大数据知识竞赛试题精选

"大数据知识竞赛试题.doc" 这份文档是一个大数据知识竞赛的试题集，涵盖了大数据的基础概念、数据类型、数据结构、数据库管理系统以及数据挖掘等多个方面的内容。以下是这些试题所涉及的知识点： 1. 数据类型：试题中区分了构造化数据（如一卡通学生信息）、半构造化数据（如网络新闻）和非构造化数据（如图片、视频）。构造化数据具有明确的逻辑结构，例如表格形式；非构造化数据则没有固定结构，如文本、音频和视频。 2. 数据级别：大数据通常指的是PB（Petabyte）级别的数据，远超过MB或GB。 3. 数据库管理：关系型数据库中的“关系”指的是满足一定条件的二维表格式，如表1所示。ACID原则包括原子性、一致性、隔离性和持久性，是事务处理的重要特性。而MySQL不适合存储非构造化数据，如EXCEL报表、图片和声音。 4. 分布式存储：淘宝的自动化分布式存储系统是Oceanbase，而BeansDB是中国豆瓣社区自主开发的。 5. 新型数据库：NewSQL数据库如MemSQL和TokuDB，强调高性能和可扩展性；NoSQL数据库包括Bigtable和Dynamo，它们是非关系型的，适用于大规模分布式存储。HBase是一种NoSQL数据库，但同时也是传统关系型数据库Sybase的一个区别。 6. 数据挖掘与知识发现：数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，涉及数据融合、分析和决策支持。它需要真实、大量、有噪声的数据，并且发现的知识可能是相对的而非绝对的。数据挖掘的方法包括数学方法、归纳方法等，但不包括实验方法。 这些试题旨在测试参赛者对大数据生态系统的理解，包括数据的收集、存储、管理和分析等各个环节。通过解答这些问题，参赛者可以检验自己在大数据领域的理论知识和实际应用能力。