第4章 MapReduce分布式计算框架
mapreduce在大数据处理中的作用
mapreduce在大数据处理中的作用一、引言随着大数据时代的到来，数据量越来越庞大，传统的数据处理方法已经无法胜任。
为了解决这个问题，谷歌公司在2004年提出了一种分布式计算框架——MapReduce，该框架可以对大规模数据进行高效处理，并且具有可扩展性和容错性等优点。
本文将详细介绍MapReduce在大数据处理中的作用。
二、MapReduce框架概述1. MapReduce框架基本原理MapReduce框架是一种分布式计算模型，它将一个大规模的任务分成若干个小任务，并行地执行这些小任务。
具体来说，MapReduce 框架包含两个阶段：映射（map）阶段和归约（reduce）阶段。
在映射阶段中，每个节点都会对输入数据进行处理，并将处理结果输出为键值对；在归约阶段中，所有节点将相同键值对的结果进行合并并输出最终结果。
2. MapReduce框架主要组件MapReduce框架主要由以下三个组件构成：（1）JobTracker：负责管理整个作业的执行过程，在其中分配任务给各个节点，并监控各个节点的状态。
（2）TaskTracker：负责执行具体的任务，在其中执行Map和Reduce操作，并将处理结果输出到HDFS中。
（3）HDFS：分布式文件系统，用于存储大规模数据。
三、MapReduce框架在大数据处理中的作用1. 高效的数据处理能力MapReduce框架采用分布式计算的方式，可以将一个大规模的任务分成若干个小任务，在多个节点上并行地执行这些小任务。
这种方式可以充分利用集群中的计算资源，提高数据处理速度。
同时，MapReduce框架还支持本地化计算，即将计算任务尽可能地分配到离数据源较近的节点上，减少网络传输带来的开销。
2. 可扩展性MapReduce框架具有良好的可扩展性。
由于它采用了分布式计算的方式，可以通过增加节点数量来扩展集群规模，以应对不断增长的数据量。
同时，MapReduce框架还支持动态添加和删除节点等操作，使得集群规模更加灵活。
大数据导论-思维、技术与应用 第4章 大数据处理系统
大数据的计算基础
随后，各家互联网公司开始利用Google的分布式计算模型搭建自己的分 布式计算系统，Google的成功使人们开始效仿，因此而产生了开源系统 Apache Hadoop。
Hadoop体系和Google体系各方面的对应关系表
大数据系统体系
计算模式
文件系统
数据库系统
Hadoop体系
Hadoop MapReduce
GFS系统架构
GFS是一个大型的分布式文件系统，为Google大数据处理系统提供海量存储，
主要由一个Master（主服务器）和很多Chunk Server（数据块服务器）组成。
Client是应用程序 的访问GFS的接口。
应用程序 （文件名，Chunk索引）
GFS 客户 端
（Chunk句柄 Chunk位置）
G FS主服 务器 文件 命名空 间
/foo/bar chunk 2ef0
Master主要是负责维护系统中 的名字空间、访问控制信息、
从Hale Waihona Puke 件到块的映射以及块的当 前位置等元素据，并与Chunk 标注： Server通信。
数据 信息
控制 信息
向数 据块服 务器发 出指令
（Chunk句柄 ，字字 范围） Chunk数据
服务器集群
服务器集群是由互相连接在一起的服务器群所组成的一个并行式或分布 式系统。目的在于提升服务器整体计算能力 服务器集群中的服务器运行同一个计算任务。因此，从外部看，这群服 务器表现为一台虚拟的服务器，对外提供统一的服务。
尽管单台服务器的运算能力有限，但是将成百上千的服务器组成服务器 集群后，整个系统就具备了强大的运算能力，可以支持大数据分析的运 算负荷。 比如：Google，Amazon，阿里巴巴的计算中心里的服务器集群都达到 了5000台服务器的规模。
第4章大数据技术教程-MapReduce
第四章分布式计算框架MapReduce4.1初识MapReduceMapReduce是一种面向大规模数据并行处理的编程模型，也一种并行分布式计算框架。
在Hadoop流行之前，分布式框架虽然也有，但是实现比较复杂，基本都是大公司的专利，小公司没有能力和人力来实现分布式系统的开发。
Hadoop的出现，使用MapReduce框架让分布式编程变得简单。
如名称所示，MapReduce主要由两个处理阶段：Map阶段和Reduce 阶段，每个阶段都以键值对作为输入和输出，键值对类型可由用户定义。
程序员只需要实现Map和Reduce两个函数，便可实现分布式计算，而其余的部分，如分布式实现、资源协调、内部通信等，都是由平台底层实现，无需开发者关心。
基于Hadoop开发项目相对简单，小公司也可以轻松的开发分布式处理软件。
4.1.1 MapReduce基本过程MapReduce是一种编程模型，用户在这个模型框架下编写自己的Map函数和Reduce函数来实现分布式数据处理。
MapReduce程序的执行过程主要就是调用Map函数和Reduce函数，Hadoop把MapReduce程序的执行过程分为Map和Reduce两个大的阶段，如果细分可以为Map、Shuffle（洗牌）、Reduce三个阶段。
Map含义是映射，将要操作的每个元素映射成一对键和值，Reduce含义是归约，将要操作的元素按键做合并计算，Shuffle在第三节详细介绍。
下面以一个比较简单的示例，形象直观介绍一下Map、Reduce阶段是如何执行的。
有一组图形，包含三角形、圆形、正方形三种形状图形，要计算每种形状图形的个数，见下图4-1。
图：4-1 map/reduce计算不同形状的过程在Map阶段，将每个图形映射成形状（键Key）和数量（值Value），每个形状图形的数量值是“1”；Shuffle阶段的Combine（合并），相同的形状做归类；在Reduce阶段，对相同形状的值做求和计算。
分布式计算算法
分布式计算算法分布式计算是一种计算方法，它可以将一个大的计算任务分解成许多小的部分，然后将这些部分分配给多台计算机进行处理。
