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。