大数据技术原理与应用-完整版

第一章大数据概述单选题1、第一次信息化浪潮主要解决什么问题？B（A）信息传输（B）信息处理（C）信息爆炸（D）信息转换2、下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能？A（A）利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理（B）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（C）构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全（D）把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3、在大数据的计算模式中，流计算解决的是什么问题？D（A）针对大规模数据的批量处理（B）针对大规模图结构数据的处理（C）大规模数据的存储管理和查询分析（D）针对流数据的实时计算4、大数据产业指什么？A（A）一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合（B）提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业（C）提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业（D）提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业5、下列哪一个不属于大数据产业的产业链环节？A（A）数据循环层（B）数据源层（C）数据分析层（D）数据应用层6、下列哪一个不属于第三次信息化浪潮中新兴的技术？A（A）互联网（B）云计算（C）大数据（D）物联网7、云计算平台层（PaaS）指的是什么？A（A）操作系统和围绕特定应用的必需的服务（B）将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租（C）从一个集中的系统部署软件，使之在一台本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个模型（D）提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务8、下面关于云计算数据中心的描述正确的是：A（A）数据中心是云计算的重要载体，为各种平台和应用提供运行支撑环境（B）数据中心就是放在企业内部的一台中心服务器（C）每个企业都需要建设一个云计算数据中心（D）数据中心不需要网络带宽的支撑9、下列哪个不属于物联网的应用？D（A）智能物流（B）智能安防（C）环保监测（D）数据清洗10、下列哪项不属于大数据的发展历程？D（A）成熟期（B）萌芽期（C）大规模应用期（D）迷茫期多选题1、第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起？BCD（A）个人计算机（B）物联网（C）云计算（D）大数据2、信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑？ABC（A）存储设备容量不断增加（B）网络带宽不断增加（C）CPU 处理能力大幅提升（D）数据量不断增大3、大数据具有哪些特点？ABCD（A）数据的“大量化”（B）数据的“快速化”（C）数据的“多样化”（D）数据的“价值密度比较低”4、下面哪个属于大数据的应用领域？ABCD（A）智能医疗研发（B）监控身体情况（C）实时掌握交通状况（D）金融交易5、大数据的两个核心技术是什么？AC（A）分布式存储（B）分布式应用（C）分布式处理（D）集中式存储6、云计算关键技术包括什么？ABCD（A）分布式存储（B）虚拟化（C）分布式计算（D）多租户7、云计算的服务模式和类型主要包括哪三类？ABC（A）软件即服务（SaaS）（B）平台即服务（PaaS）（C）基础设施即服务（IaaS）（D）数据采集即服务（DaaS）8、物联网主要由下列哪些部分组成的？ABCD（A）应用层（B）处理层（C）感知层（D）网络层9、物联网的关键技术包括哪些？ABC（A）识别和感知技术（B）网络与通信技术（C）数据挖掘与融合技术（D）信息处理一体化技术10、大数据对社会发展的影响有哪些？ABC（A）大数据成为一种新的决策方式（B）大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合（C）大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现（D）大数据对社会发展没有产生积极影响第二章大数据处理架构Hadoop单选题1、下列哪个不属于Hadoop的特性？A（A）成本高（B）高可靠性（C）高容错性（D）运行在Linux平台上2、Hadoop框架中最核心的设计是什么？A（A）为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapReduce（B）提供整个HDFS文件系统的NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务（C）Hadoop不仅可以运行在企业内部的集群中，也可以运行在云计算环境中（D）Hadoop被视为事实上的大数据处理标准3、在一个基本的Hadoop集群中，DataNode主要负责什么？D（A）负责执行由JobTracker指派的任务（B）协调数据计算任务（C）负责协调集群中的数据存储（D）存储被拆分的数据块4、Hadoop最初是由谁创建的？B（A）Lucene（B）Doug Cutting（C）Apache（D）MapReduce5、下列哪一个不属于Hadoop的大数据层的功能？C（A）数据挖掘（B）离线分析（C）实时计算（D）BI分析6、在一个基本的Hadoop集群中，SecondaryNameNode主要负责什么？A（A）帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息（B）负责执行由JobTracker指派的任务（C）协调数据计算任务（D）负责协调集群中的数据存储7、下面哪一项不是Hadoop的特性？B（A）可扩展性高（B）只支持少数几种编程语言（C）成本低（D）能在linux上运行8、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）分布式并行编程模型（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库9、在Hadoop项目结构中，MapReduce指的是什么？A（A）分布式并行编程模型（B）流计算框架（C）Hadoop上的工作流管理系统（D）提供分布式协调一致性服务10、下面哪个不是Hadoop1.0的组件：（C）（A）HDFS（B）MapReduce（C）YARN（D）NameNode和DataNode多选题1、Hadoop的特性包括哪些？