大数据导论实践考核：虚拟机配置与Hadoop安装

"《大数据导论》考查卷 -2019" 该考查卷主要针对大数据领域的基础知识，包括操作系统安装、云计算概念、虚拟机软件应用、数据处理与预处理、Linux命令操作、Hadoop伪分布式系统安装以及相关组件功能的理解。以下是详细的知识点： 第一题： 1.1 虚拟机安装与配置：此部分要求学生安装Ubuntu优麒麟操作系统，并在安装过程中设置用户名为hadoop。这涉及到虚拟化技术的基础操作，如使用VMware Workstation Pro或类似工具创建虚拟机，以及Ubuntu的用户账户管理。 1.2 云计算核心思想：云计算的核心思想是资源共享和服务交付，它提供按需获取计算能力、存储空间和应用程序服务的能力，用户无需了解底层基础设施的细节，只需关注自己所需的服务。 1.3 使用VMware Workstation Pro的理由：VMware Workstation Pro是一款功能强大的虚拟机软件，它允许用户在同一台计算机上运行多个操作系统，便于测试、开发和教学环境，尤其是对于大数据学习，可以在虚拟环境中安全地试验各种配置和软件。 第二题： 2.1 数据处理：使用C语言或Kettle工具处理CSV文件，生成新文件。这涉及编程基础、文件操作和数据转换，以及对C语言或ETL工具（如Kettle）的掌握。 2.2 数据预处理目的与流程：数据预处理旨在提高数据质量，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和转换。流程通常包括数据理解、数据清洗、数据转换和数据加载。 2.3 商品关联分析：在2.1题中，数据处理对应于预处理的“数据清洗”阶段，可能包括数据过滤、排序或格式调整，以便进行后续的关联规则挖掘。 第三题： 3.1 Linux指令操作：考核了在Linux环境下创建目录、移动文件及查看文件的基本命令，如mkdir、mv和ls。这些是Linux用户必备的基础技能。 3.2 指令功能与参数：理解mkdir用于创建目录，mv用于移动或重命名文件，以及ls用于列出目录内容。同时，学生需要了解如何正确使用参数和路径。 第四题： 4.1 Hadoop伪分布式系统安装：这是Hadoop入门的关键步骤，涉及到配置Hadoop环境变量，启动Hadoop服务，并验证其运行状态，如通过jps命令检查NameNode、DataNode等进程是否正常运行。 4.2 Hadoop组件功能：客户端是与Hadoop交互的应用程序；NameNode负责管理HDFS的元数据；DataNode是HDFS的实际数据存储节点，执行数据读写操作。 第五题（部分内容缺失，无法提供详细解答） 综合来看，这份考查卷覆盖了大数据学习的多个方面，包括基础操作系统、云计算理念、数据处理技术、Linux操作系统和Hadoop分布式系统，对于理解和掌握大数据生态系统具有重要意义。