这种方法可以提高计算效率，因为它可以利用多台计算机的并行处理能力。
分布式计算算法的设计需要考虑到如何将任务分配给各个计算机，如何协调各个计算机之间的通信和协作，以及如何处理分布式计算中的数据一致性和错误恢复等问题。
分布式计算算法可以根据其应用场景和数据处理方式的不同，采用不同的设计方法和技术。
其中一些常见的分布式计算算法包括：1. MapReduce：这是一种常见的分布式计算算法，它将一个大型任务分解成许多小的Map任务，并将这些任务分配给各个计算机进行处理。
然后，通过Reduce阶段将各个计算机的处理结果进行汇总和整合，得到最终的输出结果。
2. Flink：Flink是一种流处理框架，它支持大规模的流处理和批处理任务。
Flink通过数据流的方式将任务分配给各个计算机进行处理，并支持实时流处理和批处理之间的无缝切换。
3. Hadoop：Hadoop是一种分布式计算框架，它使用MapReduce算法进行大规模数据的分布式处理。
Hadoop可以处理海量数据，并且可以跨多个计算机集群进行并行处理。
4. Spark：Spark是一种通用的分布式计算框架，它支持大规模的数据处理和分析。
Spark提供了丰富的数据操作函数和转换操作，并可以在多个计算机集群上进行并行处理。
5. DAG（有向无环图）计算：这种分布式计算算法通过将任务分解成多个子任务，并使用有向无环图的方式将各个子任务连接起来，形成一个完整的计算流程。
DAG计算可以更好地利用并行处理能力，并支持更复杂的计算任务。
以上是一些常见的分布式计算算法，它们各自具有不同的特点和适用场景。
在实际应用中，需要根据具体的需求和场景选择合适的分布式计算算法。
《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：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，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%）。
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。
简述mapreduce计算过程
简述mapreduce计算过程
mapreduce是一种用来实现高度可扩展的分布式计算框架。
mapreduce的计算过程大致可以分为map阶段和reduce阶段，下面分别介绍这两个阶段的计算过程。
map阶段：
1、用户提交一个由map处理程序和reduce处理程序组成的程序，它们针对特定的查询目标；
2、mapreduce框架将用户提交的代码发送给集群中的各个节点，每个节点上的代码都是完全一样的；
3、集群中的节点上分别启动map任务，map任务会把数据划分为若干个小块，然后把每个小块的数据都传递给map任务；
4、map任务根据用户提供的数据处理程序，对每个块的数据进行处理，形成一个中间结果；
5、map处理结果在每个节点之间进行汇总，形成map输出结果； reduce阶段：
1、接着上面的map处理结果，用户提交的reduce处理程序会把多个节点上的map任务的结果进行合并；
2、reduce任务会根据用户提交的reduce程序，对合并后的map 任务处理结果进行处理，形成最终的输出结果；
3、最终的输出结果会被存储到指定的目标；
4、输出结果的格式也由用户指定。
通过map和reduce这两个阶段，可以实现复杂的分布式计算任
务，从而实现数据的计算、分类和汇总，从而提高计算能力。
云计算Mapreduce简介PPT课件
google云计算的构成要素
• 谷歌文件系统GFS（海量的数据访问存储） • Chubby分布式锁服务（分布式环境下并发操作的同步） • MapReduce分布式编程模型的结构（并行数据处理） • BigTable结构化数据存储系统（管理组织海量的数据）
google云计算的构成要素
Google云计算应用
惊人，能容纳不计其数的网络数据拷贝，因此搜索速度能够更快，在眨眼之
间便能为数十亿的搜索提交答案。
• 向"云"规模的数据处理迈进标志着我们在信息处理方面发生了翻天覆地的转 变。从最基本的层面讲，"云"的发展就如同100年前人类用电的进程演变，当 时的农场和公司逐渐关闭了自己的发电机，转而从高效的发电厂购买电力。 Google的高管们很早前就开始展望这一转变并为之进行筹划准备。
强大的分布式处理能力
• 云计算：其概念是由Google提出的，这是一个美 丽的网络应用模式。
• 主要目的：它旨在通过网络把多个成本相对较低 的计算实体整合成一个具有强大计算能力的完美 系统。
强大的分布式处理能力
•
由几十万甚至大约100万台廉价的服务器所组成的网络。这些机器单个
而论的话，其性能并不比家用台式机强大多少。但是这个网络存储的数据量
过程5master通知分配了reduce作业的worker它负责的分区在什么位置当reduceworker把所有它负责的中间键值对都读过来后先对它们进行排序使得相同键的键值对聚集在一起
Google云计算的强 大处理能力
目录
• 1.为何云计算有强大的处理能力 • 2.云计算的构成要素 • 3.MapReduce分布式编程模型的结构 • 4.MapReduce对数据处理的流程 • 5.容错机制
mapreduce总结
mapreduce总结MapReduce一个由Google出的分布式编程模型，它将大数据处理转化为分布式程序模型，提供了一种简单却强大的方法来处理海量的数据。
MapReduce优点在于提供了一种既可以低成本、高效率地处理大规模数据的数据处理框架，在大数据的处理和管理方面发挥了重要作用。
本文将对MapReduce的相关概念及其实现原理、特点和应用进行综述。
一、MapReduce的概念MapReduceGoogle发明的一种解决海量数据处理的分布式编程模型，它是一种计算框架，可以将一个大型数据集分割成多个小任务，并把任务分发到多台机器上执行，并最终将小任务的结果合并成最终结果。