ABCD（A）高可扩展性（B）支持多种编程语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上2、下面哪个是Hadoop2.0的组件？AD（A）ResourceManager（B）JobTracker（C）TaskTracker（D）NodeManager3、一个基本的Hadoop集群中的节点主要包括什么？ABCD（A）DataNode：存储被拆分的数据块（B）JobTracker：协调数据计算任务（C）TaskTracker：负责执行由JobTracker指派的任务（D）SecondaryNameNode：帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息4、下列关于Hadoop的描述，哪些是正确的？ABCD（A）为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构（B）具有很好的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件5、Hadoop集群的整体性能主要受到什么因素影响？ABCD（A）CPU性能（B）内存（C）网络（D）存储容量6、下列关于Hadoop的描述，哪些是错误的？AB（A）只能支持一种编程语言（B）具有较差的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件7、下列哪一项不属于Hadoop的特性？AB（A）较低可扩展性（B）只支持java语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上第三章分布式文件系统HDFS单选题1、分布式文件系统指的是什么？A（A）把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群（B）用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递（C）一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统（D）一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据2、下面哪一项不属于计算机集群中的节点？B（A）主节点(Master Node)（B）源节点（SourceNode）（C）名称结点(NameNode)（D）从节点（Slave Node）3、在HDFS中，默认一个块多大？A（A）64MB（B）32KB（C）128KB（D）16KB4、下列哪一项不属于HDFS采用抽象的块概念带来的好处？C（A）简化系统设计（B）支持大规模文件存储（C）强大的跨平台兼容性（D）适合数据备份5、在HDFS中，NameNode的主要功能是什么？D（A）维护了block id 到datanode本地文件的映射关系（B）存储文件内容（C）文件内存保存在磁盘中（D）存储元数据6、下面对FsImage的描述，哪个是错误的？D（A）FsImage文件没有记录每个块存储在哪个数据节点（B）FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式（C）FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据（D）FsImage文件记录了每个块具体被存储在哪个数据节点7、下面对SecondaryNameNode第二名称节点的描述，哪个是错误的？A（A）SecondaryNameNode一般是并行运行在多台机器上（B）它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间（C）SecondaryNameNode通过HTTPGET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件，并下载到本地的相应目录下（D）SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分8、HDFS采用了什么模型？B（A）分层模型（B）主从结构模型（C）管道-过滤器模型（D）点对点模型9、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）流数据读写（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库10、下列关于HDFS的描述，哪个不正确？D（A）HDFS还采用了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略，来提升系统整体读写响应性能（B）HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型（C）HDFS采用了冗余数据存储，增强了数据可靠性（D）HDFS采用块的概念，使得系统的设计变得更加复杂多选题1、HDFS要实现以下哪几个目标？ABC（A）兼容廉价的硬件设备（B）流数据读写（C）大数据集（D）复杂的文件模型2、HDFS特殊的设计，在实现优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下哪几个方面？BCD（A）较差的跨平台兼容性（B）无法高效存储大量小文件（C）不支持多用户写入及任意修改文件（D）不适合低延迟数据访问3、HDFS采用抽象的块概念可以带来以下哪几个明显的好处？ACD（A）支持大规模文件存储（B）支持小规模文件存储（C）适合数据备份（D）简化系统设计4、在HDFS中，名称节点（NameNode）主要保存了哪些核心的数据结构？AD（A）FsImage（B）DN8（C）Block（D）EditLog5、数据节点（DataNode）的主要功能包括哪些？ABC（A）负责数据的存储和读取（B）根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索（C）向名称节点定期发送自己所存储的块的列表（D）用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间6、HDFS的命名空间包含什么？BCD（A）磁盘（B）文件（C）块（D）目录7、下列对于客服端的描述，哪些是正确的？ABCD（A）客户端是用户操作HDFS最常用的方式，HDFS在部署时都提供了客户端（B）HDFS客户端是一个库，暴露了HDFS文件系统接口（C）严格来说，客户端并不算是HDFS的一部分（D）客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作8、HDFS只设置唯一一个名称节点，这样做虽然大大简化了系统设计，但也带来了哪些明显的局限性？