Hadoop大数据技术与应用04 YARN
《Hadoop大数据技术与应用》课程教学大纲 - 20190422
Hadoop大数据技术与应用（含实验）教学大纲前言一、大纲编写依据《Hadoop大数据技术与应用》是数据科学、大数据方向本科生的一门必修课。
通过该课程的学习，使学生系统的学习当前广泛使用的大数据Hadoop平台及其主要组件的作用及使用。
课程由理论及实践两部分组成，课程理论部分的内容以介绍Hadoop平台主要组件的作用、结构、工作流程为主，让学生对Hadoop平台组件的作用及其工作原理有比较深入的了解；课程同时为各组件设计有若干实验，帮助学生在学习理论知识的同时，提高学生的实践能力，系统的掌握Hadoop主要组件的原理及应用，为其他相关课程的学习提供必要的帮助。
二、课程目的1、知识目标学习Hadoop平台框架，学会手动搭建Hadoop环境，掌握Hadoop平台上存储及计算的原理、结构、工作流程，掌握基础的MapReduce编程，掌握Hadoop生态圈常用组件的作用、结构、配置和工作流程，并具备一定的动手及问题分析能力，使用掌握的知识应用到实际的项目实践中。
2、能力目标(1) 工程师思维方式通过本课程的学习，引导学生养成工程师逻辑思维、系统思维的思维方式及习惯。
(2) 分析及解决问题的能力课程中实验由浅及深，有一定的步骤及难度，操作不当可能会遇到问题；遇到问题时老师会给出引导，但不会直接告诉解决方法，因此，如何分析、分析完成后实施具体的解决步骤，都需要学生摸索完成，在这个摸索实践过程中，学生的分析及解决问题的能力得到培养。
三、教学方法1、课堂教学(1) 讲授本课程的理论教学内容以讲授为主、辅以操作演示，讲授的主要内容有：Hadoop概述，Hadoop安装部署，分布式文件系统HDFS，分布式计算MapReduce，资源管理调度组件YARN，列式存储HBase，数据仓库组件Hive，数据分析引擎Pig，日志采集组件Flume等。
根据教学大纲的要求，突出重点和难点。
(2) 教师指导下的学生自学实践课程由若干实验组成，每个实验都包含实验目的、实验原理、实验环境等，需要学生结合理论知识，充分发挥自主学习的能力来完成实验，老师在这个过程中更多起到辅导的作用。
基于Hadoop的大数据技术研究与应用
基于Hadoop的大数据技术研究与应用一、概述随着互联网的迅速发展和普及，大数据已经成为互联网行业中一个不可忽视的重要领域。
如何高效地对大数据进行收集、存储、分析和应用，是当前互联网行业中急需解决的问题。
基于Hadoop的大数据技术在这方面发挥了非常重要的作用，本文将从Hadoop的基本架构、数据存储、数据处理、数据安全等方面对基于Hadoop的大数据技术进行深入研究，并对其应用进行分析。
二、Hadoop基本架构Hadoop的基本架构主要由两个部分组成：HDFS和MapReduce。
其中，HDFS是Hadoop分布式文件系统，用于存储大量数据，具有高可靠性、高扩展性和高容错性等特点。
MapReduce是Hadoop的并行处理框架，用于将大量数据分解为多个小块，并将这些小块分配给不同的计算节点进行处理，最终将处理结果收集起来。
Hadoop中还有一个重要的组件是YARN，即“Yet Another Resource Negotiator”，它用于管理Hadoop的计算资源，包括CPU、内存等。
通过YARN，Hadoop可以更加灵活地利用计算资源，提高计算效率和数据处理速度。
三、数据存储在Hadoop中，数据存储和计算是分开的，数据存储在HDFS 中，而计算则由MapReduce执行。
由于HDFS是一个分布式文件系统，数据可以被分散存储在多个计算节点上，这样可以大大提高数据的可靠性和容错性。
Hadoop中的数据一般都是以键值对（key-value）形式进行存储，这种方式可以更方便地进行数据的查询和处理。
同时，Hadoop还支持多种数据存储格式，如文本、序列化、二进制、JSON、CSV 等，可以根据实际需求选择适合的存储格式。
四、数据处理Hadoop最重要的功能就是数据处理，它通过MapReduce框架实现对大规模数据的分布式处理。
其中，Map阶段主要用于对数据进行拆分和处理，Reduce阶段则用于将各个Map节点处理的结果进行汇总。
大学生大数据技术原理与应用章节测验期末考试答案
大数据技术原理与应用第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.物联网可借助于云计算实现海量数据的存储C.物联网可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5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D.用户原创内容阶段正确答案：ABD你选对了10多选(3分)大数据发展三个阶段是：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：B.图计算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C.高容错性正确答案：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D.目录正确答案：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)下面关于分布式文件系统HDFS的描述正确的是：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D.hadoop fs -ls <path>：显示<path>指定的文件的详细信息正确答案：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5单选(2分)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D.