大数据与Hadoop基础练习题解析

"这个文件提供了一些关于关系型数据库和非关系型数据库的基础练习题目，主要面向初学者。内容涵盖了大数据的概念、Hadoop的特性、CAP原则、BASE理论以及Hive的相关知识，包括Hive的数据存储、集群架构、分区与分桶等特性。" 在这些题目中，我们可以提取出以下几个关键知识点： 1. 大数据的特点：大数据通常具有高增长率（如每两年翻一番）、低价值密度和包含结构化、半结构化及非结构化数据的特性。它强调商业价值而非仅是数据量。 2. CAP原则：在分布式系统设计中，一致性（Consistency）、可用性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）不能同时得到满足，这被称为CAP定理。 3. BASE理论：是对CAP原则的扩展，主张在牺牲强一致性的情况下，通过最终一致性来确保系统的可用性和容错性。 4. Hadoop：Hadoop是一个大规模并行处理框架，其设计目标是实现分布式存储和计算。它包含NameNode和DataNode，NameNode管理元数据，DataNode存储数据。ResourceManager在主节点上负责资源调度，NodeManager在从节点上执行任务。 5. Hive：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL类查询功能。Hive不定义特定的数据存储格式，支持HDFS支持的文本格式。它可以进行分区和分桶操作，以优化查询性能。用户可以在建表时指定存储位置、字段间隔符等参数。Hive的分区是基于表外字段，而分桶则基于表内字段，且两者数量均可以灵活调整。 这些练习题目有助于初学者理解非关系型数据库的基本概念，以及大数据处理和分析工具如Hadoop和Hive的关键功能和设计原理。通过解答这些问题，学习者可以更好地掌握这些技术的核心概念和应用。