以下哪种技术通常用于数据存储和管理？A. 关系型数据库B. NoSQL数据库C. 文件系统D. 数据库管理系统8、在大数据技术中，以下哪个组件通常用于实现数据流处理？A. Hadoop MapReduceB. Apache KafkaC. Apache SparkD. Apache HBase9、在Hadoop生态系统中，用于进行分布式存储的是哪一个组件？A. HDFSB. YARNC. MapReduceD. Hive 10、以下哪个算法不是机器学习中的监督学习算法？A. 支持向量机（SVM）B. 决策树C. 深度学习D. K-均值聚类二、多项选择题（本大题有10小题，每小题4分，共40分）1、以下哪些技术或工具通常用于大数据开发？（）A、Hadoop HDFSB、Spark SQLC、MongoDBD、ElasticsearchE、MySQL2、以下哪些算法或模型在机器学习的大数据处理中应用广泛？（）A、K-Means聚类B、决策树C、神经网络D、朴素贝叶斯E、线性回归3、关于大数据开发工程师所需掌握的技术栈，以下哪些技术是必要的？（）A. Hadoop生态系统（包括HDFS、MapReduce、Hive等）B. Spark大数据处理框架C. NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra）D. 关系型数据库（如MySQL、Oracle）E. 容器技术（如Docker）4、以下关于大数据处理流程的描述，哪些是正确的？（）A. 数据采集是大数据处理的第一步，需要从各种数据源获取原始数据。