存储模式正确答案：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4单选(2分)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D.基本可用正确答案：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5多选(3分)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B.前者相比后者学习起来更难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D.执行迭代操作效率低正确答案：ABCD你选对了下列对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userdbD.insert overwrite table student select * from user where age>10; //向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据正确答案：B你选对了下列说法正确的是：A.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可统一部署在一个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.Lisp正确答案：D你选对了2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)Apache软件基金会最重要的三大分布式计算系统开源项目包括：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B.不确定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)下面哪几个属于Storm中的Stream Groupings的分组方式: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：A.精确一次的状态一致性保障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C.Standalone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：A.HamaB.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.CPUC.物联网、云计算和大数据D.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/dirD.hdfs dfs *mkdir -p /test/dir正确答案：A你选对了9单选(2分)下列有关HBase的说法正确的是：A.在向数据库中插入记录时，HBase和关系数据库一样，每次都是以“行”为单位把整条记录插入数据库B.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现，是高可靠、高性能的图数据库C.HBase是一种NoSQL数据库。
hadoop的生态体系及各组件的用途
hadoop的生态体系及各组件的用途
Hadoop是一个生态体系，包括许多组件，以下是其核心组件和用途：
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
它设计为高可靠性和高吞吐量，并能在低成本的通用硬件上运行。
通过流式数据访问，它提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。
2. MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理和分析大规模数据集。
MapReduce模型将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，从而在大量计算机组成的分布式并行环境中有效地处理数据。
3. YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统。
它负责管理集群资源、调度任务和监控应用程序。
4. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言和数据仓库功能。
5. Kafka：这是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于实时数据流的收集和传输。
6. Pig：这是一个用于大规模数据集的数据分析平台，提供类似SQL的查询语言和数据转换功能。
7. Ambari：这是一个Hadoop集群管理和监控工具，提供可视化界面和集群配置管理。
此外，HBase是一个分布式列存数据库，可以与Hadoop配合使用。
HBase 中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
hadoop大数据原理与应用
hadoop大数据原理与应用Hadoop大数据原理与应用随着信息技术的飞速发展，大数据成为当今社会的热门话题之一。
而Hadoop作为大数据处理的重要工具，因其可靠性和高效性而备受关注。
本文将介绍Hadoop大数据的原理和应用。
一、Hadoop的原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。
