大数据核心技术：期末考试试题A卷解析

"大数据核心技术A卷包含了岭南师范学院2015-2016学年度第二学期期末考试的大数据核心技术A卷试题。试卷分为单项选择题、判断题和简答题，涉及大数据技术的基础概念、Hadoop系统管理和HBase的主要技术特点，以及Hive的数据仓库操作。" 在这份考试中，大数据技术的部分主要考察了以下几个知识点： 1. 大数据的四大特点（Volume、Variety、Velocity、Veracity和Value）： - Volume：大数据的海量性，通常以TB、PB甚至EB为单位。 - Variety：数据的多样性，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据。 - Velocity：强调数据处理的速度，要求实时或近实时响应。 - Veracity：确保数据分析结果的准确性和可靠性。 - Value：大数据蕴含的巨大价值，通过分析能为企业决策提供依据。 2. Hadoop系统启动流程： - 启动Hadoop时，首先启动NameNode，接着是DataNode，然后是Secondary NameNode，最后是ResourceManager和NodeManager。这个顺序保证了Hadoop集群的正常运行。 3. HBase的主要技术特点： - 列式存储：利于高效处理大量数据。 - 稀疏多维映射表：允许存储稀疏数据。 - 严格的读写一致性：确保数据的正确性。 - 高读写速度：适合大量数据的快速处理。 - 线性可扩展性：随着硬件增加，性能可以线性提升。 - 海量数据支持：设计用于处理PB级别的数据。 - 数据自动分片：适应数据增长，实现负载均衡。 - 故障恢复：具备检测和恢复机制，保证服务稳定性。 - 与HDFS和MapReduce集成：便于数据存储和大规模计算。 4. Hive数据仓库操作： - 创建外部表sogou_ext，使用HQL（Hive查询语言）定义表结构，并指定存储位置。 - 查询独立uid总数的HQL语句：`SELECT COUNT(DISTINCT uid) FROM sogou_ext;` 这份考试旨在测试学生对大数据核心技术的理解和应用，涵盖了大数据的基础概念、Hadoop生态系统的运作以及Hive的数据管理能力。通过这些问题，学生需要展示他们对大数据处理和分析的全面理解。