MapReduce模型由Google在2004年提出，并于2005年在著名论文“MapReduce：A Flexible Data Processing Tool”中被正式发表，其主要贡献者为Google公司的三位研究人员：Jeff Dean、Sanjay Ghemawat Andrew Tomkins。
二、MapReduce的实现原理MapReduce实现原理主要分2个阶段。
1. Map：Map是利用已有的数据，进行数据归类和分块的过程，将大规模的数据量分割成多个中等规模的数据块，每个数据块用一个子任务来处理；2. Reduce阶段：Reduce是从 Map的多个子任务的结果中汇总出最终的结果；MapReduce框架建立在分布式环境之上，将一个大规模的计算任务拆分成小任务，分发到各个节点运行，最后把小任务的结果合并成一个总结果。
三、MapReduce的特点MapReduce模型提供了一种机制，可以实现以下处理大规模数据的特点：1.发处理大数据：MapReduce过将大数据集分成多个小数据集，并由多个节点并行处理，从而提供了大规模数据处理的并发能力，可以提升处理效率；2.错性：MapReduce型支持容错性处理，也即当某台机器出现故障或是宕机，MapReduce架会将任务重新分发到其它机器上执行，从而保证了数据的正确性；3.可伸缩性：MapReduce型具有较高的可伸缩性，即可以根据需求随时增加或减少计算任务的数量，从而改变计算的规模；4.持低延迟的数据处理：MapReduce数据处理过程中，可以有效避免数据倾斜现象，从而减少任务处理的时间。
大数据基础ppt04第四章大数据计算
教学分析
Teaching Analysis
Hive与传统关系数据库对比如表4-2所示。
教学分析
Teaching Analysis
2.DAG模型的改进—RDD（可恢复分布式数据集）
MapReduce的另一个不足之处是使用磁盘存储中间结果，严重影响了系统的性 能，这在机器学习等需要迭代计算的场合更为明显。Spark对早期的DAG模型作了改 进，基于内存的运算要快100倍以上，基于磁盘的运算也要快10倍以上。
教学分析
Teaching Analysis
4.3 流计算
4.3.1 流计算概述
流计算框架一般采用DAG（有向无环图）模型。图中的节点分为两类：一类是数 据的输入节点，负责与外界交互而向系统提供数据；另一类是数据的计算节点，负责 完成某种处理功能如过滤、累加、合并等。如图4-6所示。
图4-6 流计算DAG模型示意图
图4-4 MapReduce与Spark中间结果保存方式对比
教学分析
Teaching Analysis
3.Spark对MapReduce的改进 下面总结Spark对MapReduce的改进。 (1)MapReduce抽象层次低，需要手工编写代码完成；Spark基于RDD抽象，使数据处理 逻辑的代码非常简短。 (2)MapReduce只提供了map和reduce两个操作，表达力欠缺；Spark提供了很多转换 和动作，很多关系数据库中常见的操作如JOIN、GROUP BY已经在RDD中实现。 (3)MapReduce中，只有map和reduce两个阶段，复杂的计算需要大量的组合，并且由 开发者自己定义组合方式；Spark中，RDD可以连续执行多个转换操作，如果这些操作对 应的RDD分区不变的话，还可以放在同一个任务中执行。 (4)MapReduce处理逻辑隐藏在代码中，不直观；Spark代码不包含操作细节，逻辑更清 晰。 (5)MapReduce中间结果放在HDFS中；Spark中间结果放在内存中，内存放不下时才写 入本地磁盘而不是HDFS，这显著提高了性能，特别是在迭代式数据处理的场合。 (6)MapReduce中，reduce任务需要等待所有map任务完成后才可以开始；在Spark中 ，分区相同的转换构成流水线放到同一个任务中运行。
简述mapreduce体系结构
MapReduce 体系结构简述
MapReduce 是一种用于处理海量数据的分布式计算框架，其核心思想是将数据处理过程分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。
在Map 阶段，数据被分成多个块，每个块都被映射到一个 Mapper 进程上进行处理；在 Reduce 阶段，多个 Mapper 进程的输出被聚合到一个 Reducer 进程上进行处理。
MapReduce 体系结构的基本组成部分包括：
1. MapTask：负责 Map 阶段的数据处理流程，接受输入数据块和 Map 函数，执行 Map 函数并将结果输出到本地磁盘。
2. ReduceTask：负责 Reduce 阶段的数据处理流程，接受来自多个 MapTask 的输出数据，执行 Reduce 函数并将结果输出到本地磁盘。
3. MRAppMaster：负责整个 MapReduce 程序的过程调度及状态协调，包括任务调度、进度监控、错误恢复等。
MapReduce 程序的运行过程如下：
1. 输入数据被分成多个数据块。
2. 每个数据块都被映射到一个 Mapper 进程上进行处理，Mapper 进程执行 Map 函数并将结果输出到本地磁盘。
3. 多个 Mapper 进程的输出数据被聚合到一个 Reducer 进程上进行处理，Reducer 进程执行 Reduce 函数并将结果输出到本地磁盘。
4. MRAppMaster 负责任务调度、进度监控、错误恢复等，确保
MapReduce 程序的正确性和可靠性。
MapReduce 体系结构的优点在于其高度并行化和可扩展性，能够处理海量数据并在分布式环境中实现高性能计算。
简述mapreduce计算的主要流程
简述mapreduce计算的主要流程
MapReduce计算是一种分布式计算模型，其主要流程可以简述为以下几个步骤：
1. 输入分片：将输入数据分成若干个小块进行处理，每个小块称为一个输入分片。
2. Map阶段：将每个输入分片分配给一个或多个Map任务进行处理。