其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
HDFS是一个可靠的分布式文件系统，能够将大文件分成多个块并存储在不同的计算机节点上，以实现高容错性和高可用性。
而MapReduce是一种编程模型，将大规模数据集分成多个小的子集，然后在分布式计算集群上进行并行处理。
Hadoop的工作流程如下：首先，将大文件切分成多个块，并将这些块存储在不同的计算机节点上。
然后，在计算机节点上进行并行计算，每个节点都可以处理自己所存储的数据块。
最后，将每个节点的计算结果进行整合，得到最终的结果。
Hadoop的优势在于其可扩展性和容错性。
由于其分布式计算的特性，Hadoop可以轻松地处理大规模数据集。
同时，Hadoop还具有高容错性，即使某个计算机节点发生故障，整个计算任务也不会中断，系统会自动将任务分配给其他可用节点。
二、Hadoop的应用Hadoop广泛应用于大数据分析和处理领域。
以下是几个典型的应用场景：1.数据仓库：Hadoop可以存储和处理海量的结构化和非结构化数据，为企业提供全面的数据仓库解决方案。
通过使用Hadoop，企业可以轻松地将各种类型的数据整合到一个统一的平台上，从而更好地进行数据分析和挖掘。
2.日志分析：随着互联网的普及，各种网站和应用产生的日志数据越来越庞大。
Hadoop可以帮助企业对这些日志数据进行实时分析和处理，从而发现潜在的问题和机会。
3.推荐系统：在电子商务和社交媒体领域，推荐系统起着重要的作用。
Hadoop可以帮助企业分析用户的行为和偏好，从而提供个性化的推荐服务。
大数据技术及应用_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据技术及应用_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关系数据库是基于行模式存储的，而HBase也是基于行模式存储的。
参考答案:错误2.对于Hive中分区的概念，下列描述错误的是（）。
参考答案:分区字段只能有一个3.Action API完成返回数据集中的元素个数的操作命令是（）。
参考答案:count()4.HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是（）。
参考答案:一次写入，多次读写5.MapReduce作业的初始化调用的方法是（）。
参考答案:JobTracker.initJob()6.下述关于 Hadoop的阐述，正确的是（）。
参考答案:是一个分布式存储与分布式并行运算系统7.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
参考答案:正确8.以下选项中，不是HBase添加数据需要用到的类和接口的是（）。
参考答案:Scan9.关于HDFS的文件写入操作描述正确的是（）。
参考答案:默认将文件块复制成三份存放10.HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是？参考答案:一次写入，多次读写11.分布式文件系统HDFS 中的 block 默认保存几份？参考答案:3 份12.Hbase是一个针对结构化数据的可申缩、高可靠，高性能、分布式和面向（）的动态模式数据库。
参考答案:列13.YARN是新一代Hadoop（），用户可以运行和管理同一个物理集群机上多种作业。
参考答案:资源管理器14.HDFS采用块的概念，默认的一个块大小是64MB。
参考答案:正确15.MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave。
Master上运行JobTracker，Slave上运行TaskTracker 。
大数据技术与应用习题答案第3-4章
3.7 习题一、选择题1. B2. C3. B4. D5. B6. C7. D8. D二、填空题1.在HDFS文件系统读取文件的过程中，客户端通过对输入流调用_read() 方法开始读取数据；写入文件的过程中客户端通过对输出流调用___write()___方法开始写入数据。
2.HDFS全部文件的元数据是存储在NameNode节点的___硬盘______（硬盘/内存），为了解决这个瓶颈，HDFS产生了____HA_____机制。
三、简答题1. 举例说明Hadoop的体系结构。
Hadoop其实是由一系列的软件库组成的框架。
这些软件库也可称作功能模块，它们各自负责了Hadoop的一部分功能，其中最主要的是Common、HDFS和YARN。
Common提供远程调用RPC、序列化机制，HDFS负责数据的存储，YARN则负责统一资源调度和管理等。
2.HDFS中数据副本的存放策略是什么?HDFS默认的副本系数是3,这适用于大多数情况。
副本存放策略是将第一个副本存放在本地机架的节点上,将第二个副本放在同一机架的另一个节点上,将第三个副本放在不同机架的节点上。
这种策略减少了机架间的数据传输,这就提高了写操作的效率。
Node和DataNode的功能分别是什么？元数据节点NameNode是管理者，一个Hadoop集群只有一个NameNode节点，是一个通常在HDFS实例中的单独机器上运行的软件。
NameNode主要负责HDFS文件系统的管理工作，具体包括命名空间管理（namespace）和文件block管理。
NameNode决定是否将文件映射到DataNode的复制块上。
对于最常见的3个复制块，第一个复制块存储在同一个机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。
