第4章 大数据系统处理-大数据-李联宁-清华大学出版社
《大数据》课程教学大纲(本科)
《大数据》课程教学大纲课程编号：04224课程名称：大数据英文名称：Big Data课程类型：学科选修课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28上机学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务大数据分析是智能科学与技术、计算机科学技术等专业的一门学科选修课，该课程涉及各类常用的挖掘与分析方法，提供了从数据准备到统计分析、关联规则建立及集成学习等整个数据分析过程的内容。
本课程全面地介绍了大数据处理相关的基本概念和原理，着重讲述了介绍数据挖掘、分析相关的理论、方法及实现工具。
本课程在教学内容方面着重基本知识、基本理论和基本设计方法的讲解；在培养实践能力方面着重数据分析的基本训练，为学生今后从事大数据的研究与预测打下坚实的基础。
（本课程可支撑毕业要求中的3.3, 7.2, 10.1, 12.2）二、课程与其他课程的联系本课程的先修课程为人工智能基础、机器学习等专业基础课程。
通过对人工智能基础的学习能够掌握智能的算法和搜索技术，通过对机器学习能够了解数据的分类、过滤等方法。
这些先修课程为本课程的讲授打下了基础。
本课程的后续课程包括智能机器人、模式识别等。
通过本课程可为后续课程提供理论与方法实践基础。
三、课程教学目标1.考虑社会、健康、安全、法律、文化以及环境等因素，设计一个能实现预期功能的硬件或软件系统，进行仿真研究或开发出系统原型或实物（支撑毕业要求中的3.3）；2.能够评价智能系统工程实践对环境、社会可持续发展的影响（支撑毕业要求中的7.2）；3.将大数据技术作为重点，以应用为目的，全面介绍大数据的数据挖掘与预测方法。
使学生既能对大数据处理技术有一个全景的把握，又能深入理解和使用大数据进行决策。
4.有不断学习和适应智能科学与技术发展的能力（支撑毕业要求中的12.2）5.了解大数据挖掘与预测分析学科的前沿和最新发展动向，具有跟踪学科发展前沿的意识和文献检索基本技能。
（支撑毕业要求中的10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）大作业：1.对数据挖掘的认识。
林子雨大数据技术原理与应用答案(全)
林子雨大数据技术原理及应用课后题答案大数据第一章大数据概述课后题 (1)大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5)大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10)大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16)大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22)大数据第六章云数据库课后作题 (28)大数据第七章MapReduce课后题 (34)大数据第八章流计算课后题 (41)大数据第九章图计算课后题 (50)大数据第十章数据可视化课后题 (53)大数据第一章课后题——大数据概述1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。
第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。
代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。
第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。
代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。
第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。
2.试述数据产生方式经历的几个阶段。
经历了三个阶段:运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。
用户原创内容阶段Web2.0时代。
感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。
3.试述大数据的4个基本特征。
数据量大（Volume）据类型繁多（Variety）处理速度快（Velocity）价值密度低（Value）4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。
大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。
5.科学研究经历了那四个阶段？实验比萨斜塔实验理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。
例如：牛一，牛二，牛三定律。
计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。
数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。
6.试述大数据对思维方式的重要影响。
全样而非抽样效率而非精确相关而非因果7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别？数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。
大数据 云计算方面的经典书籍
大数据云计算方面的经典书籍大数据和云计算是当今互联网领域最热门的技术之一，相关的经典书籍也层出不穷。
下面我将列举出10本经典的大数据和云计算方面的书籍，希望对你有所帮助。
1. 《大数据时代》作者：维克托•迈尔•舍恩伯格这本书是大数据领域的经典之作，全面介绍了大数据的概念、技术和应用，对于理解大数据的本质和价值有很大帮助。
2. 《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》作者：姜振华、李建红、李国杰这本书详细介绍了大数据挖掘和分布式处理的基本原理和方法，包括MapReduce、Hadoop等相关技术，是学习大数据处理的好教材。
3. 《云计算：系统与实践》作者：吴恩达、李沐、李飞飞这本书由顶级大数据专家团队撰写，系统地介绍了云计算的概念、架构和核心技术，对于理解云计算的原理和应用有很大帮助。
4. 《大数据时代的机器学习》作者：陈天奇、李沐、李飞飞这本书介绍了大数据时代机器学习的基本概念、算法和应用，包括深度学习、决策树、聚类等内容，对于理解机器学习在大数据环境下的应用具有重要意义。
5. 《大规模分布式存储与计算》作者：许晓阳、李建红这本书详细介绍了大规模分布式存储和计算的原理和实践，包括分布式文件系统、NoSQL数据库等相关技术，对于构建大规模分布式系统非常有价值。
6. 《Spark大数据处理》作者：Matei Zaharia、Reynold Xin、Patrick Wendell等这本书介绍了Spark大数据处理框架的原理和应用，包括Spark 的核心概念、编程模型和常用算法，是学习Spark的重要参考资料。
7. 《Hadoop权威指南》作者：Tom White这本书是Hadoop领域的经典之作，详细介绍了Hadoop的架构、原理和应用，对于学习Hadoop具有重要意义。
8. 《大数据：云端智慧与机会》作者：维克托•迈尔•舍恩伯格这本书从商业角度讲述了大数据的应用和商业机会，包括大数据分析、数据驱动的创新和商业模式等内容，对于了解大数据的商业价值非常有帮助。
信息系统管理与大数据书籍
信息系统管理与大数据书籍
以下是一些关于信息系统管理和大数据的书籍推荐：
1.《信息系统管理原理与实践》（作者：雷竞飞、李剑锋）
- 该书详细介绍了信息系统管理的概念、原理和实践，包括信
息系统规划、项目管理、信息安全等内容，适合初学者入门。
2. 《大数据时代》（作者：维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼斯·库克斯）
- 本书介绍了大数据背后的技术、方法和应用领域，让读者了
解到大数据的发展趋势及其对业务决策等方面的影响。
3. 《大数据：互联网大规模数据挖掘与分布式处理》（作者：威廉姆斯·莫斯特）
- 该书讲解了大数据挖掘和分布式处理的技术和方法，包括Hadoop、Spark等工具的使用，适合有一定编程基础的读者。
4. 《大数据管理与分析》（作者：陈德兰、陆妍）
- 本书较为综合地介绍了大数据管理和分析的相关理论和实践，包括数据挖掘、数据仓库、数据可视化等领域的内容，适合读者系统学习大数据相关知识。
5. 《数据科学中的计算机技术》（作者：李兴华）
- 该书从数据科学的角度出发，介绍了计算机技术在数据获取、数据处理和数据分析等方面的应用，内容涉及数据挖掘、机器学习等领域。
以上书籍都是比较经典且权威的大数据和信息系统管理的专业著作，适合不同层次的读者参考。
课程教学大纲-物联网安全导论(第2版)-李联宁-清华大学出版社