每个Map任务读取一个输入分片，并将其转换为一系列<key, value>对。
这些<key, value>对称为Map输出。
3. Shuffle阶段：将Map输出按照key值进行排序，将具有相同key值的<key, value>对分组在一起，并将它们发送给同一个Reduce任务进行处理。
这个过程称为shuffle。
4. Reduce阶段：将每个Reduce任务处理的<key, value>对按照一定的规则进行合并（如求和、求平均值等），并输出结果。
5. 输出合并：将所有Reduce任务的输出结果合并成一个最终的输出结果，并将其存储到输出文件中。
以上就是MapReduce计算的主要流程，其中Map阶段、Shuffle 阶段和Reduce阶段是整个计算过程中最关键的三个阶段，它们的正确性和效率对整个计算的性能影响非常大。
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大数据处理中的分布式计算框架
大数据处理中的分布式计算框架近年来，随着互联网和智能化技术的不断进步，数据已经成为我们生活工作中必不可少的资源。
在各个领域中，数据的处理和分析是不可避免的问题，因为只有通过对数据加以利用，才能真正地为我们带来价值，实现各种业务的顺利发展。
而在大数据环境下，要高效地处理海量的数据，分布式计算框架已经成为了一种不可缺少的技术。
什么是分布式计算框架？所谓分布式计算框架，指的是一种能够将计算任务分发到多个计算节点上，并通过网络进行协作的计算系统框架。
这种框架之所以能够在各种大规模应用场景中得到广泛应用，主要是因为其能够有效地解决扩展性和性能问题。
在实际应用中，分布式计算框架已经成为了处理大数据的基本工具。
分布式计算框架的优势分布式计算框架有很多优势，比如具有高性能、高可靠性和高可扩展性等特点。
在分布式计算框架中，应用程序可以利用多个计算节点进行并行计算，从而提高计算速度和系统性能。
而且，在节点之间的数据交换和任务分发方面，分布式计算框架也具有灵活性和可靠性，比如可以实现按需重新部署、动态负载均衡和故障转移等功能，从而保证了系统的高可用性和高可靠性。
常见的分布式计算框架目前，常见的分布式计算框架主要包括Hadoop、Spark和Flink 等。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初是由Apache基金会开发的。
它主要包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个部分。
其中，HDFS是一种分布式文件系统，可以存储海量数据；而MapReduce则是一种分布式数据处理编程模型，可以将计算任务分解为若干个小任务，并将其分发到不同的计算节点上进行并行计算。
Spark是一个快速、通用的分布式计算框架，最初是由University of California, Berkeley的AMPLab开发的。
与Hadoop相比，Spark具有更快的处理速度和更灵活的编程模型。
它支持多种编程语言，包括Java、Scala和Python等。
阐述分布式计算框架mapreduce的主要步骤
阐述分布式计算框架mapreduce的主要步骤嘿，咱今儿就来唠唠这分布式计算框架 mapreduce 的主要步骤哈！你想啊，这 mapreduce 就像是一个超级大的团队在干活儿。
第一步呢，就是“map”啦，就好比是一群勤劳的小蜜蜂，各自在自己的那片花丛里忙碌着采集花粉。
每个小蜜蜂都专注于自己的任务，把那些杂乱无章的数据给初步处理一下，提取出有用的信息来。
然后呢，到了第二步“reduce”啦，这就像是把小蜜蜂们采集来的花粉都汇聚到一起，进行进一步的加工和整理。
把那些经过“map”处理后的小块信息，给整合成一个有意义的大结果。
你说这 mapreduce 厉害不厉害？就像是一场精彩的魔术表演！通过这两个步骤的完美配合，原本庞大复杂的数据就被驯服得服服帖帖啦！它能处理海量的数据，就像一个大力士能轻松举起千斤重担一样。
这就好像我们生活中的很多事情，得一步一步来，不能着急。
先把基础打好，就像“map”阶段把数据初步处理好，然后再进行深入的整合和归纳，就像“reduce”阶段一样。
你想想看，如果没有前面的精心准备，后面怎么能得出漂亮的结果呢？而且啊，这mapreduce 还特别灵活。
它可以根据不同的需求和场景，调整“map”和“reduce”的具体操作。
就像我们人一样，面对不同的情况会有不同的应对方法。
它能适应各种复杂多变的环境，这可真是太牛了！再看看我们周围的世界，很多事情不也是这样吗？一个大工程的完成，不就是由无数个小步骤组成的吗？一个团队的成功，不也是大家齐心协力，各自做好自己的那部分工作，最后汇聚成一个伟大的成果吗？总之啊，这分布式计算框架 mapreduce 的主要步骤，真的是非常重要，非常神奇！它让我们能轻松应对那些看似不可能完成的任务，让数据处理变得不再那么困难。
咱可得好好了解它，掌握它，让它为我们的工作和生活带来更多的便利和惊喜呀！。
《分布式计算》教学大纲
《分布式计算》教学大纲一、课程的性质、目的与任务并行与分布式计算是当今计算机科学与技术最为活跃的领域之一，以网络为基础的分布式计算是成本低，应用范围广，具有广阔发展前景的一个重要方向，而分布式算法是深入开展分布式计算的核心基础。
《分布式计算》是计算机科学与技术专业和软件工程专业本科生的专业选修课程。
本课程的教学任务和目标是针对以计算机网络为背景的大规模信息处理与计算机应用问题，介绍分布式计算中最基本的分布式算法设计的理论基础、核心思想、基本概念、基本原理、基本方法、基本技术以及一些重要的基础算法，帮助学生掌握分布式算法领域最基本的知识，使他们能够运用这些知识解决分布式计算领域内一些简单问题的分布式算法设计问题，能够对分布式算法的正确性和复杂性进行分析。
通过本课程的学习，要求学生达到:1．通过规范地完成若干“分布式算法设计基础”课程的实验，进一步巩固所学的相关书本知识，在知识、能力、素质上得到进一步的提高；2．有能力阅读分布式计算领域的一些科技文献，独立开展一些分布式算法设计、分析与应用方面的工作，为未来从事分布式计算领域的工作奠定必要的分布式算法设计基础。