NameNode是HDFS的大脑，它维护着整个文件系统的目录树，及目录树里所有的文件和目录，这些信息以两种文件存储在本地文件中：一种是命名空间镜像，也称为文件系统镜像（file system image，FSImage），即HDFS元数据的完整快照，每次NameNode启动时，默认会加载最新的命名空间镜像，另一种是命名空间镜像的编辑日志（edit log）。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：CenterOSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
《大数据技术原理与操作应用》习题解答(四)
《大数据技术原理与操作应用》习题解答（四）第六章一、单选题1、Hadoop2.0集群服务启动进程中，下列选项不包含的是（）。
A、NameNodeB、JobTrackerC、DataNodeD、ResourceManager参考答案:B2、关于SecondaryNameNode哪项是正确的？A、它是NameNode的热备B、它对内存没有要求C、它的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间D、SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点参考答案:C3、HDFS中的Block默认保存（）份。
A、3份B、2份C、1份D、不确定参考答案:A答案解析:HDFS中的Block默认保存3份。
4、一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，占用Block的个数是（）。
A、1B、2C、3D、4参考答案:B5、下列选项中，Hadoop2.x版本独有的进程是（）。
A、JobTrackerB、TaskTrackerC、NodeManagerD、NameNode参考答案:C6、下列哪项通常是集群的最主要的性能瓶颈？A、CPUB、网络C、磁盘D、内存参考答案:C二、判断题1、NameNode的Web UI端口是50030，它通过jetty启动的Web服务。
对错参考答案:错答案解析:端口号为500702、NodeManager会定时的向ResourceManager汇报所在节点的资源使用情况，并接受处理来自ApplicationMaster的容器启动、停止等各种请求对错参考答案:对3、Hadoop HA是集群中启动两台或两台以上机器充当NameNode，避免一台NameNode节点发生故障导致整个集群不可用的情况。
对错参考答案:对答案解析:Hadoop HA是集群中启动两台或两台以上机器充当NameNode，避免一台NameNode节点发生故障导致整个集群不可用的情况。
Yarn——【Hadoop技术课程】
container-launch-specification信息包含了能够让Container和ApplicationMaster交流所需要的资料。 6、应用程序的代码在启动的Container中运行，并把运行的进度、状态等信息通过application-specific协议发送给ApplicationMaster。 7、在应用程序运行期间，提交应用的客户端主动和ApplicationMaster交流获得应用的运行状态、进度更新等信息，交流的协议也种应用就可以互不干扰的运行在同一个Hadoop系统中，共享整个集群资源，如下图所示：
提纲
1
Yarn概述
2
Yarn架构
3
Yarn任务过程
4
Yarn资源调度
Yarn架构
Yarn主要由以下几个组件组成： 1、ResourceManager：是一个全局的资源管理器，负责整个系统的资源管理和分配，主要包括两个组件，即调度器
息，以后就可以和自己的ApplicationMaster直接交互了。 4、在平常的操作过程中，ApplicationMaster根据resource-request协议向ResourceManager发送resource-request请求。 5、当Container被成功分配之后，ApplicationMaster通过向NodeManager发送container-launch-specification信息来启动Container，
yarn的应用场景
yarn的应用场景
Yarn是一种分布式的资源管理系统，主要用于在大量的计算机节点上执行大规模的分布式应用程序。
它利用节点间的网络来调度作业程序，并通过应用程序框架访问底层Hadoop堆栈。
Yarn的应用场景：
1、大规模部署和运行大型应用：Yarn可以帮助用户在大规模分布式数据处理系统上调度和管理作业并同时处理多个应用程序。
它可以实现资源的动态调度和分配，并可以为应用程序框架提供一致的API供访问。
2、数据处理和分析：Yarn可以在大规模的分布式计算机网络系统上同时运行多个应用程序，从而可以满足针对大量数据进行可伸缩的数据处理和分析的需求。
3、实时处理：Yarn可以通过实时运行多个应用程序框架，比如Apache Storm 和Apache Spark等来实现实时数据处理和分析。
此外，Yarn还可以通过设定不同的提交体系来实现实时作业的调度。
4、数据建模和机器学习：Yarn可以通过提供一致的API来实现分布式应用程序的部署和调度，这些应用程序可以进行数据建模，并让机器学习模型更快更好地训练和交付。
5、数据和计算居民：Yarn可以帮助开发人员实现其所需的数据和计算居民，可以轻松安装，运行和扩展应用程序。
可以通过Yarn提供的API轻松调用这些居民，从而实现在Yarn上运行丰富的服务和应用程序。
Hadoop大数据技术基础与应用 第1章 Hadoop技术概述
2.Hadoop是什么
Hadoop是由一系列软件库组成的框架。这些软件库各自负责Hadoop的一部分 功能，其中最主要的是HDFS、MapReduce和YARN。HDFS负责大数据的存储、 MapReduce负责大数据的计算、YARN负责集群资源的调度。
Mahout
Flume
Sqoop