“物联网安全导论”课程教学大纲课程名称：物联网安全导论英文名称：Introduction to the security of Internet of things课程编码：课程学时：48 学分：3适用对象：物联网工程专业和网络工程专业本科学生先修课程：物联网技术基础使用教材：李联宁主编，《物联网安全导论》，清华大学出版社，2013.4主要参考书：[1]李联宁主编，《物联网技术基础教程》（第2版），清华大学出版社，2016.1一、课程介绍从网络结构上看，物联网就是通过Internet将众多信息传感设备与应用系统连接起来并在广域网范围内对物品身份进行识别的分布式系统。
物联网的定义是：通过射频识别（RFID）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
当每个而不是每种物品能够被唯一标识后，利用识别、通信和计算等技术，在互联网基础上，构建的连接各种物品的网络，就是人们常说的物联网。
随着物联网技术的飞速发展，物联网在中国受到了全社会极大的关注。
与其他传统网络相比,物联网感知节点大都部署在无人监控的场景中,具有能力脆弱、资源受限等特点,这使得物联网安全问题比较突出,并且当国家重要基础行业和社会关键服务领域(如电力、金融、交通、医疗等)重要社会功能的实现即将依赖于物联网应用时,物联网安全问题已经上升到国家层面。
本课程试图将物联网安全技术领域做较全面详细介绍的基础上，给出实际工程案例及行业解决方案，达到技术全面、案例教学及工程实用的目的。
二、教学基本要求1.本课程主要讲述物联网安全技术的基本概念和基本原理，使学生了解物联网安全技术基础的主要内容2.培养学生物联网安全的逻辑思维能力以及分析问题和解决问题的能力。
三、课程内容本课程主要分为5个部分，分别按物联网安全的技术架构分层次详细讲述涉及物联网安全的各类相关技术：第一部分物联网安全概述，简单介绍物联网信息安全的基本概念和主要技术，包括第1章物联网安全需求分析，第2章物联网安全技术架构，第3章密码与身份认证技术；第二部分物联网感知层安全，介绍涉及物联网感知层安全的理论与技术，包括第4章RFID系统安全与隐私，第5章 WSN无线传感器网络安全；第三部分物联网网络层安全，介绍涉及物联网网络层安全的理论与技术，包括第6章无线通信网络安全，第7章互联网网络安全，第8章中间件与云计算安全；第四部分物联网应用层安全，介绍涉及物联网应用层安全的理论与技术，包括第9章信息隐藏技术原理，第10章位置信息与隐私保护；第五部分物联网安全市场需求和安全体系规划设计，简单介绍物联网安全市场需求和安全体系规划，包括第11章物联网安全市场需求和发展趋势，第12章安全体系结构规划与设计。
数据库原理与应用课后答案 清华大学出版社教材
第一章2．简述数据、数据库、数据库管理系统、数据库应用系统的概念。
答：数据是描述事物的符号记录，是信息的载体，是信息的具体表现形式。
数据库就是存放数据的仓库，是将数据按一定的数据模型组织、描述和存储，能够自动进行查询和修改的数据集合。
数据库管理系统是数据库系统的核心，是为数据库的建立、使用和维护而配置的软件。
它建立在操作系统的基础上，位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，它为用户或应用程序提供访问数据库的方法，包括数据库的创建、查询、更新及各种数据控制等。
凡使用数据库技术管理其数据的系统都称为数据库应用系统。
3．简述数据库管理系统的功能。
答：数据库管理系统是数据库系统的核心软件，一般说来，其功能主要包括以下5个方面。
(1) 数据定义和操纵功能(2) 数据库运行控制功能(3) 数据库的组织、存储和管理(4) 建立和维护数据库(5) 数据通信接口4．简述数据库的三级模式和两级映像。
答：为了保障数据与程序之间的独立性，使用户能以简单的逻辑结构操作数据而无需考虑数据的物理结构，简化了应用程序的编制和程序员的负担，增强系统的可靠性。
通常DBMS将数据库的体系结构分为三级模式：外模式、模式和内模式。
模式也称概念模式或逻辑模式，是对数据库中全部数据的逻辑结构和特征的描述，是所有用户的公共数据视图。
外模式也称子模式或用户模式，它是对数据库用户能够看见和使用的局部数据的逻辑结构和特征的描述。
内模式也称存储模式或物理模式，是对数据物理结构和存储方式的描述，是数据在数据库内部的表示方式，一个数据库只有一个内模式。
三级模式结构之间差别往往很大，为了实现这3个抽象级别的联系和转换，DBMS在三级模式结构之间提供了两级映像：外模式/模式映像，模式/内模式映像。
第二章4．实体的联系有哪三种？答：一对一联系(1:1)、一对多联系(1 : M)和多对多联系(M : N)。
7．设某工厂数据库中有四个实体集。
一是“仓库”实体集，属性有仓库号、仓库面积等；二是“零件”实体集，属性有零件号、零件名、规格、单价等；三是“供应商”实体集，属性有供应商号、供应商名、地址等；四是“保管员”实体集，属性有职工号、姓名等。
第1章大数据时代-大数据-李联宁-清华大学出版社
1.1数据时代
• 假设有一首长为3分钟的歌曲录制成MP3文件 (44K/320kbps音质)，大小约为8MB，那么1ZB的数 据存储空间可存储MP3格式的140万亿首歌曲，如果 全部听一遍，需要8亿多年。
• 计算网络传输速率时习惯上用比特每秒为单位(用b/s 表示)。1Pb/S和1Gb/S 分别代表1秒钟传输的数据是 1P (1000万亿 ) 比特和1G(10亿) 比特。
1.1数据时代
数据的应用分这四个步骤：数据、信息、知识、 智慧。
1.1数据时代
2.数据如何升华为智慧 • 数据的处理分几个步骤，完成了才最后会有智慧。
1.1数据时代
（1）第一个步骤 第一个步骤叫数据的收集, 有两种方式：
① 第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。 例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信 息都下载到它的数据中心，然后你搜索相关内容才 能搜索出来。
第1章 大数据时代
学习任务
1
数据时代
2
大数据
3
大数据技术基础
4
大数据的社会价值
5 Cl大ick数to据ad的d商tit业le 应in h用ere
学习任务
6
案例之一：男女嘉宾《非诚勿扰》 牵手数据分析
1.1数据时代
1.1.1 大数据时代的到来 • 2012年以来，大数据 (big data) 一词越来越多地被
云计算与大数据教材
云计算与大数据教材
对于云计算与大数据的教材，推荐以下几本：
1. 《Big Data》：这本书对数据建模、数据层、数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题做了全面介绍，并引入了传统架构的复杂性问题，有助于深入理解大数据理论。
2. 《Hadoop: The Definitive Guide》：作为Hadoop技术框架的入门必读书籍，通过丰富的案例学习来解释Hadoop的幕后机理，阐述Hadoop 如何解决现实生活中的具体问题。
3. 《Learning Spark》：Spark作为大数据处理中的第二代主流框架，这本书是必学的重点。
4. 《数据挖掘》：这本书从数据库角度全面系统地介绍了数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注了近年来该领域的重要和最新课题。
5. 《Mining of Massive Datasets》：这本书是在Anand Rajaraman和Jeff Ullman于斯坦福大学教授多年的一门季度课程的材料基础上总结而成的。
此外，还可以阅读《云计算：概念、技术与架构》、《云计算技术应用与实践》等书籍，以更全面地掌握云计算与大数据方面的知识。
如需更多关于云计算和大数据的教材信息，可以登录github、CSDN、知乎等网站查看相关书单和推荐。
《大数据》试题及答案-1-大数据-李联宁-清华大学出版社
《大数据》题目一、单选题1)大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity，其中他们的含义分别是（ 1 ）、（ 2 ）、（ 3 ）、（ 4 ）。
A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据体量巨大2)大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行（ 5 ）。
A. 数据信息B. 专业化处理C.速度处理D. 内容处理3)随着谷歌（ 6 ）和（ 7 ）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的（ 8 ）。
6: A.Map B.Docs C. YouTube D. MapReduce7: A. Google Mobile B. iGoogle C. GoogleFile System D. Google Docs8: A.质量 B. 速度 C.精度 D. 进度4)斯隆数字巡天是使用位于新墨西哥州阿帕奇山顶天文台的2.5米口径望远镜进行的红移巡天项目，2012年4月发布的关于Quasar spectra的数据为（ 9 ）。