ABCD（A）命名空间的限制（B）性能的瓶颈（C）隔离问题（D）集群的可用性9、HDFS数据块多副本存储具备以下哪些优点？ABC（A）加快数据传输速度（B）容易检查数据错误（C）保证数据可靠性（D）适合多平台上运行10、HDFS具有较高的容错性，设计了哪些相应的机制检测数据错误和进行自动恢复？BCD（A）数据源太大（B）数据节点出错（C）数据出错（D）名称节点出错第四章分布式数据库HBase单选题1、下列关于BigTable的描述，哪个是错误的？A（A）爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每隔一段时间地存储到BigTable里（B）BigTable是一个分布式存储系统（C）BigTable起初用于解决典型的互联网搜索问题（D）网络搜索应用查询建立好的索引，从BigTable得到网页2、下列选项中，关于HBase和BigTable的底层技术对应关系，哪个是错误的？B（A）GFS与HDFS相对应（B）GFS与Zookeeper相对应（C）MapReduce与Hadoop MapReduce相对应（D）Chubby与Zookeeper相对应3、在HBase中，关于数据操作的描述，下列哪一项是错误的？C（A）HBase采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串（B）HBase操作不存在复杂的表与表之间的关系（C）HBase不支持修改操作（D）HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系4、在HBase访问接口中，Pig主要用在哪个场合？D（A）适合Hadoop MapReduce作业并行批处理HBase表数据（B）适合HBase管理使用（C）适合其他异构系统在线访问HBase表数据（D）适合做数据统计5、HBase中需要根据某些因素来确定一个单元格，这些因素可以视为一个“四维坐标”，下面哪个不属于“四维坐标”？B（A）行键（B）关键字（C）列族（D）时间戳6、关于HBase的三层结构中各层次的名称和作用的说法，哪个是错误的？A（A）Zookeeper文件记录了用户数据表的Region位置信息（B）-ROOT-表记录了.META.表的Region位置信息（C）.META.表保存了HBase中所有用户数据表的Region位置信息（D）Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置信息7、下面关于主服务器Master主要负责表和Region的管理工作的描述，哪个是错误的？D（A）在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布（B）对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移（C）管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作（D）不支持不同Region服务器之间的负载均衡8、HBase只有一个针对行健的索引，如果要访问HBase表中的行，下面哪种方式是不可行的？B（A）通过单个行健访问（B）通过时间戳访问（C）通过一个行健的区间来访问（D）全表扫描9、下面关于Region的说法，哪个是错误的？C（A）同一个Region不会被分拆到多个Region服务器（B）为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中（C）一个-ROOT-表可以有多个Region（D）为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，同时，需要解决缓存失效问题多选题1、关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，为什么需要HBase？ABCD（A）Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于Hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制，使得Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求上（B）HDFS面向批量访问模式，不是随机访问模式（C）传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题（D）传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护；空列浪费存储空间2、HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下哪几个方面？ABCD（A）数据类型（B）数据操作（C）存储模式（D）数据维护3、HBase访问接口类型包括哪些？ABCD（A）Native Java API（B）HBase Shell（C）Thrift Gateway（D）REST Gateway4、下列关于数据模型的描述，哪些是正确的？ABCD（A）HBase采用表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若干个列族（B）每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识（C）列族里的数据通过列限定符（或列）来定位（D）每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引5、HBase的实现包括哪三个主要的功能组件？ABC（A）库函数：链接到每个客户端（B）一个Master主服务器（C）许多个Region服务器（D）廉价的计算机集群6、HBase的三层结构中，三层指的是哪三层？ABC（A）Zookeeper文件（B）-ROOT-表（C）.META.表（D）数据类型7、以下哪些软件可以对HBase进行性能监视？ABCD（A）Master-status(自带)（B）Ganglia（C）OpenTSDB（D）Ambari8、Zookeeper是一个很好的集群管理工具，被大量用于分布式计算，它主要提供什么服务？ABC（A）配置维护（B）域名服务（C）分布式同步（D）负载均衡服务9、下列关于Region服务器工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件（B）每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度（C）合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并（D）Store是Region服务器的核心10、下列关于HLog工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）分布式环境必须要考虑系统出错。