4.Hadoop发展历程
• 第三阶段
✓ Hadoop商业发行版时代（2011-2020） ✓ 商业发行版、CDH、HDP等等，云本，云原生商业版如火如荼
4.Hadoop报导过的Expedia也在其中。
2.Hadoop的应用领域
• 诈骗检测 这个领域普通用户接触得比较少，一般只有金融服务或者政府机构会用到。利用Hadoop来存
储所有的客户交易数据，包括一些非结构化的数据，能够帮助机构发现客户的异常活动， 预防欺诈行为。
• 医疗保健 医疗行业也会用到Hadoop，像IBM的Watson就会使用Hadoop集群作为其服务的基础，包括语
✓ 国产化开源发行版时代（2021开始） ✓ USDP ✓ 标准的发行版纷纷收费，国产化开源发行版势在必行
5.Hadoop名字起源
Hadoop这个名字不是一个缩写，而是一个虚构的名字。该项目的创建者， Doug Cutting解释Hadoop的得名：“这个名字是我孩子给一个棕黄色的大象 玩具命名的。我的命名标准就是简短，容易发音和拼写，没有太多的意义， 并且不会被用于别处。小孩子恰恰是这方面的高手。”
✓ 后Hadoop时代（2008-2014） ✓ Hadoop、HBase、Hive、Pig、Sqoop等百花齐放，眼花缭乱 ✓ 各个组件层出不穷，相互之间的兼容性管理混乱，虽然选择性多，但是很乱
hadoop 中yarn的任务命名规则
Hadoop中YARN的任务命名规则一、背景介绍1. Hadoop是一个用于分布式存储和处理大数据的开源软件框架，它由Hadoop Common、Hadoop Distributed File System（HDFS）、MapReduce、YARN等模块组成。
2. YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0引入的资源管理器，负责资源的管理和作业的调度。
二、YARN任务命名规则的重要性1. YARN任务是指用户提交的MapReduce作业或其他类型的应用程序，在集裙上运行和处理数据。
2. 良好的任务命名规则可以提高集裙的管理效率、作业的识别和监控能力，对集裙的稳定运行和高效利用具有重要意义。
三、YARN任务命名规则的细则1. 任务名称要求- 任务名称应当具有描述性，能够清晰表达该任务的用途和功能。
- 任务名称应当遵循公司或团队的命名规范，保持一致性。
- 任务名称应使用英文字符和数字，不建议使用特殊字符或中文字符。
2. 任务ID规则- YARN为每个提交的任务分配一个唯一的任务ID，任务ID由应用程序ID和作业ID组成。
- 应用程序ID是指YARN应用程序的唯一标识，作业ID是指特定应用程序中作业的唯一标识。
- 任务ID的命名格式为：application_时间戳_序号，其中时间戳是任务提交时的时间，序号是任务在该时间戳下的顺序。
3. 应用程序名称规则- 应用程序名称是指YARN应用程序的名称，应当具有描述性，能够清晰表达该应用的用途和功能。
- 应用程序名称应该与任务名称保持一致，方便管理和监控。
4. 作业名称规则- 作业名称是指在YARN上提交的具体作业任务的名称，与任务名称和应用程序名称保持一致。
- 作业名称应当具有描述性，能够清晰表达该作业的用途和功能。
5. 队列名称规则- YARN使用队列对作业进行调度和管理，队列名称应当具有描述性，能够清晰表达该队列的用途和功能。
大数据技术与应用考试 选择题 64题
1. 大数据的“4V”特征不包括以下哪一项？A. 大量性B. 高速性C. 多样性D. 价值性2. Hadoop的核心组件包括哪些？A. HDFS和MapReduceB. HDFS和YARNC. MapReduce和YARND. HDFS、MapReduce和YARN3. 以下哪个不是NoSQL数据库的类型？A. 键值存储B. 列存储C. 文档存储D. 关系型数据库4. 在Hadoop生态系统中，用于数据仓库和数据分析的工具是？A. HiveB. HBaseC. PigD. Zookeeper5. 以下哪个工具不是用于大数据处理的？A. SparkB. FlinkC. KafkaD. MySQL6. 在数据挖掘中，K-means算法属于哪一类算法？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 回归算法7. 以下哪个是大数据处理框架Spark的核心组件？A. RDDB. DataFrameC. DatasetD. 以上都是8. 在Hadoop中，用于管理集群资源的组件是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper9. 以下哪个是用于实时数据处理的工具？A. StormB. HiveC. PigD. Sqoop10. 在数据仓库中，用于数据抽取、转换和加载的工具是？A. ETLB. OLAPC. OLTPD. BI11. 以下哪个是大数据分析的典型应用场景？A. 社交媒体分析B. 电子商务推荐系统C. 金融风险管理D. 以上都是12. 在Spark中，用于处理结构化数据的API是？A. RDDB. DataFrameC. DatasetD. 以上都是13. 以下哪个是用于大数据存储的分布式文件系统？A. HDFSB. NFSC. CIFSD. FTP14. 在Hadoop中，用于数据处理的编程模型是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper15. 以下哪个是用于大数据实时流处理的框架？A. KafkaB. FlinkC. Spark StreamingD. 以上都是16. 在数据挖掘中，Apriori算法属于哪一类算法？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 回归算法17. 以下哪个是用于大数据查询和分析的工具？