三、名词解释 16、 Flume (5.0分) 17、 Kafka 四、问答题 18、简述大数据处理过程。 (10.0分) 答: 19、简述Flume组成架构。 (10.0分) 答: 20、简述利用FLUME实时读取目录文件到HDFS的步骤。 (10.0分) 答: 21、简述Kafka架构。 (10.0分) 答: 22、简述Spark的组件及其功能。 (10.0分) 答: 23、简述Spark的特点及运行模式。 (10.0分)

16、Flume：是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统，可以将来自各种数据源的数据收集起来，并且将采集到的数据传输到目标存储系统中。

17、Kafka：是一个分布式的流处理平台，可以处理实时数据流，支持发布-订阅消息系统。

18、大数据处理过程包括：数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等步骤。

19、Flume组成架构包括：Source、Channel和Sink三个组件。Source负责数据的输入和采集，Channel负责数据的缓存和存储，Sink负责数据的输出和传输。

20、利用Flume实时读取目录文件到HDFS的步骤如下：
1）在Flume配置文件中配置Source为Spooling Directory Source，指定监控目录和文件类型；
2）配置Channel为Memory Channel，指定缓存大小；
3）配置Sink为HDFS Sink，指定目标HDFS路径和文件前缀；
4）启动Flume Agent，并且将配置文件传入；
5）将数据文件放入监控目录中，Flume Agent会自动将数据读取并且传输到HDFS中。

21、Kafka架构包括：Producer、Broker、Consumer和Zookeeper四个组件。Producer负责产生消息，Broker负责存储和分发消息，Consumer负责订阅和消费消息，Zookeeper负责协调和管理整个集群。

22、Spark的组件及其功能包括：
1）Spark Core：提供了Spark所有功能的基础，包括任务调度、内存管理、容错等；
2）Spark SQL：支持SQL查询和数据分析；
3）Spark Streaming：支持实时数据流处理；
4）MLlib：提供了各种机器学习算法；
5）GraphX：提供了图形计算功能。

23、Spark的特点及运行模式包括：
1）快速：使用内存计算，比Hadoop MapReduce快10倍以上；
2）易用：提供了高级API，支持Java、Scala、Python等编程语言；
3）灵活：支持批处理、实时处理和交互式查询；
4）分布式：可以在大规模集群上运行，支持水平扩展。