二、课程教学基本内容与要求第一章导论：分布式系统（一）基本教学内容1.1 分布式系统的定义1.2 体系结构和语言1.3 分布式算法（二）基本要求教学目的：掌握计算机分布式系统的基本概念、理解计算机体系结构和语言，了解分布式算法。
教学重点：重点讲解分布式系统的定义、体系结构。
教学难点：分布式算法。
第二章模型（一）基本教学内容2.1 转移系统和算法2.2 转移系统性质的证明2.3 事件的因果序和逻辑时钟2.4 附加假设，复杂度（二）基本要求教学目的：掌握模型的基本概念、转移系统性质，理解事件的因果序和逻辑时钟，了解附加假设，复杂度。
教学重点：转移系统和算法、事件的因果序和逻辑时钟。
教学难点：转移系统性质的证明。
第三章通信协议（一）基本教学内容3.1 平衡滑动窗口协议3.2 基于计时器的协议（二）基本要求教学目的：理解平衡滑动窗口协议，了解基于计时器的协议机制。
mapreduce基础编程
mapreduce基础编程MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。
在大数据时代，MapReduce已经成为了大数据处理的重要工具之一。
本文将介绍MapReduce的基础编程，包括程序结构、Mapper、Reducer、Partitioner等概念。
1. MapReduce程序结构MapReduce程序由两个部分组成：Map函数和Reduce函数。
Map 函数将输入数据划分为若干个子集，每个子集进行单独处理并输出一个键值对；Reduce函数将Map函数输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
2. MapperMapper是MapReduce程序中的一个重要组成部分。
Mapper将输入数据分块，每个分块生成一组键值对。
Mapper的主要任务是将输入数据处理为键值对，并将这些键值对传递给Reducer。
3. ReducerReducer是MapReduce程序中的另一个重要组成部分。
Reducer 将Mapper输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
Reducer的主要任务是对Mapper输出的键值对进行合并和聚合操作。
4. PartitionerPartitioner是MapReduce程序中的另一个重要组成部分。
Partitioner将Reducer的输入键值对进行分组，将相同的键值对分配到同一个Reducer中。
Partitioner的主要任务是保证相同的键值对进入同一个Reducer中进行合并操作，从而保证MapReduce程序的正确性。
总之，MapReduce是一种分布式计算模型，主要用于处理大规模数据集。
MapReduce程序由Map函数和Reduce函数组成，Mapper将输入数据分块，每个分块生成一组键值对，Reducer将Mapper输出的键值对进行合并，得到最终的结果。
Partitioner将Reducer的输入键值对进行分组，保证相同的键值对进入同一个Reducer中进行合并操作。
分布式计算框架-MapReduce基本原理（MP用于分布式计算）
分布式计算框架-MapReduce基本原理（MP⽤于分布式计算）hadoop最主要的2个基本的内容要了解。
上次了解了⼀下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的⼀些基本原理。
MapReduce⽂件系统：它是⼀种编程模型，⽤于⼤规模数据集（⼤于1TB）的并⾏运算。
MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。
当你向mapreduce框架提交⼀个计算作业，它会⾸先把计算作业分成若⼲个map任务，然后分配到不同的节点上去执⾏，每⼀个map任务处理输⼊数据中的⼀部分，当map任务完成后，它会⽣成⼀些中间⽂件，这些中间⽂件将会作为reduce任务的输⼊数据。
Reduce任务的主要⽬标就是把前⾯若⼲个map的数据汇总到⼀起并输出。
MapReduce的体系结构：主从结构：主节点，只有⼀个：JobTracker；从节点，有很多个：Task TrackersJobTracker负责：接收客户提交的计算任务；把计算任务分给Task Trackers执⾏；监控Task Tracker的执⾏情况；Task Trackers负责：执⾏JobTracker分配的计算任务。
MapReduce是⼀种分布式计算模型，由google提出，主要⽤于搜索领域，解决海量数据的计算问题。
MR由两个阶段组成：Map和Reduce,⽤户只需要实现map（）和reduce()两个函数，即可实现分布式计算，⾮常简单。
这两个函数的形参是key、value，表⽰函数的输⼊信息。
MapReduce执⾏流程：MapReduce原理：执⾏步骤：1. map任务处理1.1 读取输⼊⽂件内容，解析成key、value对。
对输⼊⽂件的每⼀⾏，解析成key、value对。
每⼀个键值对调⽤⼀次map函数。
1.2 写⾃⼰的逻辑，对输⼊的key、value处理，转换成新的key、value输出。
1.3 对输出的key、value进⾏分区。