A. HiveB. HBaseC. PigD. Zookeeper18. 在Hadoop中，用于分布式协调服务的组件是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper19. 以下哪个是用于大数据批处理的框架？A. SparkB. FlinkC. StormD. Kafka20. 在数据仓库中，用于多维数据分析的工具是？A. ETLB. OLAPC. OLTPD. BI21. 以下哪个是大数据存储的典型应用场景？A. 云存储B. 数据备份C. 数据归档D. 以上都是22. 在Spark中，用于处理非结构化数据的API是？A. RDDB. DataFrameC. DatasetD. 以上都是23. 以下哪个是用于大数据处理的分布式计算框架？A. HadoopB. SparkC. FlinkD. 以上都是24. 在Hadoop中，用于数据存储的编程模型是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper25. 以下哪个是用于大数据实时处理的工具？A. StormB. HiveC. PigD. Sqoop26. 在数据挖掘中，决策树算法属于哪一类算法？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 回归算法27. 以下哪个是用于大数据存储和管理的工具？A. HBaseB. HiveC. PigD. Zookeeper28. 在Hadoop中，用于数据处理的分布式协调服务是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper29. 以下哪个是用于大数据处理的实时流处理框架？A. KafkaB. FlinkC. Spark StreamingD. 以上都是30. 在数据仓库中，用于数据抽取和加载的工具是？A. ETLB. OLAPC. OLTPD. BI31. 以下哪个是大数据分析的典型应用场景？A. 客户行为分析B. 市场趋势分析C. 产品推荐系统D. 以上都是32. 在Spark中，用于处理半结构化数据的API是？B. DataFrameC. DatasetD. 以上都是33. 以下哪个是用于大数据存储的分布式数据库？A. HBaseB. MySQLC. OracleD. SQL Server34. 在Hadoop中，用于数据处理的分布式文件系统是？A. HDFSB. NFSC. CIFSD. FTP35. 以下哪个是用于大数据实时处理的工具？A. StormB. HiveC. PigD. Sqoop36. 在数据挖掘中，随机森林算法属于哪一类算法？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 回归算法37. 以下哪个是用于大数据查询和分析的工具？A. HiveB. HBaseC. PigD. Zookeeper38. 在Hadoop中，用于分布式协调服务的组件是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper39. 以下哪个是用于大数据批处理的框架？A. SparkB. FlinkC. StormD. Kafka40. 在数据仓库中，用于多维数据分析的工具是？B. OLAPC. OLTPD. BI41. 以下哪个是大数据存储的典型应用场景？A. 云存储B. 数据备份C. 数据归档D. 以上都是42. 在Spark中，用于处理非结构化数据的API是？A. RDDB. DataFrameC. DatasetD. 以上都是43. 以下哪个是用于大数据处理的分布式计算框架？A. HadoopB. SparkC. FlinkD. 以上都是44. 在Hadoop中，用于数据存储的编程模型是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper45. 以下哪个是用于大数据实时处理的工具？A. StormB. HiveC. PigD. Sqoop46. 在数据挖掘中，逻辑回归算法属于哪一类算法？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 回归算法47. 以下哪个是用于大数据存储和管理的工具？A. HBaseB. HiveC. PigD. Zookeeper48. 在Hadoop中，用于数据处理的分布式协调服务是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper49. 以下哪个是用于大数据处理的实时流处理框架？A. KafkaB. FlinkC. Spark StreamingD. 以上都是50. 在数据仓库中，用于数据抽取和加载的工具是？A. ETLB. OLAPC. OLTPD. BI51. 以下哪个是大数据分析的典型应用场景？A. 客户行为分析B. 市场趋势分析C. 产品推荐系统D. 以上都是52. 在Spark中，用于处理半结构化数据的API是？A. RDDB. DataFrameC. DatasetD. 以上都是53. 以下哪个是用于大数据存储的分布式数据库？A. HBaseB. MySQLC. OracleD. SQL Server54. 在Hadoop中，用于数据处理的分布式文件系统是？A. HDFSB. NFSC. CIFSD. FTP55. 以下哪个是用于大数据实时处理的工具？A. StormB. HiveC. PigD. Sqoop56. 在数据挖掘中，支持向量机算法属于哪一类算法？A. 分类算法B. 聚类算法C. 关联规则算法D. 回归算法57. 以下哪个是用于大数据查询和分析的工具？A. HiveB. HBaseC. PigD. Zookeeper58. 