大数据笔试全攻略：谷歌奠定基础，挖掘数据价值

"这份资料是针对大数据开发工程师岗位笔试的一份完整试题集，包含了相关问题及答案，旨在帮助备考者了解并掌握大数据领域的基础知识和重要概念。" 在大数据领域，基础理论和技术起着至关重要的作用。题目中提到，大数据技术的基础是由谷歌首先提出的，这指的是Google在其早期的研究中提出的MapReduce计算模型和GFS分布式文件系统，这些奠定了大数据处理的基础。大数据的起源主要在互联网行业，随着互联网的快速发展，海量数据的生成和处理需求催生了大数据的概念。 数据分析在大数据中扮演关键角色，不同的角色负责不同任务，例如数据管理人员负责数据的管理和整合，而研究科学家则负责选择合适的方法进行数据分析，以挖掘数据的潜在价值。数据的价值往往与其精细化程度有关，即数据的颗粒度越细，通常其潜在价值越高。数据清洗是数据分析前的重要步骤，包括处理缺失值、清除噪声数据、一致性检查等，但不包括重复数据记录处理，这是数据预处理的一个误区。 在数据采集技术方面，智能健康手环的应用展示了传感器技术在收集实时健康数据方面的应用。数据重组是数据处理的重要环节，它不是数据的重新生产或采集，而是通过多源数据融合和集成，创造出新的数据模式和洞察，推动创新。 智慧城市是现代科技发展的产物，涵盖了数字城市、物联网和云计算，但不包含单纯的联网监控。大数据的显著特征包括大规模、多样性、高速处理和低价值密度。例如，数据规模的增大使得分析全面性成为可能，而数据类型的多样性则增加了分析的复杂性和深度。 大数据分析理念强调使用全体数据而非抽样，关注相关性分析而非因果关系，追求效率而非绝对精确。例如，莫里通过航海日志分析绘制新路线图，体现了从大量数据中发现相关模式的分析思路。舍恩伯格提出的四大大数据特点中，数据价值密度高是错误的观点，实际上大数据往往具有低价值密度的特点。 当前社会中最突出的大数据环境是互联网，其中产生了各种形式的用户行为数据。在数据生命周期管理中，数据存储和备份规范是确保数据安全和可用性的重要环节，而数据管理和维护则是保持数据质量的关键。网络用户行为分析是大数据应用的一个重要方向，用于理解用户需求、优化服务和制定营销策略。然而，认为网络公众行为可以完全预测是错误的，因为用户的在线行为具有一定的随机性和不可预测性。 这份大数据开发笔试资料覆盖了大数据的基础理论、技术实践、数据处理、分析方法、应用场景等多个方面，对于备考者来说，深入理解和掌握这些知识点将有助于提升他们在大数据开发岗位上的竞争力。