2024大数据习题详解：涵盖Hadoop、Spark、流计算等核心考点

该资源是一份关于大数据的习题集，涵盖了大数据的基础概念、特征、发展阶段，以及相关技术如Hadoop、HBase、MapReduce、Hive、Impala、Spark、流计算和图计算等内容。 大数据概述部分主要知识点： 1. 大数据的基本概念：大数据是指无法用传统数据处理工具有效捕获、管理和处理的数据集，它通常具有高容量、高增长率和多样性的特点。 2. 大数据的特征：包括大量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值密度低（Value Density）、真实性（Veracity）和可变性（Variability）。 3. 发展阶段：萌芽期、大规模应用期、成熟期。 4. 思维转变：从集中式计算到分布式计算，强调实时性和敏捷性。 5. 计算模式：包括批处理、流计算和交互式查询等。 Hadoop部分知识点： 1. Hadoop的核心组成：主要包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。 2. HDFS：是分布式文件系统，用于存储大规模数据，具有高容错性和可扩展性。 3. MapReduce：是一种分布式计算模型，适合处理大规模数据集。 HBase部分知识点： 1. HBase是基于Hadoop的分布式NoSQL数据库，适合半结构化数据的存储。 2. 数据模型：行、列族、列、时间戳。 3. 架构设计：主节点（Master）、RegionServer、Zookeeper协调。 4. Shell命令操作：增删查改等基本操作。 MapReduce部分知识点： 1. MapReduce工作原理：分为Map阶段和Reduce阶段，处理大规模数据的并行计算。 2. 编程实现：通过编写Mapper和Reducer函数实现业务逻辑。 3. 与传统并行计算框架的区别：更注重容错性和可扩展性。 数据仓库Hive和Impala部分知识点： 1. Hive/Impala定位：用于大数据的ETL（提取、转换、加载）和查询分析。 2. 基本命令：创建表、加载数据、执行SQL查询等。 3. 与传统数据仓库的区别：更适用于大数据场景，性能和交互性有所差异。 Spark部分知识点： 1. Spark特性：内存计算、高吞吐量、低延迟。 2. 运行架构：基于DAG的任务调度，支持批处理、流处理和图计算。 3. 编程模型：RDD（弹性分布式数据集）是核心概念，支持Scala、Java、Python等语言。 流计算部分知识点： 1. 流计算基础理念：实时处理连续的数据流。 2. 架构设计：如Apache Storm，提供持续计算能力。 图计算部分知识点： 1. 图计算框架Pregel：用于大规模图数据的分析。 2. 工作原理：消息传递模型，解决图算法问题。 3. 应用场景：社交网络分析、推荐系统等。 此外，习题还涉及了NoSQL数据库、云数据库、物联网与云计算的关系等知识点，全面检验了考生对大数据生态系统的理解。