⼤数据技术原理与运⽤知识
⼀·⼤数据概述
随着信息技术发展的巨⼤变⾰，企业和学术机构纷纷加⼤技术、资⾦和⼈员投⼊，加强对⼤数据关键技术的研发与运⽤。

⼤数据的发展历程总体上划分为三个重要阶段：萌芽期、成熟期和⼤规模应⽤期。

⼆.⼤数据概念
⼤数据的4个特点：数据量⼤、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。

三.⼤数据与云计算、物联⽹的关系
⼤数据为云计算机提供了⽤武之地，云计算为⼤数据提供了技术基础。

物联⽹是⼤数据的重要来源，⼤数据技术为物联⽹数据分析提供⽀撑。

云计算为物联⽹提供海量数据存储能⼒，物联⽹为云计算技术提供了⼴阔的应⽤空间。

四.⼤数据处理架构Hadoop
1.Hadoop简介
Hadoop是Apache旗下的⼀个开源分布式计算平台。

是基于Java语⾔开发的，具有很好的跨平台性，并可以部署在⼀般的计算机集群中。

Hadoop的核⼼是分布式⽂件系统HDFS和MapReduce。

HDFS具有较⾼的读写速度、很好的容错性和可伸缩性，很好的保证了数据的安全性。

其中YARN是资源调动，MapReduce是计算框架。

2.Hadoop的特性
⾼可靠性、⾼效性、⾼扩展性、容错性、成本低、运⾏在Linux平台上、⽀持多种编程语⾔。

3.Hadoop⽣态圈
/*图⽚来源于⽹络*/。

第2章课后习题答案一、单选题1.下列选项中,哪个配置文件可以配置 HDFS 地址、端口号以及临时文件目录( ) 。

A. core-site. xmlB. hdfs-site. xmlC. mapred-site. xmlD. yarn-site. xml参考答案：A2.Hadoop 集群启动成功后,用于监控 HDFS 集群的端口是(A. 50010B. 50075C. 8485D. 50070参考答案：D3.下列选项中,可以进行重启引导系统的是( ) 。

A. OKB. CancelC. RebootD. Apply参考答案：C4.下列选项中,关于 SSH 服务说法正确的是( ) 。

A. SSH 服务是一种传输协议B. SSH 服务是一种通信协议C. SSH 服务是一种数据包协议D. SSH 服务是一种网络安全协议参考答案：D5.下列选项中,一键启动 HDFS 集群的命令是( ) 。

A. start-namenode. shB. start-datanode. shC. start-dfs. shD. start-slave. sh参考答案：C6.在 Hadoop 的解压目录下,可以查看 Hadoop 的目录结构的命令是() 。

A. jpsB. llC. tarD. find参考答案：B7.下列选项中,存放 Hadoop 配置文件的目录是( ）A. includeB. binC. libexeD. etc参考答案：D8. 在配置 Linux 网络参数时,固定 IP 地址是将路由协议配置为( ) 。

A. staticB. dynamicC. immutableD. variable参考答案：A9.下列选项中,可以对 Hadoop 集群进行格式化的是(A. hadoop namenode -formatB. hadoop namenode -lsC. hdfs datanode -lsD. hdfs datanode -format参考答案：A10.下列选项中,查看 Linux 系统的 IP 配置的命令是( ) 。

大数据技术原理与应用第四章课后作业黎狸1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。

HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据，实现高性能计算；利用Zookeeper作为协同服务，实现稳定服务和失败恢复；使用HDFS作为高可靠的底层存储，利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能，Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持，HBase是BigTable的开源实现。

2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。

3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。

4.HBase有哪些类型的访问接口？HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。

5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。

①行键标识行。

行键可以是任意字符串，行键保存为字节数组。

②列族。

HBase的基本的访问控制单元，需在表创建时就定义好。

③时间戳。

每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引。

7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。

8.试述HBase各功能组件及其作用。

①库函数：链接到每个客户端；②一个Master主服务器：主服务器Master主要负责表和Region的管理工作；③③许多个Region服务器：Region服务器是HBase中最核心的模块，负责存储和维护分配给自己的Region，并响应用户的读写请求9.请阐述HBase的数据分区机制。

每个行区间构成一个分区，被称为“Region”,分发到不同的Region服务器上。

10.HBase中的分区是如何定位的？通过构建的映射表的每个条目包含两项内容，一个是Regionde 标识符，另一个是Region服务器标识，这个条目就标识Region和Region服务器之间的对应关系，从而就可以知道某个Region被保存在哪个Region服务器中。