A.932,891,133B. 228,468C. 1,457,002D. 668,0545)下列哪一项不属于大数据的治理：（ 10 ）A. 安全问题B. 成本问题C. 针对大用户D. 信息生命周期管理6)IBM的大数据战略以其在2012年5月发布智慧分析洞察“3A5步”动态路线图作为基础，指的是在（ 11 ）的基础上（ 12 ）、，进而（ 13 ），优化决策策划能够救业务绩效。
A. 采取行动（Act）B. 获取洞察（Anticipate）C. 掌握信息（Align）D. 应用管理（management）7)在云生态环境中，用户需求相当于（ 14 ），云数据中心相当于（ 15 ），云服务相当于（ 16 ）。
A. 降水B. 水滴C. 水库D. 阳光8)尿布啤酒是大数据分析的（ 17 ）A. A/B测试B. 分类C. 关联规则挖掘D. 数据聚类9)在GAPMINDER的Wealth & Health of Nations 中,中国在什么区域（ 18 ）A.黄色B.红色C.绿色D. 蓝色10)舆情研判，信息科学侧重（ 19 ），社会和管理科学侧重突发群体事件管理中的群体心理行为及（ 20 ），新闻传播学侧重对（ 21 ）。
大数据系统基础网课答案
1. 绪论1 /5多选题(1分)关于“大数据”与“数据科学”这两个概念的论述哪些是准确的？“大数据”是用传统数据处理系统难以处理的、大且复杂的数据集“大数据”就是规模特别大的非结构化数据集实时处理是“大数据”的唯一处理方式“数据科学”核心是领域专业、统计挖掘和软件编程三方面知识交叉融合E.“大数据”强调“问题难度”，“数据科学”强调“数据思维”答案：ADE2 /5多选题(1分)下面实例中哪些是“大数据分析”的代表性应用？电商管理员从数百亿的消费记录中找到客户张三的所有消费记录电商管理员从数百亿的消费记录推测某一个客户的消费偏好电商管理员根据数百亿的消费记录汇总销售报表电商管理员根据数百亿的消费记录发现某种服装销售量与当地气温有关E. 电商管理员根据历史消费记录预测下一季度的服装库存答案：BDE3 /5多选题(1分)关于“大数据分析生命周期”的论述哪些是正确的？“大数据分析生命周期”只包括大规模数据集的分析与建模任务“数据获取和记录”阶段应尽量过滤掉“无用的”数据“大数据分析生命周期”只需保留观测数据，而不用考虑元数据“大数据分析”只要提供分析结果，而不用解释处理过程E. “大数据分析生命周期”的各个阶段都需要人的参与答案：BE4 /5多选题(1分)关于“大数据处理技术”的论述哪些是正确的？大数据应用只有在百分之百正确的数据集上才能实施大数据计算平台只能用户独占，而无法和其他用户分享主流大数据系统主要采用分布并行计算范型来实现大数据系统通常是将数据“搬运”到某一个节点上集中处理E. 数据安全和隐私，是大数据领域面临的重要技术挑战答案：CE5 /5多选题(1分)下面关于大数据生态系统论述哪些是正确的？Hadoop生态系统是典型的大数据生态系统大数据生态系统是围绕大数据分析生命周期展开的Spark系统利用内存提高了计算速度，但是其应用程序代码冗余目前大数据生态系统只包括Hadoop和SparkE. 大数据系统参考架构中只包括数据提供者和数据消费者两个角色答案：AB2.云计算1 /6多选题(1分)为什么人们从追求单个更快的计算机转移到了追求更多的核，以及更多的机器人们已经无法造出更快的计算机来满足需求通过并行化，机器更容易使用多个机器可以更好的容错多个机器组成的集群要比单个大型计算机便宜答案：ACD2 /6单选题(1分)关于仓库规模的计算机，下边哪个说法是错误的：仓库规模的计算机通常放置于独立的数据中心中传统的数据中心托管中心，可以很容易地升级为仓库规模计算机运维仓库规模计算机的过程中，PUE是一个重要的考虑因素运维仓库规模计算机的过程中，节约人员成本是重要的考虑因素答案：B3 /6单选题(1分)关于虚拟机，以下说法正确的是现代所有虚拟机技术的核心思想，都是让客户操作系统完全不能感知到自己运行在虚拟机当中客户操作系统可以直接访问I/O设备在没有硬件支持的虚拟化环境中，客户操作系统直接管理自己内部运行的应用的虚拟内存映射虚拟机管理器（Hypervisor）是一个比操作系统要简单的软件系统答案：D4 /6单选题(1分)关于网络虚拟化，以下说法正确的是通过VLAN进行网络虚拟化，可以使不同的客户感觉是运行在完全独立的物理网络上VxLAN能够带来更高的性能，因此用户正在逐渐从VLAN过渡到VxLAN软件定义网络能够大大简化网络虚拟化的实现方式，提升灵活程度只要我们有效地抑制广播范围，二层网络可以扩展到任意大答案：C5 /6单选题(1分)关于存储虚拟化，以下说法正确的是NAS的成本高于SAN，因为NAS需要额外的存储网络某人提供了一种存储系统，允许直接在Linux中将这一设备当做/dev/sda 使用，那么这一存储系统提供了块接口对象存储接口在现代云计算中很流行，主要是因为这一接口标准易用网络存储系统一般比本地存储可靠性高答案：B6 /6多选题(1分)关于Openstack，以下说法正确的是Openstack允许不同租户的虚拟机运行在同一台物理服务器上Openstack允许同一台物理服务器的单一网卡运行在不同的二层虚拟网络上Openstack的虚拟网络有多种实现方式，其中VLAN是一个流行的方式Openstack的调度器是整个系统的神经中枢，所有的通讯和操作都是由调度器完成的。
大数据处理技术基础与应用读书笔记
《大数据处理技术基础与应用》读书笔记目录一、大数据处理技术概述 (2)1.1 大数据定义与特点 (3)1.2 大数据处理技术重要性 (4)二、大数据处理架构 (5)2.1 分布式计算框架 (6)2.2 数据存储与管理 (8)2.3 数据处理与分析流程 (10)三、大数据处理关键技术 (10)3.1 数据存储技术 (12)3.2 数据处理技术 (13)3.3 数据分析技术 (15)3.3.1 统计学方法 (16)3.3.2 机器学习算法 (17)四、大数据应用场景 (18)4.1 互联网行业 (19)4.2 金融行业 (20)4.3 医疗行业 (22)五、大数据处理技术的发展趋势 (23)5.1 技术创新 (25)5.2 行业应用拓展 (26)六、大数据处理技术的挑战与未来 (27)6.1 技术挑战 (28)6.2 人才培养与挑战 (29)七、总结与展望 (30)7.1 本书内容总结 (32)7.2 对未来大数据处理技术的展望 (33)一、大数据处理技术概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到各行各业，成为现代社会不可或缺的重要资源。
大数据处理技术作为应对海量数据挑战的核心技术，其重要性日益凸显。
在阅读《大数据处理技术基础与应用》我对大数据处理技术有了更深入的了解。
大数据处理技术概述部分，主要介绍了大数据的基本概念、特征以及处理技术的演进和发展趋势。
大数据概念：大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大、复杂的数据集。
这些数据集规模巨大，处理和分析难度大，但对数据的挖掘和利用具有极高的价值。
大数据特征：大数据的四大特征为数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低。
随着物联网、社交媒体、云计算和移动设备的普及，大数据的类型和规模不断扩展，处理速度要求也越来越高。
大数据处理技术演进：大数据处理技术的演进经历了批处理、流处理、图处理等多个阶段。
随着技术的发展，大数据处理正在向实时、在线、智能的方向发展。
大数据技术原理与应用
图10-9 2008年世界各国GDP数据
10.2.3 地图工具
• 1. Google Fusion Tables Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图。该 工具可以让数据表呈现为图表、图形和地图，从而帮助发现一些隐藏在数 据背后的模式和趋势。 • 2. Modest Maps Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库，提供了一套查看卫 星地图的API，只有10KB大小，是目前最小的可用地图库，它也是一个开 源项目，有强大的社区支持，是在网站中整合地图应用的理想选择。 • 3. Leaflet Leaflet是一个小型化的地图框架，通过小型化和轻量化来满足移动网页的 需要。
（3）辅助理解数据
图10-5 微软“人立方”展示的人物关系图
10.1.3 可视化的重要作用
（4）增强数据吸引力
图10-6 一个可视化的图表新闻实例
10.2 可视化工具
10.2.1 入门级工具 10.2.2 信息图表工具 10.2.3 地图工具 10.2.4 时间线工具 10.2.5 高级分析工具
10.1.2 可视化的发展历程
• 20世纪50年代，随着计算机的出现和计算机图形学的发展，人们可 以利用计算机技术在电脑屏幕上绘制出各种图形图表，可视化技术开 启了全新的发展阶段。最初，可视化技术被大量应用于统计学领域， 用来绘制统计图表，比如圆环图、柱状图和饼图、直方图、时间序列 图、等高线图、散点图等，后来，又逐步应用于地理信息系统、数据 挖掘分析、商务智能工具等，有效促进了人类对不同类型数据的分析 与理解 • 随着大数据时代的到来，每时每刻都有海量数据在不断生成，需要 我们对数据进行及时、全面、快速、准确的分析，呈现数据背后的价 值，这就更需要可视化技术协助我们更好地理解和分析数据，可视化 成为大数据分析最后的一环和对用户而言最重要的一环