在Hadoop中，用于分布式协调服务的组件是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper59. 以下哪个是用于大数据批处理的框架？A. SparkB. FlinkC. StormD. Kafka60. 在数据仓库中，用于多维数据分析的工具是？A. ETLB. OLAPC. OLTPD. BI61. 以下哪个是大数据存储的典型应用场景？A. 云存储B. 数据备份C. 数据归档D. 以上都是62. 在Spark中，用于处理非结构化数据的API是？A. RDDB. DataFrameC. DatasetD. 以上都是63. 以下哪个是用于大数据处理的分布式计算框架？A. HadoopB. SparkC. FlinkD. 以上都是64. 在Hadoop中，用于数据存储的编程模型是？A. HDFSB. MapReduceC. YARND. Zookeeper答案：1. D2. D3. D4. A5. D6. B7. D8. C9. A10. A11. D12. D13. A14. B15. D16. C17. A18. D19. A20. B21. D22. A23. D24. A25. A26. A27. A28. D29. D30. A31. D32. B33. A34. A35. A36. A37. A38. D39. A40. B41. D42. A43. D44. A45. A46. D47. A48. D49. D50. A51. D52. B53. A54. A55. A56. A57. A58. D59. A60. B61. D62. A63. D64. A。
Hadoop大数据技术基础与应用 教案
第1章Hadoop技术概述1.Hadoop2.0包含哪些核心组件？MapReduce、HDFS、YARN2.Hadoop包含哪些优势？方便、弹性、健壮、简单3.Hadoop有哪些应用领域？运营商、电子商务、在线旅游、欺诈检测、医疗保健、能源开采、金融、直播、在线教育等等4.Hadoop有几种运行模式？单机模式、伪分布模式、完全分布式模式5.Hadoop伪分布集群包含哪些守护进程？DataNode、NodeManager、ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode 第2章Hadoop分布式文件系统（HDFS）1.简述HDFS的设计理念？HDFS的设计理念来源于非常朴素的思想：即当数据文件的大小超过单台计算机的存储能力时，就有必要将数据文件切分并存储到由若干台计算机组成的集群中，这些计算机通过网络进行连接，而HDFS 作为一个抽象层架构在集群网络之上，对外提供统一的文件管理功能，对于用户来说就感觉像在操作一台计算机一样，根本感受不到HDFS 底层的多台计算机，而且HDFS还能够很好地容忍节点故障且不丢失任何数据。
2.简述FSImage和Edit Log的合并过程？FSImage和EditLog合并的详细步骤如下所示。
（1）SecondaryNameNode（即从元数据节点）引导NameNode（即元数据节点）滚动更新EditLog，并开始将新的EditLog写进edits.new。
（2）SecondaryNameNode将NameNode的FSImage(fsimage)和EditLog(edits)复制到本地的检查点目录。
（3）SecondaryNameNode将FSImage(fsimage)导入内存，并回放EditLog(edits)，将其合并到FSImage(fsimage.ckpt)，并将新的FSImage(fsimage.ckpt)压缩后写入磁盘。
hadoop大数据技术与应用考试题
1、Hadoop生态系统中的分布式存储系统是什么？A. HDFSB. HBaseC. HiveD. Mahout（答案：A，HDFS是Hadoop Distributed File System的缩写，是Hadoop的分布式存储系统）2、Hadoop集群中的NameNode主要负责什么功能？A. 数据存储B. 数据处理C. 元数据管理D. 资源调度（答案：C，NameNode负责Hadoop集群中的元数据管理）3、以下哪个工具常用于Hadoop集群的资源管理和作业调度？A. YARNB. HDFSC. ZookeeperD. Sqoop（答案：A，YARN是Yet Another Resource Negotiator的缩写，用于Hadoop集群的资源管理和作业调度）4、Hadoop中的MapReduce编程模型主要包括哪两个阶段？A. Map和ShuffleB. Map和ReduceC. Reduce和SortD. Sort和Combine（答案：B，MapReduce包括Map和Reduce两个阶段）5、HBase是Hadoop生态系统中的哪个组件？A. 分布式文件系统B. 分布式数据库C. 数据仓库D. 机器学习库（答案：B，HBase是Hadoop生态系统中的分布式数据库）6、以下哪个组件通常用于在Hadoop中进行大规模数据处理和分析？A. PigB. SqoopC. FlumeD. Zookeeper（答案：A，Pig是一个高级平台，用于在Hadoop中进行大规模数据处理和分析）7、Hadoop集群中的DataNode主要负责什么？A. 存储和管理数据块B. 处理数据计算C. 管理集群元数据D. 监控集群状态（答案：A，DataNode主要负责存储和管理数据块）8、以下哪个是Hadoop生态系统中的数据挖掘和机器学习库？A. MahoutB. HiveC. PigD. Oozie（答案：A，Mahout是Hadoop生态系统中的数据挖掘和机器学习库）。
Hadoop yarn原理