大数据工作原理随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当前社会的热门话题之一。

无论是企业管理、市场营销，还是科学研究、医疗健康，大数据都扮演着重要的角色。

那么，大数据是如何运作的呢？本文将从数据收集、存储、处理以及应用四个方面来介绍大数据的工作原理。

一、数据收集大数据的收集是整个工作链条的第一步，也是最为关键的一步。

在大数据时代，我们所使用的各类设备和应用程序都会产生海量的数据。

例如，智能手机、传感器、社交媒体等等，都可以通过数据采集技术来获取用户行为、设备状态、环境变化等各类信息。

数据采集主要有两种方式：结构化数据和非结构化数据。

结构化数据是指以清晰、规范的数据格式存在的数据，如数据库中的表格数据；非结构化数据则包括文本、图片、音频、视频等各种难以量化和处理的数据形式。

二、数据存储大数据的存储是为了能够方便地进行数据的长期保留和随时调取。

由于大数据的体量巨大，传统的数据存储方式已经无法满足需求，因此，各种新兴的存储技术应运而生。

分布式文件系统（DFS）是一种常用的大数据存储方式，它将数据分散存储在多个节点上，从而实现数据的快速读写和备份。

Hadoop是目前最流行的DFS之一，它将数据切分成多个块，并将这些块分布在不同的服务器上。

另外，云存储技术也为大数据提供了更加灵活和便捷的存储方式。

人们可以通过云存储服务将数据上传到云端，并可以通过网络随时访问和管理这些数据。

云存储技术不仅提供了高效的数据存储和备份能力，还能够根据用户的需求进行弹性扩展和缩减。

三、数据处理大数据处理是整个工作流程中最为复杂和关键的环节。

在大数据时代，我们需要处理的数据量越来越大，而且数据的种类也越来越多样化。

为了高效地处理大数据，各种数据处理工具和技术层出不穷。

Hadoop是最核心的大数据处理框架之一。

它基于MapReduce模型，通过将数据切分成多个块，并在不同的节点上进行分布式计算，实现了高效的数据处理能力。

另外，Spark也是非常热门的大数据处理框架，它采用了内存计算的方式，在处理速度上更具优势。

数据库的技术原理与应用
1. 引言
•数据库的定义
•数据库管理系统（DBMS）的作用与功能
2. 数据库的技术原理
•数据模型的概念与分类
•关系数据库模型的原理与特点
•数据库的结构与组成
•数据库的设计与规范化
3. 数据库管理系统的功能
•数据库的创建与管理
•数据库的查询与检索
•数据库的更新与维护
•数据库的备份与恢复
4. 数据库的应用领域
•企业信息管理系统
•在线交易处理系统
•数据仓库与数据挖掘
•云计算与大数据分析
5. 数据库的优缺点
•优点：数据的集中管理，数据的共享与共同利用，数据的一致性与完整性
•缺点：数据的安全性与隐私保护，数据库性能与扩展性的问题
6. 数据库的技术发展趋势
•分布式数据库技术
•NoSQL数据库技术
•嵌入式数据库技术
•数据库的自动化与智能化
7. 数据库的应用案例
•腾讯云数据库
•阿里云数据库
•京东云数据库
8. 总结
•数据库技术的重要性与应用场景
•数据库技术的发展与前景展望
以上是对数据库的技术原理与应用进行的简要介绍。

