大数据平台期中试题与答案解析

"《大数据平台搭建与配置管理》期中试题试卷包含两套AB卷，主要测试学生对大数据平台构建、配置以及管理的理解和应用能力。试题涵盖选择题、MapReduce框架、HDFS、Linux系统管理、ZooKeeper、Hive等多个方面的知识。" 在大数据平台搭建与配置管理中，理解基本概念和技术是至关重要的。首先，HDFS（Hadoop Distributed File System）是大数据存储的基础，NameNode作为其核心组件，负责元数据管理，包括文件和文件夹的命名空间信息，这些信息通常保存在命名空间镜像和日志文件中。在数据传输过程中，Client直接将数据块（Block）上传至DataNode，而非通过NameNode，且NameNode并不负责Block的复制工作。 MapReduce是Hadoop处理大数据的核心计算框架，它基于“分而治之”的思想，将大规模任务拆分成许多小的Map和Reduce任务来执行。实现WritableComparable接口的类可以作为MapReduce中的键或值，例如Text是Hadoop的一个基础类型，虽然它实现了Writable接口，但并不直接实现WritableComparable接口。键和值的数据类型可以多样化，不仅限于Hadoop的基本类型。 在Linux系统管理中，创建分区时，SWAP分区是必要的，用于扩展内存功能。export命令用于设置Shell的全局变量，使得变量在整个Shell环境中可见。ZooKeeper则是一个高可用的协调服务，可以实现命名服务、配置管理、领导者选举等功能。 Hive作为大数据处理的SQL-like工具，提供了多种数据类型，如Timestamp，它记录时间戳，但并不直接关联时区。Hive中的表对应HDFS上的目录结构，有内部表和外部表的区别。内部表的生命周期由Hive管理，删除时会一同删除数据和元数据；而外部表仅删除元数据，数据依然保留在HDFS上。分桶操作是Hive的一种优化策略，通过哈希函数确定数据的存储位置。 此外，HBase是一个分布式NoSQL数据库，适用于大数据场景，但并非必须在大型机或高性能服务器上部署，而是可以在一般的服务器集群上运行。试题涵盖了这些关键知识点，旨在评估学生对大数据生态系统中的关键技术掌握程度。