习题答案-大数据技术与应用-微课视频版-肖政宏-清华大学出版社
习题答案：第一章：1. 简述大数据的概念。
答：自2012年以来，“大数据”一词越来越引起人们的关注。
但是，目前为止，在学术研究领域和产业界中，大数据并没有一个标准的定义。
在维克托·迈尔-舍恩伯格编写的《大数据时代》一书中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。
而麦肯锡全球研究所则定义大数据为一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
通常来说，大数据是指数据量超过一定大小，无法用常规的软件在规定的时间范围内进行抓取、管理和处理的数据集合。
2. 简述大数据的基本特征。
答：大数据的主要特征可用“5V+1C”来进行概括，分别是：数据量大（Volume）、数据类型多（Variety）、数据时效性强（Velocity）、价值密度低（Value）、准确性高（Veracity）、复杂性高（Complexity），如下图所示。
图大数据特征图3.简述大数据的分析处理过程。
答：大数据的处理流程基本可划分为数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释４个阶段。
即经数据源获取的数据，因为其数据结构不同（包括结构、半结构和非结构数据），用特殊方法进行数据处理和集成，将其转变为统一标准的数据格式方便以后对其进行处理；然后用合适的数据分析方法将这些数据进行处理分析，并将分析的结果利用可视化等技术展现给用户，这就是整个大数据处理的流程如下图所示。
图大数据的处理流程详细的分析处理过程参见《大数据技术与应用》第5章第2节4.简述大数据的存储方式。
答：存储系统作为数据中心最核心的数据基础，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。
除了要具备高性能、高安全、高可靠等基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。
主要有以下几种存储方式：1、分布式系统2、NoSQL数据库3、云数据库4、大数据存储技术路线1) 采用MPP架构的新型数据库集群2) 基于Hadoop的技术扩展和封装3) 大数据一体机5.简述大数据的商业价值和社会价值。
Chapter4-大数据技术原理与应用-第四章-分布式数据库HBase-pdf
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第四章 分布式数据库HBase
（PPT版本号：2015年6月第1.0版）
林子雨
厦门大学计算机科学系 E-mail: ziyulin@ 主页：/linziyu
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
4.3.2数据模型相关概念
图4-2 HBase数据模型的一个实例
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
4.3.3数据坐标
• HBase中需要根据行键、列族、列限定符和时间戳来确定一个单元格，因此 ，可以视为一个“四维坐标”，即[行键, 列族, 列限定符, 时间戳]
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
4.1.2HBase简介
HBase是一个高可靠、高性能、面向列、可伸缩的分布式数据库，是谷歌BigTable的 开源实现，主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据。HBase的目标是处理非常 庞大的表，可以通过水平扩展的方式，利用廉价计算机集群处理由超过10亿行数据和 数百万列元素组成的数据表
Avro
4.1.2HBase简介
表4-1 HBase和BigTable的底层技术对应关系 HBase BigTable
文件存储系统
海量数据处理 协同服务管理
GFS
MapReduce Chubby
HDFS
Hadoop MapReduce Zookeeper
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
实时大数据处理技术书籍
实时大数据处理技术书籍
1. 《大数据的魔法世界：实时处理技术揭秘》
例子：这本书就像一把神奇的钥匙，能打开实时大数据的神秘宝库！比如在电商网站实时推荐商品，哇塞，这多厉害呀！
2. 《探寻实时大数据处理的奥秘之书》
例子：它可是带你走进实时大数据处理奇妙领域的指南哦！就像有个引路人带着你，在股票实时交易中快人一步，多牛啊！
3. 《实时大数据处理技术：实战宝典》
例子：这简直就是一本武林秘籍呀！能让你在处理实时大数据时如鱼得水，像交通实时监控系统那样高效运作，多赞呐！
4. 《解锁实时大数据的神奇之书》
例子：读这本书不就跟开锁一样嘛！开启实时大数据处理的大门，比如在气象实时预报中精准预测，哇，太让人惊叹了吧！
5. 《走进实时大数据处理技术的精彩世界》
例子：这书啊，就像是一张通向精彩世界的门票！像实时社交媒体数据分析那样挖掘有趣的信息，是不是超有意思呀！
6. 《实时大数据处理技术：探索之旅》
例子：这是一次多么刺激的探索之旅啊！如同在实时物流追踪中快速找到包裹的位置，太神奇了不是吗！
7. 《领略实时大数据处理的智慧之书》
例子：读它不就像打开智慧的大门嘛！比如在实时金融风险监测中及时发现问题，真的超厉害耶！
8. 《拥抱实时大数据处理技术的指南》
例子：这本书像是给你一个大大的拥抱一样温暖！能帮你在实时数据分析中如虎添翼，像医疗实时监测病人状况，好厉害呀！
9. 《强攻实时大数据处理技术的秘籍》
例子：哇塞，它不就是强攻的秘籍嘛！可以在实时数据处理的战场上所向披靡，就如同在实时网络安全监控中守护信息安全，太牛啦！
我的观点结论：这些关于实时大数据处理技术的书籍真的都超级棒呀！它们能让我们深入了解并掌握这神奇的技术领域。
大数据分析与处理教程
大数据分析与处理教程第一章介绍大数据分析与处理大数据分析与处理是指针对海量数据进行处理和分析的技术和方法。
随着互联网技术的发展和数据量的不断增长，大数据分析与处理在各行各业都扮演着重要的角色。
本章将介绍大数据分析与处理的概念、应用领域以及相关技术的发展。
第二章大数据采集与存储大数据分析与处理的前提是对海量数据进行采集和存储。
本章将详细介绍大数据采集的方法和技术，包括传感器网络、网络爬虫等。
同时，也会介绍常用的大数据存储技术，如分布式文件系统和NoSQL数据库等。
第三章大数据预处理大数据的预处理是为了清洗数据、剔除噪音和异常值，以提高后续分析的准确性和可靠性。
本章将介绍大数据预处理的常见技术，如数据清洗、数据转换和数据规约等。
同时，也会介绍一些常用的数据预处理工具和平台。
第四章大数据分析方法大数据分析方法是指为了挖掘隐藏在海量数据中的有价值信息和规律的技术和算法。
本章将介绍大数据分析的常见方法，包括数据挖掘、机器学习和深度学习等。
同时，也会介绍一些常用的大数据分析工具和平台。
第五章大数据可视化大数据的可视化可以将复杂的数据以图表、图像或动态图形的方式展示出来，加深人们对数据的理解和洞察。
本章将介绍大数据可视化的方法和工具，包括数据可视化的原则、设计和实现。
同时，也会介绍一些常用的大数据可视化工具和库。
第六章大数据处理平台大数据处理平台是指用于存储、处理和分析海量数据的软硬件环境。
本章将介绍大数据处理平台的架构和组成部分，包括分布式计算框架、集群管理器和资源调度器等。
同时，也会介绍一些常用的大数据处理平台，如Hadoop、Spark和Flink等。
第七章大数据安全与隐私保护随着大数据的广泛应用，数据安全和隐私保护成为了重要的问题。
本章将介绍大数据安全和隐私保护的挑战和解决方案，包括数据加密、访问控制和隐私保护算法等。
同时，也会介绍一些常用的大数据安全与隐私保护工具和技术。
第八章大数据分析案例研究本章将通过实际案例研究，深入探讨大数据分析与处理在不同应用领域的应用场景和价值。
课程简介-大数据工具应用-微课视频版-钟雪灵-清华大学出版社
期末考试+平时成绩
1、期末考试（线上考试）（40%）。
2、平时成绩（60%）：
1)学习进度分（15%）：100分满分。
2)学习行为分（35%）：迟到早退扣2分/次，旷课扣5分/次，100分满分。
3)章测试成绩（10%）：100分满分。
《大数据工具应用》课程简介
课程名称
《大数据工具应用》
课程性质
职业选修课
开设目的
移动互联网、云计算、大数据、人工智能、物联网等先进信息技术层出不穷，不断渗透至社会的各个领域，产生了许多新的应用场景，深刻地改变着人们的社交方式、生活方式和工作方式。数字时代要求有新的教育，新工科、新医科、新农科、新文科的概念应运而生。本课程讲授新兴的信息技术，围绕大数据的基础知识和工具应用进行课程建设和开发。学习本课程，学生将能拓展所学专业的知识边界，获得一定的大数据知识与技能，建立数据思维。
教材
《大数据工具应用》(微课视频版), 钟雪灵, 郭艺辉 主编.清华大学出版社. 高等学校大数据管理与应用专业规划教材. ISBN 9787302559641. 2020, 08.