通过阅读本文档，您可以了解到数据库的基本概念、原理与组成，以及数据库管理系统的功能与应用领域。

同时，对数据库的优缺点、技术发展趋势和应用案例也有了初步的了解。

希望本文档对您了解数据库技术有所帮助。

注：本文档纯文本内容，无包含HTML字符、网址、图片及电话号码等内容。

大数据技术原理与应用1. 数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：1.数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：（） [单选题] *A.数据流阶段(正确答案)B.运营式系统阶段C.用户原创内容阶段D.感知式系统阶段2. 2单选(2分)第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及（） [单选题] *A.物联网、云计算和大数据(正确答案)B.CPUC.个人计算机D.互联网3. 3单选(2分)1TB = ( )MB（） [单选题] *A.2^20（备注：2的20次方）(正确答案)B.1024C.1000D.2^10（备注：2的10次方）4. 4单选(2分)Hadoop的两大核心是和（） [单选题] *A.HDFS; HBaseB.MapReduce; HBaseC.GFS; MapReduceD.HDFS; MapReduce(正确答案)5. 5单选(2分)HDFS默认的一个块大小是（） [单选题] *A.32KBB.8KBC.64MB(正确答案)D.16KB6. 6单选(2分)在分布式文件系统HDFS中，负责数据的存储和读取（） [单选题] *A.数据节点(正确答案)B.名称节点C.主节点D.第二名称节点7. 7单选(2分)上传当前目录下的本地文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是（） [单选题] *A.hdfs fs -put file.txt /pathB.hdfs dfs -put file.txt /path(正确答案)C.hadoop dfs -put /path file.txtD.hdfs dfs -put /path file.txt8. 8单选(2分)在HDFS根目录下创建一个文件夹/test,且/test文件夹内还包含一个文件夹dir，正确的shell命令是（） [单选题] *A.hadoop dfs -mkdir /test/dirB.hadoop fs -mkdir -p /test/dir(正确答案)C.hdfs fs -mkdir -p /test/dirD.hdfs dfs *mkdir -p /test/dir9. 9单选(2分)下列有关HBase的说法正确的是（） [单选题] *A.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是高可靠、高性能的图数据库B.在向数据库中插入记录时，HBase和关系数据库一样，每次都是以“行”为单位把整条记录插入数据库C.HBase数据库表可以设置该表任意列作为索引D.HBase是一种NoSQL数据库(正确答案)10. 10单选(2分)已知一张表student存储在HBase中，向表中插入一条记录{id:2015001,name:Mary{score:math}:88}，其id作为行键，其中，在插入数学成绩88分时，正确的命令是（） [单选题] *A.put ‘student’,‘score:math’,‘88’B.put ‘student’,‘2015001’,‘score:math’,'88’(正确答案)C.put ‘student’,‘2015001’,‘88’D.put ‘student’,‘2015001’,‘math’,‘88’11. 11单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括（） [单选题] *A.ACID(正确答案)B.CAPC.最终一致性D.BASE12. 12单选(2分)在设计词频统计的MapReduce程序时，对于文本行“hello bigdata hello hadoop”，经过map函数处理后直接输出的结果应该是（没有发生combine和merge操作）（） [单选题] *A.B.C.D.(正确答案)13. 13单选(2分)假设已经配置好PATH环境变量，启动hadoop的命令是（） [单选题] *A.start-hadoop.shB.start-hdfs.shC.start-fs.shD.start-dfs.sh(正确答案)14. 14单选(2分)下列说法错误的是（） [单选题] *A.HDFS HA可以解决单点故障问题B.HDFS Federation使得HDFS的命名服务能够水平扩展C.第二名称节点无法解决单点故障问题D.第二名称节点是热备份，而HDFS HA不是热备份(正确答案)15. 15单选(2分)RDD操作包括转换（Transformation）和动作(Action)两种类型，下列RDD操作属于动作（Action）类型的是（） [单选题] *A.mapB.joinC.groupByD.collect(正确答案)16. 16单选(2分)下列关于Hive的说法正确的是（） [单选题] *A.Hive不支持索引B.Hive支持批量导入(正确答案)C.Hive的可扩展性差D.Hive支持频繁数据更新17. 17多选(3分)大数据的特点包括（） *A.数据种类繁多(正确答案)B.价值密度低(正确答案)C.处理速度快(正确答案)D.数据量大(正确答案)18. 18多选(3分)下列适用于批处理计算的框架有哪些（） *A.MapReduce(正确答案)B.PregelC.StormD.Spark(正确答案)19. 19多选(3分)下列适用于流计算的框架有哪些（） *A.Spark Streaming(正确答案)B.DremelC.PregelD.Storm(正确答案)20. 20多选(3分)下列适用于图计算的框架有哪些（） *A.Hama(正确答案)B.GraphX(正确答案)C.Pregel(正确答案)D.Impala21. 21多选(3分)从技术架构上来看，物联网可以分为哪几层（） *A.网络层(正确答案)B.应用层(正确答案)C.处理层(正确答案)D.感知层(正确答案)22. 22多选(3分)HBase需要根据哪些属性来唯一地确定一个单元格(cell)中的某个版本数据（） *A.列限定符(正确答案)B.行键(正确答案)C.时间戳(正确答案)D.列族(正确答案)23. 23多选(3分)典型的NoSQL数据库的类型包括（） *A.键值数据库(正确答案)B.列族数据库(正确答案)C.文档数据库(正确答案)D.图数据库(正确答案)24. 24多选(3分)CAP是指（） *A.持久性B.一致性(正确答案)C.可用性(正确答案)D.分区容忍性(正确答案)25. 25多选(3分)云计算主要包括哪3种类型（） *A.SaaS(正确答案)B.PaaS(正确答案)C.CaaSD.IaaS(正确答案)26. 26多选(3分)以下属于流计算的应用有哪些（） *A.购物网站的广告推荐(正确答案)B.根据过去一年购物记录判断用户的消费能力C.数据仓库数据批处理分析D.实时交通路线推荐(正确答案)27. 27多选(3分)下列关于图计算说法正确的是（） *A.传统的图计算框架通常表现出比较好的内存访问局部性B.当多个顶点的操作请求发生冲突时，Pregel采用局部有序和Handler来解决冲突(正确答案)C.Pregel是一种基于BSP模型实现的并行图处理系统(正确答案)D.在每个超步中，每个顶点会根据其接收消息的最大值和自身值比较，来确定自己状态作何种改变。