Hadoop yarn原理Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个分布式计算框架，用于管理和调度大规模数据处理任务。
它的核心原理是将计算资源从底层的集群中抽象出来，提供一个统一的接口供应用程序进行资源管理和调度。
在Hadoop YARN中，集群资源被进行抽象为一组可用的计算容器。
每个容器都有一定的CPU、内存和其他资源。
应用程序被划分为多个任务，每个任务对应一个或多个容器。
任务由应用程序管理器(ApplicationMaster)负责维护和执行。
应用程序管理器是一个特定的框架，负责解析和执行应用程序。
它与资源管理器(ResourceManager)进行通信，申请和释放容器资源，解析任务依赖关系，并监控任务的执行情况。
应用程序管理器还可以与节点管理器(NodeManager)交互，监控容器的运行状况，并重新分配任务以实现故障恢复和负载均衡。
资源管理器是YARN的核心组件，负责集群资源的全局调度和分配。
它维护了每个节点的资源状态，并响应应用程序管理器的资源申请请求。
资源管理器根据策略决定如何分配可用资源，并且可以进行动态调整以适应集群资源的变化。
节点管理器是运行在每个节点上的代理进程，负责管理各个容器的执行。
它与资源管理器通信，报告节点的状态和可用资源，并执行资源的分配和释放。
总而言之，Hadoop YARN的原理是通过将集群资源进行抽象和管理，实现了大规模数据处理任务的资源调度和执行。
应用程序管理器负责应用程序的管理和执行，资源管理器负责集群资源的全局调度和分配，而节点管理器负责各个容器的执行和资源管理。
这种分布式计算框架能够实现高效的资源利用和任务执行，提高数据处理的性能和可伸缩性。
Yarn简介
Yarn简介Yarn的概述YARN 是⼀个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于⼀个分布式的操作系统平台，是 Hadoop2.x 版本中的⼀个新特性。
Yarn中的⾓⾊Yarn也是主从结构，主要由ResourceManager、NodeManager、 ApplicationMaster和Container等⼏个组件构成。
ResourceManager 是根据任务的需要对集群资源的需求进⾏调度的 YARN 集群主控节点，负责协调和管理整个集群（所有 NodeManager）的资源。
NodeManager 是 YARN 集群当中真正资源的提供者，是真正执⾏应⽤程序的容器的提供者，监控应⽤程序的资源使⽤情况（CPU，内存，硬盘，⽹络），并通过⼼跳向集群资源调度器 ResourceManager 进⾏汇报以更新⾃⼰的健康状态。
同时其也会监督 Container 的⽣命周期管理，监控每个 Container的资源使⽤（内存、CPU 等）情况，追踪节点健康状况，管理⽇志和不同应⽤程序⽤到的附属服务（auxiliary service）。
AppMaster 对应⼀个应⽤程序，职责是：向资源调度器申请执⾏任务的资源容器，运⾏任务，监控整个任务的执⾏，跟踪整个任务的状态，处理任务失败以异常情况。
Container 容器是⼀个抽象出来的逻辑资源单位。
容器是由 ResourceManager Scheduler 服务动态分配的资源构成，它包括了该节点上的⼀定量 CPU，内存，磁盘，⽹络等信息，MapReduce 程序的所有 Task 都是在⼀个容器⾥执⾏完成的，容器的⼤⼩是可以动态调整的。
Container是Yarn对计算机计算资源的抽象，它其实就是⼀组CPU和内存资源，所有的应⽤都会运⾏在Container中。
简单点来说：1. 客户端(Client)：向整个集群提交MapReduce作业。
2. YARN资源管理器(ResourceManager)：负责调度整个集群的计算资源。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
单选题
1、以下选项哪个是YARN的组成部分？（A）
A、Container、ResourceManager、NodeManager、ApplicationMaster
B、Container、ResourceManager、NodeManager、ApplicationManager
C、Container、ResourceManager、Scheduler、ApplicationMaster
D、Container、ApplicationManager、NodeManager、ApplicationMaster
2、下列关于YARN的描述错误的是？（C）
A、ResourceManager负责整个系统的资源分配和管理，是一个全局的资源管理器
B、NodeManager是每个节点上的资源和任务管理器
C、ApplicationManager是一个详细的框架库，它结合从ResourceManager 获得的资源和 NodeManager协同工作来运行和监控任务
D、调度器根据资源情况为应用程序分配封装在Container中的资源
3、下列关于调度器的描述不正确的是？（A）
A、先进先出调度器可以是多队列
B、容器调度器其实是多个FIFO队列
C、公平调度器不允许管理员为每个队列单独设置调度策略
D、先进先出调度器以集群资源独占的方式运行作业
4、YARN哪种调度器采用的是单队列？（A）
A、FIFO Scheduler
B、Capacity Scheduler
C、Fair Scheduler
D、ResourceManager
1、YARN不仅支持MapReduce，还支持Spark，Strom等框架。
( √ )
2、Container是YARN中资源的抽象，它封装了某个节点上的多维度资源。
( √ )
3、YARN的三种调度器只有FIFO是属于单队列的。
( √ )
4、在YARN的整个工作过程中，Container是属于动态分配的。
( √ )。