参考书
[1]袁梅宇.数据挖掘与机器学习Weka应用技术与实践(第二版).北京：清华大学出版社，2016.
[2]喻梅,于健.数据分析与数据挖掘.北京：清华大学出版社，2018.
[7]周苏,王文.大数据可视化.北京：清华大学出版社，2019.
[8]美智讯. Tableau商业分析：从新手到高手.北京：电子工业出版社，2018.
[9] Malekipirbazari M , Aksakalli V . Risk assessment in social lending via random forests[J]. Expertቤተ መጻሕፍቲ ባይዱSystems with Application, 2015, 42(10): 4621-4631.
大学生mooc大数据技术原理与应用(林子雨)章节测验期末考试答案
作者：解忧书店 JieYouBookshop 第1章大数据概述1单选(2分)第三次信息化浪潮的标志是：A.个人电脑的普及B.云计算、大数据、物联网技术的普及C.虚拟现实技术的普及D.互联网的普及正确答案：B你选对了2单选(2分)就数据的量级而言，1PB数据是多少TB？A.2048B.1000C.512D.1024正确答案：D你选对了3单选(2分)以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是：A.云计算侧重于数据分析B.物联网可以借助于云计算实现海量数据的存储C.物联网可以借助于大数据实现海量数据的分析D.云计算、大数据和物联网三者紧密相关，相辅相成正确答案：A你选对了4单选(2分)以下哪个不是大数据时代新兴的技术：A.SparkB.HadoopC.HBaseD.MySQL正确答案：D你选对了每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于批处理的：A.MapReduceB.DremelC.StormD.Pregel正确答案：A你选对了6单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于流计算的：A.GraphXB.S4C.ImpalaD.Hive正确答案：B你选对了7单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于图计算的：A.PregelB.StormC.CassandraD.Flume正确答案：A你选对了8单选(2分)每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于查询分析计算的：A.HDFSB.S4C.DremelD.MapReduce正确答案：C你选对了9多选(3分)数据产生方式大致经历了三个阶段，包括：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.移动互联网数据阶段正确答案：ABD你选对了10多选(3分)大数据发展的三个阶段是：A.低谷期B.成熟期C.大规模应用期D.萌芽期正确答案：BCD你选对了11多选(3分)大数据的特性包括：A.价值密度低B.处理速度快C.数据类型繁多D.数据量大正确答案：ABCD你选对了12多选(3分)图领奖获得者、著名数据库专家Jim Gray博士认为，人类自古以来在科学研究上先后经历了哪几种范式：A.计算科学B.数据密集型科学C.实验科学D.理论科学正确答案：ABCD你选对了13多选(3分)大数据带来思维方式的三个转变是：A.效率而非精确B.相关而非因果C.精确而非全面D.全样而非抽样正确答案：ABD你选对了14多选(3分)大数据主要有哪几种计算模式：C.查询分析计算D.批处理计算正确答案：ABCD你选对了15多选(3分)云计算的典型服务模式包括三种：A.SaaSB.IaaSC.MaaSD.PaaS正确答案：ABD你选对了第2章大数据处理架构Hadoop1单选(2分)启动hadoop所有进程的命令是:A.start-dfs.shB.start-all.shC.start-hadoop.shD.start-hdfs.sh正确答案：B你选对了2单选(2分)以下对Hadoop的说法错误的是：A.Hadoop是基于Java语言开发的，只支持Java语言编程B.Hadoop2.0增加了NameNode HA和Wire-compatibility两个重大特性C.Hadoop MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现，通常用于大规模数据集的并行计算D.Hadoop的核心是HDFS和MapReduce正确答案：A你选对了3单选(2分)以下哪个不是Hadoop的特性:A.成本高B.支持多种编程语言正确答案：A你选对了4单选(2分)以下名词解释不正确的是:A.Zookeeper：针对谷歌Chubby的一个开源实现，是高效可靠的协同工作系统B.HBase：提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库，是谷歌BigTable的开源实现C.Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储D.HDFS：分布式文件系统，是Hadoop项目的两大核心之一，是谷歌GFS的开源实现正确答案：B你选对了5多选(3分)以下哪些组件是Hadoop的生态系统的组件：A.HBaseB.OracleC.HDFSD.MapReduce正确答案：ACD你选对了6多选(3分)以下哪个命令可以用来操作HDFS文件:A.hadoop fsB.hadoop dfsC.hdfs fsD.hdfs dfs正确答案：ABD你选对了第3章分布式文件系统HDFS1单选(2分)HDFS的命名空间不包含:A.字节B.文件C.块正确答案：A你选对了2单选(2分)对HDFS通信协议的理解错误的是:A.客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的B.客户端通过一个可配置的端口向名称节点主动发起TCP连接，并使用客户端协议与名称节点进行交互C.名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互D.HDFS通信协议都是构建在IoT协议基础之上的正确答案：D你选对了3单选(2分)采用多副本冗余存储的优势不包含:A.保证数据可靠性B.容易检查数据错误C.加快数据传输速度D.节约存储空间正确答案：D你选对了4单选(2分)假设已经配置好环境变量，启动Hadoop和关闭Hadoop的命令分别是:A.start-dfs.sh，stop-hdfs.shB.start-hdfs.sh，stop-hdfs.shC.start-dfs.sh，stop-dfs.shD.start-hdfs.sh，stop-dfs.sh正确答案：C你选对了5单选(2分)分布式文件系统HDFS采用了主从结构模型，由计算机集群中的多个节点构成的，这些节点分为两类，一类存储元数据叫，另一类存储具体数据叫 :A.名称节点，主节点B.从节点，主节点C.名称节点，数据节点D.数据节点，名称节点正确答案：C你选对了6单选(2分)A.分布式文件系统HDFS是Google Bigtable的一种开源实现B.分布式文件系统HDFS是谷歌分布式文件系统GFS（Google File System）的一种开源实现C.分布式文件系统HDFS比较适合存储大量零碎的小文件D.分布式文件系统HDFS是一种关系型数据库正确答案：B你选对了7多选(3分)以下对名称节点理解正确的是:A.名称节点作为中心服务器，负责管理文件系统的命名空间及客户端对文件的访问B.名称节点用来负责具体用户数据的存储C.名称节点通常用来保存元数据D.名称节点的数据保存在内存中正确答案：ACD你选对了8多选(3分)以下对数据节点理解正确的是:A.数据节点通常只有一个B.数据节点用来存储具体的文件内容C.数据节点的数据保存在磁盘中D.数据节点在名称节点的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制等操作正确答案：BCD你选对了9多选(3分)HDFS只设置唯一一个名称节点带来的局限性包括:A.集群的可用性B.性能的瓶颈C.命名空间的限制D.隔离问题正确答案：ABCD你选对了10多选(3分)以下HDFS相关的shell命令不正确的是:A.hadoop dfs mkdir <path>：创建<path>指定的文件夹B.hdfs dfs -rm <path>：删除路径<path>指定的文件C.hadoop fs -copyFromLocal <path1> <path2>：将路径<path2>指定的文件或文件夹复制到路径<path1>指定的文件夹中正确答案：AC你选对了第4章分布式数据库HBase1单选(2分)HBase是一种数据库A.行式数据库B.关系数据库C.文档数据库D.列式数据库正确答案：D你选对了2单选(2分)下列对HBase数据模型的描述错误的是:A.每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识B.HBase是一个稀疏、多维度、排序的映射表，这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳C.HBase中执行更新操作时，会删除数据旧的版本，并生成一个新的版本D.HBase列族支持动态扩展，可以很轻松地添加一个列族或列正确答案：C你选对了3单选(2分)下列说法正确的是:A.如果不启动Hadoop，则HBase完全无法使用B.HBase的实现包括的主要功能组件是库函数，一个Master主服务器和一个Region服务器C.如果通过HBase Shell插入表数据，可以插入一行数据或一个单元格数据D.Zookeeper是一个集群管理工具，常用于分布式计算，提供配置维护、域名服务、分布式同步等正确答案：D你选对了4单选(2分)在HBase数据库中，每个Region的建议最佳大小是：A.2GB-4GBB.100MB-200MBC.500MB-1000MBD.1GB-2GB正确答案：D你选对了HBase三层结构的顺序是:A.Zookeeper文件，.MEATA.