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：A.流计算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D.高可靠性正确答案：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3多选(3分)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.OracleC.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D.HBase数据库表可以设置该表任意列作为索引正确答案：C你选对了10单选(2分)已知一张表student存储在HBase中，向表中插入一条记录{id:2015001,name:Mary,{score:math}:88}，其id 作为行键，其中，在插入数学成绩88分时，正确的命令是:A.put 'student','score:math','88'B.put 'student','2015001','score:math','88'C.put 'student','2015001','math','88'D.put 'student','2015001','88'正确答案：B你选对了11单选(2分)NoSQL数据库的三大理论基石不包括:A.ACIDB.最终一致性C.BASED.CAP正确答案：A你选对了12单选(2分)在设计词频统计的MapReduce程序时，对于文本行“hello bigdata hello hadoop”，经过map函数处理后直接输出的结果应该是（没有发生combine和merge操作）:A.<"hello",1,1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>B. <"hello",<1,1>>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>C.<"hello",2>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>正确答案：D你选对了13单选(2分)假设已经配置好PATH环境变量，启动Hadoop的命令是:A.start-hdfs.shB.start-fs.shC.start-dfs.shD.start-hadoop.sh正确答案：C你选对了14单选(2分)下列说法错误的是：A.HDFS Federation使得HDFS的命名服务能够水平扩展B.第二名称节点是热备份，而HDFS HA不是热备份C.HDFS HA可以解决单点故障问题D.第二名称节点无法解决单点故障问题正确答案：B你选对了15单选(2分)。
mapreduce 原理
mapreduce 原理MapReduce是一个分布式计算模型，旨在解决当今海量数据处理需求的问题。
由Google发明，并被广泛应用于大数据领域。
MapReduce原理涉及到两个阶段：Map和Reduce。
Map阶段是将数据分片并交给多个Map节点进行处理。
每个Map节点都将数据处理成键值对形式，并且根据初始的设定对指定的键和值进行分类。
其作用是把大量数据切割成若干小块，在分布式集群中并行运行，减少数据交换和通信的代价。
Reduce阶段是对Map节点进行的进一步操作，将Map节点输出的键值对按照特定的规则分组，然后将不同组中同一键值的数据进行合并。
Reduce过程是对中间结果的合并和汇总，将多个Map节点输出的结果合并成最终的结果。
MapReduce的原理在处理海量数据时具有很强的优势。
在Map阶段，数据被分散在集群中的多个节点上，不同节点的处理结果互不影响，处理速度快。
在Reduce阶段，数据的汇总和合并减少了数据间的传输，极大地降低了网络传输的代价。
此外，MapReduce还提供了一些高级API，可以使开发者更方便地进行数据处理。
例如，Hadoop就是一个使用MapReduce作为计算模型的分布式计算框架，提供了多个API，如HDFS、MapReduce和YARN。
总之，MapReduce的分布式计算原理为处理海量数据提供了很大的帮助。
它将数据切分成若干小块，使得不同节点可以并行处理，同时，其Reduce阶段还可以对数据进行合并和汇总。
这一特性在目前大数据处理业务中可以发挥巨大的优势，而且还可以使用MapReduce提供的API进行更加便捷的操作。
分布式计算框架
分布式计算框架MapReduce简介概念⾯向批处理的分布式计算框架⼀种编程模型: MapReduce程序被分为Map(映射)和Reduce(化简)阶段核⼼思想分⽽治之, 并⾏计算移动计算⽽⾮移动数据特点MapReduce有⼏个特点：移动计算⽽不移动数据：分布式计算，计算跟着数据⾛，数据存放在哪就在哪⾥进⾏计算，极⼤的减少了IO的开销。
良好的扩展性：分布式计算框架拥有相当良好的扩展性，随着节点数量的增加，单个节点的计算量减⼩，整体的计算能⼒近乎线性的递增。
⾼容错性：计算任务失败，会⾃动恢复计算，拥有良好的容错性。
状态监控：提交任务之后，任务具体执⾏在哪个节点，具体执⾏到哪个阶段，在后台或者监控界⾯，我们都能实时的进⾏监控。
适合于海量数据的离线批处理：MapReduce在设计之初的⽬标就是⾯向离线批处理，特别是⼤吞吐量的离线处理场景，更适合于MapReduce。
降低了分布式编程的门槛：⼤部分操作MapReduce已经实现，我们仅仅需要在特定的部分编写我们⾃⼰的业务逻辑，极⼤的减少了⼯作量，同时也降低了编程的门槛。
MR原理1. 作业（job）：作业是客户端提交请求执⾏的⼀个单元，它包括数据、计算框架以及⼀些配置信息等。
2. 任务（task）：是作业细分之后的细分⼯作单元，如MapReduce中的Map Task和Reduce Task。
MapReduce划分为四个阶段，分别为：Split、Map、Shuffle、Reduce。
1. Split阶段，主要负责“分”，这个阶段会由MapReduce⾃动将⼀个⼤⽂件切分成多个⼩的split⽂件⽚段，split只是逻辑概念，仅包含如数据起始位置，长度，所在位置等描述信息。
2.x当中默认的切分规则，⼀个split刚好为⼀个block⼤⼩128M。
那么10TB的数据⽂件，此时就会划分为像图中⼀样多个⼩split⽚段，每⼀个split交由⼀个Map Task处理。
2. Map阶段，会处理经过Split阶段切分好的数据⽚段，每⼀个split将对应⼀个Map的任务，也就说像图中所画Split切分为三个⽚段，分别对应着三个Map Task任务。
