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文檔簡介
1、第 一 章1.試述信息技術(shù)發(fā)展史上的 3 次信息化浪潮及具體內(nèi)容。信息化浪潮第一次浪潮發(fā)生時間1980 年前后標(biāo)志個人計(jì)算機(jī)解決問題信息處理代表公司Intel、AMD、IBM、蘋果、微軟、聯(lián)想、戴爾、惠普等第二次浪潮 1995 年前后 互聯(lián)網(wǎng) 信息傳輸 雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、騰訊等第三次浪潮 2010 年前后 物理網(wǎng)、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)信息爆炸 將涌現(xiàn)出一批新的市場標(biāo)桿企業(yè)2. 試述數(shù)據(jù)產(chǎn)生方式經(jīng)歷的幾個階段答: 運(yùn)營式系統(tǒng)階段,用戶
2、原創(chuàng)內(nèi)容階段,感知式系統(tǒng)階段。3. 試述大數(shù)據(jù)的 4 個基本特征答:數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快和價值密度低。4. 試述大數(shù)據(jù)時代的“數(shù)據(jù)爆炸”的特性答:大數(shù)據(jù)時代的“數(shù)據(jù)爆炸”的特性是,人類社會產(chǎn)生的數(shù)據(jù)一致都以每年 50%的速度增長,也就是說,每兩年增加一倍。5. 數(shù)據(jù)研究經(jīng)歷了哪 4 個階段?答:人類自古以來在科學(xué)研究上先后歷經(jīng)了實(shí)驗(yàn)、理論、計(jì)算、和數(shù)據(jù)四種范式。6. 試述大數(shù)據(jù)對思維方式的重要影響答:大數(shù)據(jù)時代對思維方式的
3、重要影響是三種思維的轉(zhuǎn)變:全樣而非抽樣,效率而非精確,相關(guān)而非因果。7. 大數(shù)據(jù)決策與傳統(tǒng)的基于數(shù)據(jù)倉庫的決策有什么區(qū)別答:數(shù)據(jù)倉庫具備批量和周期性的數(shù)據(jù)加載以及數(shù)據(jù)變化的實(shí)時探測、傳播和加載能力,能結(jié)合歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)查詢分析和自動規(guī)則觸發(fā),從而提供對戰(zhàn)略決策和戰(zhàn)術(shù)決策。化各種 IT 資源并通過網(wǎng)絡(luò)已服務(wù)的方 云計(jì)算, 云計(jì)算的分布式存儲和管理系法,廉價地提供給用戶;物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展 統(tǒng)提供了海量數(shù)據(jù)的存儲和管理能力,目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)嗚嗚
4、向量, 應(yīng)用創(chuàng)新是物聯(lián) 沒有這些云計(jì)算技術(shù)作為支撐, 大數(shù)據(jù)網(wǎng)的核心 分析就無從談起。 物聯(lián)網(wǎng)的傳感器源源不斷的產(chǎn)生大量數(shù)據(jù), 構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的重要數(shù)據(jù)來源, 物聯(lián)網(wǎng)需要借助于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù), 實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的存儲、分析和處理。第二章 第二章1. 試述 hadoop 和谷歌的 mapreduce、gfs 等技術(shù)之間的關(guān)系答:Hadoop 的核心是分布式文件系統(tǒng) HDFS 和 MapReduce,HDFS 是谷歌文件系統(tǒng) GFS 的開
5、源實(shí)現(xiàn),MapReduces 是針對谷歌 MapReduce 的開源實(shí)現(xiàn)。2. 試述 Hadoop 具有哪些特性。答:高可靠性,高效性,高可擴(kuò)展性,高容錯性,成本低,運(yùn)行在 Linux 平臺,支持多種編程語言3. 試述 Hadoop 在各個領(lǐng)域的應(yīng)用情況。答:2007 年,雅虎在 Sunnyvale 總部建立了 M45——一個包含了 4000 個處理器和 1.5PB 容量的 Hadooop 集群系統(tǒng);Facebook 主要將 Hadoo
6、p 平臺用于日志處理,推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫等方面;百度主要使用 Hadoop 于日志的存儲和統(tǒng)計(jì)、網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的分析和挖掘、商業(yè)分析、在線數(shù)據(jù)反饋、網(wǎng)頁聚類等。4. 試述 Hadoop 的項(xiàng)目結(jié)構(gòu)以及每個部分的具體功能。答:Pig Pig Chukwa Chukwa Hive Hive HBase HBaseZookeeper Zookeeper MapReduce MapReduceCommon CommonHDFS HDFSAvro Av
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