表，-ROOT-表B.-ROOT-表，Zookeeper文件，.MEATA.表C.Zookeeper文件，-ROOT-表，.MEATA.表D..MEATA.表，Zookeeper文件，-ROOT-表正确答案：C你选对了6单选(2分)客户端是通过级寻址来定位Region:A.三B.二C.一D.四正确答案：A你选对了7单选(2分)关于HBase Shell命令解释错误的是:A.create：创建表B.put：向表、行、列指定的单元格添加数据C.list：显示表的所有数据D.get：通过表名、行、列、时间戳、时间范围和版本号来获得相应单元格的值正确答案：C你选对了8多选(3分)下列对HBase的理解正确的是：A.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现B.HBase是一种关系型数据库，现成功应用于互联网服务领域C.HBase是一个行式分布式数据库，是Hadoop生态系统中的一个组件D.HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据正确答案：AD你选对了9多选(3分)HBase和传统关系型数据库的区别在于哪些方面:A.数据操作B.数据索引C.数据模型正确答案：ABCD你选对了10多选(3分)访问HBase表中的行，有哪些方式:A.通过某列的值区间B.全表扫描C.通过一个行健的区间来访问D.通过单个行健访问正确答案：BCD你选对了第5章 NoSQL数据库1单选(2分)下列关于NoSQL数据库和关系型数据库的比较，不正确的是：A.NoSQL数据库很容易实现数据完整性，关系型数据库很难实现数据完整性B.NoSQL数据库缺乏统一的查询语言，而关系型数据库有标准化查询语言C.NoSQL数据库的可扩展性比传统的关系型数据库更好D.NoSQL数据库具有弱一致性，关系型数据库具有强一致性正确答案：A你选对了2单选(2分)以下对各类数据库的理解错误的是:A.键值数据库的键是一个字符串对象，值可以是任意类型的数据，比如整型和字符型等B.文档数据库的数据是松散的，XML和JSON 文档等都可以作为数据存储在文档数据库中C.图数据库灵活性高，支持复杂的图算法，可用于构建复杂的关系图谱D.HBase数据库是列族数据库，可扩展性强，支持事务一致性正确答案：D你选对了3单选(2分)下列数据库属于文档数据库的是:A.MySQLB.RedisC.MongoDBD.HBase正确答案：C你选对了NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.最终一致性B.BASEC.ACIDD.CAP正确答案：C你选对了5多选(3分)关于NoSQL数据库和关系数据库，下列说法正确的是：A.NoSQL数据库可以支持超大规模数据存储，具有强大的横向扩展能力B.NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点，但随着NoSQL的发展，终将取代关系数据库C.大多数NoSQL数据库很难实现数据完整性D.关系数据库有关系代数理论作为基础，NoSQL数据库没有统一的理论基础正确答案：ACD你选对了6多选(3分)NoSQL数据库的类型包括：A.键值数据库B.列族数据库C.文档数据库D.图数据库正确答案：ABCD你选对了7多选(3分)CAP是指:A.一致性B.可用性C.持久性D.分区容忍性正确答案：ABD你选对了8多选(3分)NoSQL数据库的BASE特性是指:A.软状态B.持续性C.最终一致性正确答案：ACD你选对了第6章云数据库1单选(2分)下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是：A.Amazon SimpleDBB.Amazon DynamoDBC.Amazon RDSD.Amazon Redshift正确答案：C你选对了2单选(2分)下列关于UMP系统的说法不正确的是:A.Controller服务器向UMP集群提供各种管理服务，实现集群成员管理、元数据存储等功能B.Agent服务器部署在运行MySQL进程的机器上，用来管理每台物理机上的MySQL实例C.UMP系统是低成本和高性能的MySQL云数据库方案D.Mnesia是UMP系统的一个组件，是一个分布式数据库管理系统，且不支持事务正确答案：D你选对了3多选(3分)UMP依赖的开源组件包括A.LVSB.ZooKeeperC.MnesiaD.RabbitMQ正确答案：ABCD你选对了4多选(3分)在UMP系统中，Zookeeper主要发挥的作用包括:A.监控所有MySQL实例B.负责集群负载均衡C.提供分布式锁，选出一个集群的“总管”D.作为全局的配置服务器正确答案：ACD你选对了UMP系统设计了哪些机制来保证数据安全:A.记录用户操作日志B.数据访问IP白名单C.SSL数据库连接D.SQL拦截正确答案：ABCD你选对了第7章 MapReduce1单选(2分)下列说法错误的是:A.Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对B.Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个SlaveD.不同的Map任务之间不能互相通信正确答案：B你选对了2单选(2分)在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时，对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果，应该是下面哪种形式：A.<"hello",1,1>、<"hadoop",1>和<"world",1>B.<"hello",2>、<"hadoop",1>和<"world",1>C.<"hello",<1,1>>、<"hadoop",1>和<"world",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"hadoop",1>和<"world",1>正确答案：D你选对了3单选(2分)对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount的Reduce函数处理后的结果是:A.<"hello",<1,1>><"hadoop",1><"world",1>B.<"hello",1><"hello",1><"hadoop",1><"world",1>C.<"hello",1,1><"hadoop",1><"world",1>D.<"hello",2><"hadoop",1><"world",1>正确答案：B你选对了4多选(3分)下列关于传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架比较正确的是：A.前者所需硬件价格贵，可扩展性差，后者硬件便宜，扩展性好C.前者是共享式(共享内存/共享存储)，容错性差，后者是非共享式的，容错性好D.前者适用于实时、细粒度计算、计算密集型，后者适用于批处理、非实时、数据密集型正确答案：ABCD你选对了5多选(3分)MapReduce1.0的体系结构主要由哪几个部分组成:A.JobTrackerB.TaskTrackerC.ClientD.Task正确答案：ABCD你选对了第8章 Hadoop再探讨1单选(2分)下列说法正确的是:A.HDFS HA可用性不好B.第二名称节点是热备份C.HDFS HA提供高可用性，可以实现可扩展性、系统性能和隔离性D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案：D你选对了2单选(2分)HDFS Federation设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题:A.单点故障问题B.HDFS集群扩展性C.性能更高效D.良好的隔离性正确答案：A你选对了3多选(3分)下列哪些是Hadoop1.0存在的问题：A.抽象层次低B.表达能力有限C.开发者自己管理作业之间的依赖关系正确答案：ABCD你选对了4多选(3分)下列对Hadoop各组件的理解正确的是:A.Oozie:工作流和协作服务引擎B.Pig：处理大规模数据的脚本语言C.Kafka：分布式发布订阅消息系统D.Tez：支持DAG作业的计算框架正确答案：ABCD你选对了5多选(3分)对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是:A.YARN既是资源管理调度框架，也是一个计算框架B.MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架，由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务C.YARN可以实现“一个集群多个框架”，即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架D.YARN的体系结构包含三个组件：ResourceManager，NodeManager，ApplicationMaster正确答案：BCD你选对了第9章数据仓库Hive1单选(2分)下列有关Hive和Impala的对比错误的是:A.Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划B.Hive与Impala使用相同的元数据C.Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询D.Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此正确答案：D你选对了2单选(2分)下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是:A.create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);//如果usr表不存在，创建表usr，含三个属性id,name,ageB.load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr; //把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表C.create database userdb;//创建数据库userdbusr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案：B你选对了3多选(3分)下列说法正确的是：A.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上B.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储C.Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据D.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似正确答案：ACD你选对了4多选(3分)Impala主要由哪几个部分组成:A.HiveB.ImpaladC.State StoreD.CLI正确答案：BCD你选对了5多选(3分)以下属于Hive的基本数据类型是:A.BINARYB.STRINGC.FLOATD.TINYINT正确答案：ABCD你选对了第10章 Spark1单选(2分)Spark SQL目前暂时不支持下列哪种语言:A.PythonB.JavaC.ScalaD.Lisp2单选(2分)RDD操作分为转换（Transformation）和动作（Action）两种类型，下列属于动作（Action）类型的操作的是:A.groupByB.filterC.countD.map正确答案：C你选对了3单选(2分)下列说法错误的是：A.在选择Spark Streaming和Storm时，对实时性要求高（比如要求毫秒级响应）的企业更倾向于选择流计算框架StormB.RDD采用惰性调用，遇到“转换(Transformation)”类型的操作时，只会记录RDD生成的轨迹，只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算C.Spark支持三种类型的部署方式：Standalone，Spark on Mesos，Spark on YARND.RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换，也适合某一数据项的细粒度转换正确答案：D你选对了4单选(2分)下列关于常见的动作（Action）和转换（Transformation）操作的API解释错误的是:A.filter(func)：筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集B.map(func)：将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集C.count()：返回数据集中的元素个数D.take(n)：返回数据集中的第n个元素正确答案：D你选对了5单选(2分)下列大数据处理类型与其对应的软件框架不匹配的是:A.复杂的批量数据处理：MapReduceB.基于历史数据的交互式查询：ImpalaC.基于实时数据流的数据处理：StormD.图结构数据的计算：Hive正确答案：D你选对了6多选(3分)A.OracleB.HadoopC.StormD.Spark正确答案：ABC你选对了7多选(3分)Spark的主要特点包括:A.运行模式多样B.运行速度快C.通用性好D.容易使用正确答案：ABCD你选对了8多选(3分)下列关于Scala的说法正确的是:A.Scala运行于Java平台，兼容现有的Java程序B.Scala具备强大的并发性，支持函数式编程C.Scala是一种多范式编程语言D.Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言正确答案：ABCD你选对了9多选(3分)Spark的运行架构包括:A.运行作业任务的工作节点 Worker NodeB.每个工作节点上负责具体任务的执行进程 ExecutorC.每个应用的任务控制节点 DriverD.集群资源管理器 Cluster Manager正确答案：ABCD你选对了第11章流计算1单选(2分)流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而，如用户点击流：A.降低C.不变D.升高正确答案：A你选对了2单选(2分)Hadoop运行的是MapReduce任务，类似地，Storm运行的任务叫做A.SpoutB.BoltC.TupleD.Topology正确答案：D你选对了3多选(3分)对于一个流计算系统来说，它应达到如下哪些需求:A.海量式B.高性能C.分布式D.实时性正确答案：A、B、C、D你选对了4多选(3分)数据采集系统的基本架构包括哪些部分:A.ControllerB.StoreC.AgentD.Collector正确答案：B、C、D你选对了5多选(3分)以下哪些是开源的流计算框架:A.Facebook PumaB.Yahoo! S4C.IBM InfoSphere StreamsD.Twitter Storm正确答案：B、D你选对了6多选(3分)A.按照字段分组B.广播发送C.随机分组D.全局分组正确答案：A、B、C、D你选对了第12章 Flink1单选(2分)以下哪个不是Flink的优势：A.同时支持高吞吐、低延迟、高性能B.不支持增量迭代C.同时支持流处理和批处理D.支持有状态计算正确答案：B你选对了2单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.FlinkMLC.GellyD.CEP正确答案：C你选对了3多选(3分)下面关于Flink的说法正确的是：A.Flink起源于Stratosphere 项目，该项目是在2010年到2014年间由柏林工业大学、柏林洪堡大学和哈索普拉特纳研究所联合开展的B.Flink可以同时支持实时计算和批量计算C.Flink不是Apache软件基金会的项目D.Flink是Apache软件基金会的5个最大的大数据项目之一正确答案：A、B、D你选对了4多选(3分)Flink的主要特性包括：B.批流一体化C.精密的状态管理D.事件时间支持正确答案：A、B、C、D你选对了5多选(3分)下面论述正确的是：A.Spark Streaming通过采用微批处理方法实现了高吞吐和容错性，但是牺牲了低延迟和实时处理能力B.Storm虽然可以做到低延迟，但是无法实现高吞吐，也不能在故障发生时准确地处理计算状态C.流处理架构需要具备低延迟、高吞吐和高性能的特性，而目前从市场上已有的产品来看，只有Flink 可以满足要求D.Flink实现了Google Dataflow流计算模型，是一种兼具高吞吐、低延迟和高性能的实时流计算框架，并且同时支持批处理和流处理正确答案：A、B、C、D你选对了6多选(3分)Flink常见的应用场景包括：A.数据流水线应用B.事件驱动型应用C.地图应用D.数据分析应用正确答案：A、B、D你选对了7多选(3分)Flink核心组件栈分为哪三层：A.物理部署层B.Runtime核心层C.Core层D.API&Libraries层正确答案：A、B、D你选对了8多选(3分)Flink有哪几种部署模式：A.运行在GCE（谷歌云服务）和EC2（亚马逊云服务）上B.YARN集群模式D.Local模式正确答案：A、B、C、D你选对了9多选(3分)Flink系统主要由两个组件组成，分别为:A.JobManagerB.JobSchedulerC.TaskSchedulerD.TaskManager正确答案：A、D你选对了10多选(3分)在编程模型方面，Flink 提供了不同级别的抽象，以开发流或批处理作业，主要包括哪几个级别的抽象：A.DataStream API（有界或无界流数据）以及 DataSet API（有界数据集）B.Table APIC.状态化的数据流接口D. SQL正确答案：A、B、C、D你选对了第13章图计算1单选(2分)Pregel是一种基于模型实现的并行图处理系统:A.TSPB.STPC.BSPD.SBP正确答案：C你选对了2单选(2分)谷歌在后Hadoop时代的新“三驾马车”不包括:A.CaffeineB.DremelC. PregelD.Hama正确答案：D你选对了3多选(3分)下列哪些是以图顶点为中心的，基于消息传递批处理的并行图计算框架：B.GiraphC.PregelD.Neo4j正确答案：A、B、C你选对了4多选(3分)以下关于Pregel图计算框架说法正确的是:A.通常只对满足交换律和结合律的操作才会开启Combiner功能B.Pregel采用检查点机制来实现容错C.对于全局拓扑改变，Pregel采用了惰性协调机制D.Aggregator提供了一种全局通信、监控和数据查看的机制正确答案：A、B、C、D你选对了第14章大数据在不同领域的应用1单选(2分)下列说法错误的是：A.ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品B.基于用户的协同过滤算法（简称UserCF算法）是目前业界应用最多的算法erCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品erCF算法的推荐更偏向社会化，而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化正确答案：B你选对了2多选(3分)推荐方法包括哪些类型:A.专家推荐B.协同过滤推荐C.基于内容的推荐D.基于统计的推荐正确答案：A、B、C、D你选对了期末试卷1单选(2分)数据产生方式的变革主要经历了三个阶段，以下哪个不属于这三个阶段：A.