mapreduce基本数据类型
mapreduce基本数据类型MapReduce基本数据类型MapReduce是一种分布式计算框架，它可以处理大规模数据集。
在MapReduce中，数据被分为若干个块，并行处理每个块。
这些块可以存储在不同的计算机上，因此MapReduce可以利用多台计算机的计算能力来加速处理。
在MapReduce中，有几种基本的数据类型。
这些数据类型是MapReduce中最基础的部分，理解它们对于深入理解整个框架非常重要。
1. 输入键值对输入键值对是MapReduce中最基本的数据类型之一。
在Map阶段，输入键值对被传递给Mapper函数进行处理。
输入键值对通常表示一个文本文件或一个数据库表中的一行记录。
输入键值对由两部分组成：键和值。
键通常是一个标识符，用于唯一地标识该记录或该行文本。
值则是该记录或该行文本的内容。
2. 中间键值对中间键值对是MapReduce中另一个重要的数据类型。
在Mapper函数处理完输入键值对后，它会输出若干个中间键值对。
这些中间键值对会被传递给Reducer函数进行处理。
中间键值对也由两部分组成：键和值。
不同于输入键值对，中间键通常是一个单词或者一个短语，而值则是该单词或短语在文本中出现的次数。
3. 输出键值对输出键值对是MapReduce中最终的结果。
在Reducer函数处理完所有的中间键值对后，它会输出若干个输出键值对。
这些输出键值对通常表示整个数据集的统计结果。
输出键值对也由两部分组成：键和值。
不同于中间键值对，输出键通常是一个汇总信息，而值则是该汇总信息所代表的数量或者百分比。
4. 计数器计数器是MapReduce中一个特殊的数据类型。
它用于记录程序执行中一些重要的统计信息，例如输入记录数、输出记录数、错误记录数等等。
计数器通常由两部分组成：名称和数量。
名称表示该计数器所记录的信息类型，数量则表示该信息类型出现的次数。
5. 分布式缓存分布式缓存也是MapReduce中一个特殊的数据类型。
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✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例分析
2. 案例需求及分析
经过Map阶段数据转换后，同一个文档中相同的单词会出现多个的情况，而 单纯依靠后续Reduce阶段无法同时完成词频统计和生成文档列表，所以必须增加 一个Combine阶段，先完成每一个文档的词频统计。
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
倒排文件
单词1 单词2 单词3 ...
文档1、文档4、文档13... 文档2、文档6、文档10...
文档3、文档7... ...
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例分析
2. 案例需求及分析
现假设有三个源文件file1.txt、file2.txt和file3.txt，需要使用倒排索引的方式 对这三个源文件内容实现倒排索引，并将最后的倒排索引文件输出。
✎ 4.5 MapReduce性能优化策略
Shuffle 阶段
Shuffle阶段的调优就是给Shuffle过程尽量多地提 供内存空间，以防止出现内存溢出现象，可以由参数 mapred.child.java.opts来设置，任务节点上的内存大 小应尽量大。
MapReduce还有一些基本的资源属性的配置， 这 些 配 置 的 相 关 参 数 都 位 于 mapred-default.xml 文 件中，我们可以合理配置这些属性提高MapReduce性 能，例如合理设置MapTask、ReduceTask等参数。
is
file1.txt:1;file2.txt:2
simple
file1.txt:1;file2.txt:1
powerful file2.txt:1
bye
file3.txt:1
Hello
file3.txt:1
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例分析
2. 案例需求及分析
首先，使用默认的TextInputFormat类对每个输入文件进行处理，得到文本 中每行的偏移量及其内容。Map过程首先分析输入的<key，value>键值对，经 过处理可以得到倒排索引中需要的三个信息：单词、文档名称和词频。
06 05
01 04
02
Mapper组件
Hadoop 提 供 的 Mapper 类 是 实 现 Map 任 务 的 一 个 抽 象 基 类，该基类提供了一个map() 方法。
03
Reducer组件
Map过程输出的键值对，将由 Reducer组件进行合并处理，最终 的某种形式的结果输出。
Partitioner组件
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例实现
2. Combine阶段实现
根据Map阶段的输出结果形式，在cn.itcast.mr.InvertedIndex包下，自 定义实现Combine阶段的类InvertedIndexCombiner，对每个文档的单词进 行词频统计。
本地运行 模式
在当前的开发环境模拟MapReduce 执行环境，处理的数据及输出结果在本地 操作系统。
集群运行 模式
✎ 4.5 MapReduce性能优化策略
使用Hadoop进行大数据运算，当数据量极其大时 ，那么对MapReduce性能的调优重要性不言而喻，尤 其是Shuffle过程中的参数配置对作业的总执行时间影 响特别大，我们可以从五个方面对MapReduce程序进 行性能调优，分别是数据输入、Map阶段、Reduce阶 段、Shuffle阶段和其他调优属性方面。
✎ 4.1 MapReduce概述
MapReduce编程模型