数据科学与大数据技术的基本概念与原理数据科学和大数据技术是如今信息时代中最为重要的学科领域之一。

它们的发展不仅改变了人们对数据的处理方式，也深刻影响着各行各业的发展。

本文将介绍数据科学和大数据技术的基本概念与原理，并探讨其在实践中的应用。

一、数据科学的基本概念与原理1. 数据科学的定义数据科学是指通过使用数学、统计学、计算机科学等领域的知识和方法，从数据中发现和推断出有价值的知识，并为决策提供支持的学科。

它涵盖了数据的收集、存储、处理、分析和可视化等过程。

2. 数据科学的原理数据科学的实践基于以下几个原理：- 数据驱动的决策：数据科学强调决策需要基于数据的事实而非主观感觉。

- 稀缺性原则：数据科学要充分利用有限的数据资源，找到隐藏在数据中的有价值信息。

- 多学科交叉原理：数据科学需要借鉴统计学、计算机科学、信息科学等多个学科的知识和方法。

二、大数据技术的基本概念与原理1. 大数据技术的定义大数据技术是指用于处理大规模数据集的技术和工具。

它涵盖了数据采集、存储、处理、分析和可视化等方面，旨在从海量数据中提取有价值的信息。

2. 大数据技术的原理大数据技术的实践基于以下几个原理：- 存储原理：大数据技术需要使用高效的存储方案，如分布式文件系统和列式存储等，以提供高速访问和处理大规模数据集的能力。

