大数据技术概览：林子雨版课后习题详解

本资源是一份关于大数据技术原理与应用的课后习题答案文档，由林子雨编著。文档内容涵盖了大数据技术的基础概念和关键知识点。 1. **信息技术发展历程**： - 第一次信息化浪潮：以机械和电气技术为主导，如打字机和早期计算机的出现。 - 第二次信息化浪潮：电子计算机和互联网兴起，数据处理和通信能力大幅提升。 - 第三次信息化浪潮：大数据和云计算时代，海量数据产生与处理成为核心，物联网的普及使设备间数据交换更加频繁。 2. **数据产生与处理阶段**： - 运营式系统：以结构化数据为主，强调预定义的过程和规则。 - 用户原创内容：社交媒体产生大量非结构化数据，如文本、图片、视频。 - 感知式系统：通过传感器和物联网设备收集实时数据，实时处理和分析成为关键。 3. **大数据特征**： - 数据量大：数据规模超出传统数据库处理范围。 - 数据类型繁多：包括结构化、半结构化和非结构化数据。 - 处理速度快：实时分析和响应需求。 - 价值密度低：海量数据中真正有价值的信息可能相对较少。 4. **数据爆炸特性**： - 数据增长速度惊人，每年递增50%，体现指数级增长。 5. **数据研究阶段**： - 实验：基于观察和实验得出结论。 - 理论：建立理论模型预测结果。 - 计算：依赖数学模型和算法解决问题。 - 数据：现代研究依赖大规模数据驱动分析。 6. **大数据思维影响**： - 全样而非抽样：处理所有数据，而非随机样本。 - 效率而非精确：追求快速响应，接受一定程度的误差。 - 相关而非因果：分析数据间的相关性，而非因果关系。 7. **大数据决策与传统决策对比**： - 数据仓库侧重历史分析，大数据决策则实时分析多样数据。 - 大数据决策处理实时和非结构化数据，更具灵活性。 8. **大数据应用示例**： - 个性化推荐、社交网络分析、医疗健康数据挖掘等。 9. **关键技术**： - 批处理计算：离线处理大量数据。 - 流计算：实时处理连续数据流。 - 图计算：处理复杂网络数据。 - 查询分析计算：数据挖掘和分析。 10. **大数据产业关键技术**： - IT基础设施层：支撑系统硬件。 - 数据源层：数据采集端。 - 数据管理层：存储和管理数据。 - 分析层：处理数据转化为洞察。 - 平台层：软件和服务支持。 - 应用层：业务应用和用户交互。 11. **云计算与物联网**： - 云计算提供按需IT资源，强调服务化和可扩展性。 - 物联网连接物理世界，实现设备间的智能交互。 12. **Hadoop与MapReduce/GFS的关系**： - Hadoop包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce，后者是谷歌技术的开源版本。 13. **Hadoop特性**： - 高可靠性和容错性。 - 高效扩展性。 - 成本效益。 - Linux平台兼容。 - 多语言支持。 14. **Hadoop应用领域**： - 数据处理、搜索引擎优化、日志分析等。 通过这份习题答案，学习者可以深入了解大数据技术的核心概念、发展历程以及在实际应用中的关键技术和工具。