HCIP-Big Data Developer 结业测验：数据集市与Flink快照机制解析

本资源是一份HCIP-Big Data Developer结班测试题目集，涵盖了数据仓库与数据集市的区别、Flink快照机制的特点、Structured Streaming的计算时间类型、HBase集群架构的正确描述、Redis持久化机制的比较、大数据消息系统的理解、Loader工具的来源、实时TopN排名的实现技术以及Redis数据排序的性能优化等内容。 1. 数据仓库与数据集市：数据仓库主要用于数据分析和决策支持，面向非实时查询，而数据集市则是面向最终用户的，通常用于支持日常业务操作。 2. Flink快照机制：核心是barriers，其特点包括携带快照周期ID、阻断数据流导致暂停（重量级操作）、将不同周期快照分割。其中，选项B“重量级元组”是正确的。 3. Structured Streaming的计算时间：Structured Streaming支持事件时间、注入时间和处理时间，但不支持结束时间，因此选项A是正确的。 4. HBase集群架构：选项A错误地认为正常情况下HBase表只有一个Region，实际上随着数据增长会分裂。HMaster负责表和Region管理，选项D也是错误的。 5. Redis持久化对比：相对于AOF（append-only file），RDB（Redis DB）恢复速度较慢，且只保存最后一次持久化后的数据，选项B正确。 6. 大数据消息系统：选项D Kafka是一个分布式流处理平台，用于实时数据传输和处理，属于大数据消息系统。 7. Loader工具：Loader是基于开源工具Sqoop的图形化数据迁移管理工具，选项D是正确的。 8. 实时TopN排名：电商网站的最佳实现方式是利用Redis的排序功能，因为它适合实时数据处理，选项B是正确的。 9. Redis排序性能优化：选项A建议在数据量大时使用store参数缓存结果，这是优化的一种方法。 这些知识点展示了在大数据开发和管理领域的重要概念和技术细节，适用于HCIP-Big Data Developer的培训和考试准备。