bigdata多态课后题

BigData多态课后的题目通常涉及大数据处理、分布式计算、数据挖掘以及机器学习等领域的实践应用。这类习题可能包括：

1. **MapReduce编程练习**：设计并实现一个MapReduce程序解决特定的大规模数据处理任务，比如单词计数或者排序。

2. **Hadoop配置及操作**：关于HDFS（Hadoop分布式文件系统）或YARN（Yet Another Resource Negotiator）的管理，例如创建、删除目录，配置JobTracker或ResourceManager。

3. **Spark或Flink作业设计**：使用Spark的DataFrame API或Apache Flink进行流处理或批处理任务，理解如何利用它们的数据转换和并行计算特性。

4. **SQL查询优化**：针对大型数据库，分析SQL查询性能，并提出优化建议，如使用索引、分区等技术。

5. **数据分析项目**：实际案例分析，如通过Hive或Pig查询Hadoop上的日志数据，提取有用信息，或者使用Python库（如Pandas和NumPy）对大规模数据进行统计分析。

6. **机器学习算法实现**：使用Scikit-Learn、TensorFlow或PyTorch等工具，在大数据集上训练模型，评估性能，并调整参数。