大数据技术与Hadoop核心概念解析

"大数据练习题.docx 包含关于大数据技术、Hadoop特性和功能的多项选择题，涉及数据存储管理、Hadoop核心设计、组件职责、创始人、大数据层功能等多个方面。" 1. 大数据技术的“数据存储和管理”层面包括使用分布式文件系统（如HDFS）、数据仓库、关系数据库等来存储和管理结构化、半结构化及非结构化的海量数据。选项A正确地描述了这一功能，因此是正确答案。 2. Hadoop的特性包括高可靠性、高容错性和可以在Linux平台上运行，而不包括高成本。选项B（成本高）不属于Hadoop的特性，所以是错误答案。 3. Hadoop框架最核心的设计是为海量数据提供存储的HDFS（Hadoop Distributed File System）和进行计算的MapReduce。选项A正确概述了这一核心，故为正确答案。 4. 在Hadoop集群中，DataNode主要负责存储被拆分的数据块，确保数据的冗余和容错性。选项D正确描述了DataNode的角色。 5. Hadoop最初是由Doug Cutting创建的，他是在悼念他的儿子时受到Google论文的启发而开始这个项目的。选项B正确。 6. Hadoop大数据层的功能包括数据挖掘、离线分析和BI（Business Intelligence）分析。实时计算通常不被认为是Hadoop的强项，而是由Spark等其他框架处理。因此，选项C不属于Hadoop大数据层的功能。 7. SecondaryNameNode在Hadoop中主要负责定期合并FsImage和EditLog，帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息，减轻NameNode的压力。选项A正确描述了其作用。 8. Hadoop的特性包括可扩展性高、成本低以及可在Linux上运行，而不局限于少数编程语言。因此，选项B（只支持少数几种编程语言）不是Hadoop的特性。 9. HDFS在Hadoop项目结构中指的是分布式文件系统，用于存储大量数据。 10. MapReduce是Hadoop中的分布式并行编程模型，允许用户编写处理和分析数据的程序。 这些题目涵盖了大数据领域的基础概念，特别是Hadoop生态系统的关键组件和它们的功能。理解这些知识点对于学习和掌握大数据处理技术至关重要。