大数据技术期末考试重点:Hadoop原理与应用
"大数据技术原理与应用期末考试题" 这篇资料是关于大数据技术原理与应用的一份期末考试试题,涵盖了大数据技术的关键概念和组件,特别是Hadoop生态系统中的相关知识。 1. 大数据技术的“数据存储和管理”层面:选项A正确地描述了这一层面的功能,包括使用分布式文件系统(如Hadoop的HDFS)、数据仓库和关系数据库来存储和管理各种类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化的海量数据。 2. Hadoop的特性:选项B、C、D正确描述了Hadoop的特性,即高可靠性、高容错性和运行在Linux平台上,而选项A(成本高)并不正确,实际上Hadoop因其开源和可扩展性而被认为是成本效益高的解决方案。 3. Hadoop的核心设计:选项A正确,Hadoop的核心是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架),它们提供了大数据存储和处理的能力。 4. DataNode的角色:选项D正确,DataNode是Hadoop集群中的工作节点,负责存储被拆分的数据块。 5. Hadoop的创始人:选项B正确,Hadoop最初是由Doug Cutting创建的。 6. Hadoop大数据层的功能:选项A、B、D(数据挖掘、离线分析、BI分析)属于大数据层的功能,而选项C(实时计算)通常由其他框架如Apache Spark来处理,因此不属于Hadoop的传统强项。 7. SecondaryNameNode的职责:选项A正确,它辅助NameNode,定期合并FsImage和EditLog,减轻NameNode的压力,而不是直接参与数据存储或计算任务。 8. Hadoop的特性:选项B错误,Hadoop支持多种编程语言,允许用户用Java、Python、Scala等编写MapReduce程序。 9. HDFS的含义:选项A正确,HDFS是Hadoop分布式文件系统,是Hadoop生态系统中的关键组件,用于存储大规模数据。 10. MapReduce的含义:选项A正确,MapReduce是一种分布式并行编程模型,用于处理和生成大数据集。 这些题目展示了大数据技术的基础,包括数据存储、处理、以及Hadoop生态系统的组件和功能。了解这些知识点对于理解和应用大数据技术至关重要。
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