大数据考试指南：涵盖Hadoop、Spark等核心技术与发展历程

本份大数据考试试卷旨在全面检验考生对大数据基础知识的理解和应用能力，涵盖了大数据的各个方面。首先，章节一"大数据概述"考察了第三次信息化浪潮的标志，包括互联网的普及作为重要标志，以及云计算、大数据和物联网之间的紧密关系。其中，考生需要理解大数据的定义，量级单位如PB和TB之间的换算，以及数据产生和发展过程中的关键阶段。 在大数据处理技术部分，试卷深入到Hadoop生态系统的核心组件，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）的操作和Hadoop MapReduce模型的原理及其与传统并行计算框架的区别。HBase作为NoSQL数据库的代表，考生需掌握其数据模型、架构设计和Shell命令操作。 Spark部分强调了其特性、运行架构和编程模型，以及与Scala语言和RDD的关系。此外，还考察了流计算的概念，如Storm框架的架构设计，以及图计算，如Pregel的工作原理和应用场景。 数据仓库领域，Hive和Impala的定位、基本命令及它们在大数据分析中的作用被纳入考核范围，同时与传统数据仓库进行对比。MySQL虽然不是大数据时代新兴的技术，但在传统关系型数据库中也有重要地位，试卷可能会提及它在大数据环境下的角色转变。 考生还需要了解大数据产品的具体应用场景，例如批处理任务用MapReduce，流计算任务用Storm，图计算任务用Pregel，而查询分析计算则可能由Dremel或者Impala负责。大数据的发展历程被分为萌芽期、大规模应用期和成熟期三个阶段，反映了技术的演进和应用范围的扩大。 最后，大数据的典型特性——价值密度低和数据量大，是考生必须理解和记忆的重要知识点。通过这份试卷，学生不仅可以检验自己在大数据理论和实践上的掌握程度，也能深入了解大数据技术在实际业务中的应用和挑战。