MapReduce是一种编程模型，用于处理大规模数据集的并行运算。使 用MapReduce执行计算任务的时候，每个任务的执行过程都会被分为两个 阶 段 ， 分 别 是 Map 和 Reduce ， 其 中 Map 阶 段 用 于 对 原 始 数 据 进 行 处 理 ， Reduce阶段用于对Map阶段的结果进行汇总，得到最终结果。
(2) 入键值对。
• 最后，调用Reduce()方法将单词汇总、排序后，通过TextOutputFormat组件输出到结果
(3) 文件中。
✎ 4.2 MapReduce工作原理
MapReduce 框 架 要 是 由 Map和Reduce阶段来实现计 算的，那么这两个阶段内部是 如何协同工作的呢？
✎ 4.2 MapReduce工作原理
源文件
file1.txt=MapReduce is simple file2.txt=MapReduce is powerful is simple file3.txt:Hello MapReduce bye MapReduce
倒排文件
实现倒排索引
MapReduce file1.txt:1;file2.txt:1;file3.txt:2
第4章 MapReduce分布式计算框架
· MapReduce概述 · MapReduce工作原理 · MapReduce编程组件
• MapReduce运行模式 • MapReduce性能优化策略
✎ ✎ 学习目标
1 理解MapReduce的
核心思想
掌握MapReduce的编 2
程模型和工作原理
掌握MapReduce常见
✎ 4.1 MapReduce概述
MapReduce核心思想
MapReduce作为一种分布式计算模型，它主要用于解决海量数据的计 算问题。使用MapReduce操作海量数据时，每个MapReduce程序被初始 化为一个工作任务，每个工作任务可以分为Map和Reduce两个阶段。
Map 阶段
Reduce 阶段
✎ 4.5 MapReduce性能优化策略
Map阶段
• 减少溢写（spill）次数 • 减少合并（merge）次数 • 在 map 之 后 ， 不 影 响 业 务 逻 辑 前 提 下 ， 先 进 行
combine处理，减少 I/O
✎ 4.5 MapReduce性能优化策略
Reduce阶段
• 合理设置map和reduce数 • 设置map、reduce共存 • 规避使用reduce • 合理设置reduce端的buffer
负责将任务分解，即把复杂的 任务分解成若干个“简单的任务”来 并行处理，但前提是这些任务没有必 然的依赖关系，可以单独执行任务。
负责将任务合并，即把Map 阶段的结果进行全局汇总点击此处 输入文字。
✎ 4.1 MapReduce概述
MapReduce核心思想
MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。即使用户不懂分布式 计算框架的内部运行机制，但是只要能用Map和Reduce思想描述清楚要处 理的问题，就能轻松地在Hadoop集群上实现分布式计算功能。
其他 调优属性
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案常用的数据结构，被广泛应用于全文搜索引擎。倒排 索引主要用来存储某个单词（或词组）在一组文档中的存储位置的映射，提供了可以根据 内 容 来 查 找 文 档 的 方 式 ， 而 不 是 根 据 文 档 来 确 定 内 容 ， 因 此 称 为 倒 排 索 引 （ Inverted Index）。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(Inverted File)。
4 编程组件的使用
了解MapReduce的
优化策略
3
✎ 目录
MapReduce概述
☞点击查看本节相关知识点
MapReduce工作原理
☞点击查看本节相关知识点
MapReduce编程组件
☞点击查看本节相关知识点
MapReduce运行模式
☞点击查看本节相关知识点
✎ 目录
MapReduce性能优化策略
✎ 4.3 MapReduce编程组件
InputFormat组件
主要用于描述输入数据的格式，它 提供两个功能，分别是数据切分和 为Mapper提供输入数据。
OutputFormat组件
OutputFormat是一个用于描 述MapReduce程序输出格式 和规范的抽象类。
Combiner组件
Combiner 组 件 的 作 用 就 是 对 Map阶段的输出的重复数据先做 一次合并计算，然后把新的（ key ， value ） 作 为 Reduce 阶 段 的输入。
本章通过对MapReduce原理、编程模型及案例进行深入讲解。
✎ 4.1 MapReduce概述
MapReduce核心思想
MapReduce的核心思想是“分而治之”。所谓“分而治之” 就是把一个复杂的问题，按照一定的“分解”方法分为等价的规模 较小的若干部分，然后逐个解决，分别找出各部分的结果，把各部 分的结果组成整个问题的结果，这种思想来源于日常生活与工作时 的经验，同样也完全适合技术领域。
案例分析
2. 案例需求及分析
经过上述两个阶段的处理后，Reduce阶段只需将所有文件中相同key值的 value值进行统计，并组合成倒排索引文件所需的格式即可。
✎ 4.6MapReduce经典案例—倒排索引
案例实现
1. Map阶段实现
首先，使用Eclipse开发工具打开之前创建的Maven项目HadoopDemo， 并且新创建cn.itcast.mr.invertedIndex包，在该路径下编写自定义Mapper类 InvertedIndexMapper，主要用于将文本中的单词按照空格进行切割，并以冒 号拼接，“单词：文档名称”作为key，单词次数作为value，都以文本方式输 出至Combine阶段。
Partitioner组件可以让Map对Key进行分 区，从而可以根据不同的key分发到不同 的 Reduce 中 去 处 理 ， 其 目 的 就 是 将 key 均匀分布在ReduceTask上