- 处理原理：大数据技术借助分布式计算、多线程和并行处理等技术，能够高效地处理数据并执行复杂的分析任务。

- 分析原理：大数据技术可以应用机器学习、数据挖掘和自然语言处理等技术，从海量数据中挖掘隐含的规律和知识。

- 可视化原理：大数据技术提供了多种可视化工具和技术，帮助用户更直观地理解和分析数据。

三、数据科学与大数据技术的应用数据科学和大数据技术在各行各业中都有广泛的应用。

以下是几个典型的应用领域：1. 金融行业数据科学可以用于预测金融市场走势、风险评估和交易分析等。

大数据技术可以处理和分析金融数据，并为银行和投资机构提供决策支持。

大数据技术原理随着互联网的发展和智能设备的普及，人们越来越多地使用网络来进行各种活动，从而产生了大量的数据。

大数据技术就是为了处理这些海量的数据而产生的。

它是一种基于分布式计算的技术，可以高效地处理大量的数据，并从中挖掘出有用的信息。

大数据技术的原理包括以下几个方面：1. 数据采集与存储大数据技术的第一步是采集数据。

数据可以来自各种来源，例如传感器、日志文件、社交媒体等。

采集到的数据需要存储到分布式文件系统中，例如Hadoop的HDFS或者Apache的Cassandra。

这些文件系统可以将数据分散存储在多个节点上，保证了数据的可靠性和容错性。

2. 数据预处理在对数据进行分析前，需要对数据进行预处理。

预处理的目的是清洗和转换数据，使其符合分析的要求。

例如，可以去除重复数据、缺失数据和异常数据，还可以对数据进行规范化、归一化和离散化等处理，以便更好地进行分析。

3. 分布式计算大数据技术的核心是分布式计算。

由于数据量巨大，单个计算节点无法处理，因此需要将计算任务分配到多个节点上并行处理。

这样可以大大提高计算效率和吞吐量。

常用的分布式计算框架包括Hadoop、Spark和Flink等。

4. 数据分析和挖掘分布式计算完成后，就可以对数据进行分析和挖掘。

数据分析可以帮助我们了解数据的特点和趋势，例如统计分布、频率分析、分类和聚类等。

数据挖掘则可以从数据中发现有用的信息和模式，例如关联规则、预测模型和异常检测等。

5. 可视化和展示大数据技术最终的目的是为了帮助人们更好地理解数据和利用数据。

因此，对于分析和挖掘的结果需要进行可视化和展示。

例如，可以使用图表、地图和报表等形式，将数据呈现出来，以便人们更好地理解和利用。

大数据技术的原理是基于分布式计算的，通过采集、存储、预处理、分析和展示数据，从中挖掘出有用的信息，为人们提供更准确、更实时、更全面的数据支持。

大数据技术原理与应用期末复习重点一、1、数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统阶段、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。

2、大数据的特点:数据量大（volume）、数据类型繁多（variety）、处理速度快（velocity）、价值密度低（value）；4V+1C （C：复杂度complexity）。

3、云计算的特点：超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。

4、科学研究方面经历的4种范式：实验、理论、计算、数据。

5、大数据四种计算模式:批量计算(针对大规模数据的批量数据)；流计算(针对流计算的实时计算)；图计算(针对大规模图结构数据的处理)；查询分析计算(大规模数据的存储管理和查询分析)。

6、数据总体上可以分为静态数据和流数据。

7、对静态数据和流数据的处理，对应着两种截然不同的计算模式：批量计算和实时计算。

8、Hadoop的特性：高可靠性、高效性、高扩展性、高容错性、成本低、运行在Linux平台上、支持多种编程语言。

9、Hadoop的核心子项目：HDFS和MapReduce。

HDFS 2.0的新特性HDFS HA和HDFS联邦。

10、YARN体系结构中的三个组件：ResourceManager、ApplicationMaster和NodeManager。

二、1、分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统。

2、名称节点：名称节点也叫主节点，负责管理分布式文件系统的命名空间，负责文件和目录的创建、删除和重命名等，同时管理着数据节点和文件块的映射关系。

数据节点：数据节点也叫从节点，负责数据的存储和读取，在存储时，有名称节点分配存储位置，然后由客户端把数据直接写入相应的数据节点。

第二名称节点：完成EditLog合并到FsImage的过程，缩短合并的重启时间，其次作为“检查点”保存元数据的信息。

3、HDFS体系结构：HDFS采用了主从结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点和若干个数据节点。

大数据技术原理与应用的课程总结一、简介在本学期的大数据技术原理与应用课程中，我们学习了大数据技术的基本原理和应用。

本文档将对这门课程进行总结。

二、知识点回顾在本课程中，我们学习了以下几个主要的知识点：1.大数据概述–了解大数据的定义和特点–掌握大数据技术发展的历程和趋势2.大数据存储与管理–学习了分布式文件系统（如HDFS）的原理和工作机制–掌握了NoSQL数据库的基本概念和使用方法3.大数据处理与分析–学习了MapReduce编程模型的原理和使用–掌握了Hadoop生态系统的组件（如Hive、Pig、Spark）的使用4.大数据挖掘与机器学习–了解了大数据挖掘的基本概念和常用算法–学习了机器学习在大数据分析中的应用三、实践项目本课程还设计了一个实践项目，让我们动手实践所学的大数据技术。

项目要求我们使用Hadoop和Python，对一份大规模的日志数据进行处理和分析。

项目的主要步骤如下：1.数据预处理–对原始日志数据进行清洗和整理，去除无效数据和重复记录2.数据存储与管理–将清洗后的日志数据存储到HDFS中，以便后续的处理和分析3.数据处理与分析–使用MapReduce编程模型，对日志数据进行处理和分析–如统计每天的访问量、计算不同地区的用户数量等4.结果展示–使用可视化工具（如Matplotlib）将分析结果可视化展示出来–如生成柱状图、折线图等通过完成这个实践项目，我们不仅巩固了所学的知识，更重要的是锻炼了实际应用能力，提升了解决实际问题的能力。

四、学习收获通过学习本课程，我对大数据技术有了更深入的理解和应用能力。

以下是我在学习过程中的一些收获：1.掌握了大数据存储与管理的基本原理和方法，了解了HDFS和NoSQL数据库的应用场景和使用方法。

2.熟悉了大数据处理与分析的主要技术，如MapReduce编程模型和Hadoop生态系统的组件使用。

3.学习了大数据挖掘和机器学习的基本概念和常用算法，了解了它们在大数据分析中的应用。