BJFU大数据冲刺指南：核心考点整理与关键技术剖析

该文档是一份北京交通大学(BJFU)大数据考前复习资料，详细梳理了大数据领域的关键知识点，旨在帮助学生高效备考。主要内容包括： 1. 大数据时代的产生原因：着重介绍数据产生方式的变革，强调信息技术在推动大数据时代发展中的关键角色。 2. 大数据思维方式：阐述全样而非抽样、效率而非绝对精确、注重相关关系而非因果关系的大数据思维方式，这对于理解和处理大数据至关重要。 3. 大数据定义：定义了大数据的特征，即数据集的规模大(Volume)、类型多(Variety)、更新速度快(Velocity)、价值密度低(Value)，强调了处理这类海量数据的挑战。 4. 大数据核心技术：分布式存储(Distributed Storage)和分布式处理(Distributed Processing)为核心技术，如Hadoop的HDFS和MapReduce。 5. 大数据支撑技术：列举了物联网(IoT)、云计算(Cloud Computing)和人工智能(Artificial Intelligence)等对大数据的辅助作用。 6. 大数据处理生命周期：数据采集、预处理、存储管理、处理分析、安全隐私等各个环节的流程。 7. 大数据计算模式：介绍了批处理计算(Batch Processing)、流计算(Streaming Computation)、图计算(Graph Computation)和查询分析计算(Query Analysis)等不同类型的计算模型。 8. Hadoop简介：Hadoop的核心组件HDFS和MapReduce，以及1.0和2.0版本的主要区别，如高可用性(HA)、可扩展性、系统性能和容错性提升。 9. HDFS详解：分布式文件系统中主从结构的解释，名称节点和数据节点的角色，以及HDFS块的概念，以及客户端如何通过名称节点获取和访问数据。 10. 名称节点功能：名称节点作为命名空间管理者，负责存储元数据和记录数据块位置，对文件系统进行维护和监控。 这份资料不仅涵盖了大数据的基础概念，还深入到具体的技术实现，对于备考的学生来说，提供了全面而实用的复习资源，有助于提升理解和记忆深度，从而提高考试成绩。考生应重点熟记并理解这些知识点，通过反复背诵和实践，确保在大数据考试中取得理想的成绩。