运营式系统阶段B.感知式系统阶段C.数据流阶段D.用户原创内容阶段正确答案：C你选对了2单选(2分)第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及：A.互联网B.CPUD.个人计算机正确答案：C你选对了3单选(2分)在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.CEPC. GellyD. FlinkML正确答案：C你选对了4单选(2分)Hadoop的两大核心是和A.MapReduce; HBaseB. HDFS; HBaseC.HDFS; MapReduceD.GFS; MapReduce正确答案：C你选对了5单选(2分)HDFS默认的一个块大小是A.64MBB.8KBC. 32KBD.16KB正确答案：A你选对了6单选(2分)在分布式文件系统HDFS中，负责数据的存储和读取:A.数据节点B.第二名称节点C.名称节点D.主节点正确答案：A你选对了7单选(2分)上传当前目录下的本地文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是：A.hdfs dfs -put /path file.txtB.hadoop dfs -put /path file.txtC.hdfs fs -put file.txt /pathD.hdfs dfs -put file.txt /path正确答案：D你选对了8单选(2分)在HDFS根目录下创建一个文件夹/test，且/test文件夹内还包含一个文件夹dir，正确的shell命令是:A.hadoop fs -mkdir -p /test/dirB.hdfs fs -mkdir -p /test/dirC.hadoop dfs -mkdir /test/dir。
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4.1 大数据处理基础架构--云计算
MapReduce 架构设计
4.1 大数据处理基础架构--云计算
MapReduce的工作原理其实是先分后合的数据 处理方式。
Map即“分解”，把海量数据分割成了若干部分 ，分给多台处理器并行处理；
Reduce即“合并”，把各台处理器处理后的结 果进行汇总操作以得到最终结果。
4.1 大数据处理基础架构--云计算
2. Hadoop架构 • Hadoop是一个处理、存储和分析海量的分布式、
非结构化数据的开源框架。 • 最初由雅虎的Doug Cutting创建，Hadoop的灵感
来自于 MapReduce ， Hadoop集群运行在廉价的 商用硬件上，这样硬件扩展就不存在资金压力。 • 其基本概念与将海量数据限定在一台机器运行的方 式不同，Hadoop将大数据分成多个部分，这样每 个部分都可以被同时处理和分析。
4.1 大数据处理基础架构--云计算
• 在Google发表MapReduce后，2004年开源社群用 Java搭建出一套Hadoop框架，用于实现 MapReduce 算法，能够把应用程序分割成许多很 小的工作单元，每个单元可以在任何集群节点上执 行或重复执行。
• 此外，Hadoop 还提供一个分布式文件系统GFS（ Google file system），是一个可扩展、结构化、 具备日志的分布式文件系统，支持大型、分布式大 数据量的读写操作，其容错性较强。
• 大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采 用分布式架构。
• 它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。 • 但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库
和云存储、虚拟化技术。
4.1 大数据处理基础架构--云计算
4.1.1 云计算系统的体系结构 • 云计算（cloud computing）是分布式计算技术的
• ④ SOA构建层将云计算能力封装成标准的Web Services服务，并纳入到SOA体系进行管理和使用 ，包括服务注册、查找、访问和构建服务工作流等 。管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部 分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。详 见下图4.3所示。
云计算体系结构
4.1 大数据处理基础架构--云计算
• 它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通， 就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。
• 最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。 • 云计算平台连接了大量并发的网络计算和服务，可
利用虚拟化技术扩展每一个服务器的能力，将各自 的资源通过云计算平台结合起来，提供超级计算和 存储能力。通用的云计算逻辑结构如图4.2所示：
4.1 大数据处理基础架构--云计算
1. 编程模型（MapReduce） • MapReduce是Google开发的Java、Python、
C++编程工具，用于大规模数据集（大于1TB）的 并行运算，是云计算的核心技术， • 也是简化的分布式编程模式，适合用来处理大量数 据的分布式运算，用于解决问题的程序开发模型， 也是开发人员拆解问题的方法。
一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算 处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由 多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之 后将处理结果回传给用户。 • 以前的大规模分布式计算技术即为“云计算”的概 念起源。
4.1 大数据处理基础架构--云计算
• 这可是一种革命性的举措，打个比方，这就好比是 从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模 式。
4.1 大数据处理基础架构--云计算
云计算逻辑结构
4.1 大数据处理基础架构--云计算
• 云计算技术体系结构分为4层：物理资源层、资源池 层、管理中间件层、面向服务的架构SOA（ Service-Oriented Architecture）构建层；
• ① 物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数 据库和软件等；
第4章 大数据系统处理
• 大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍 经过时间内的数据。
• 适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP ）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数 据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
第4章 大数据系统处理
• 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币 的正反面一样密不可分。
• ② 资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接 近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池等。 构建资源池更多是物理资源的集成和管理工作，例 如研究在一个标准集装箱的空间如何装下2000个服 务器、解决散热和故障节点替换的问题并降低能耗 。
4.1 大数据处理基础架构--云计算
• ③ 管理中间件层则负责对云计算的资源进行管理， 并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安 全地为应用提供服务；
第4章 大计算
2
大数据存储
3 大数据计算模式与处理系统
4
案例之四：北京人在哪儿上班，
在哪儿睡觉？
第4章 大数据系统处理
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信 息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理 。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这 种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工 能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
4.1 大数据处理基础架构--云计算
• MapReduce是一种简化的分布式编程模型和高效 的任务调度模型，严格的编程模型使云计算环境下 的编程十分简单。
• MapReduce模式的思想是：将要执行的问题分解 成Map (映射) 和 Reduce (化简) 的方式，先通过 Map程序将数据切割成不相关的区块，分配（调度 ）给大量计算机处理，达到分布式运算的效果，再 通过Reduce程序将结果汇整输出。详见下图4.4。
4.1.2 云计算的核心技术 • 云计算系统运用了许多技术，其中以编程模型、数
据管理技术、数据存储技术、虚拟化技术、云计算 平台管理技术最为关键。 • 云计算的先行者Google公司的云计算平台能实现 大规模分布式计算和应用服务程序，平台包括 MapReduce分布式处理技术、Hadoop框架、分布 式的文件系统GFS、结构化的BigTable存储系统以 及Google其他的云计算支撑要素。