Chapter7-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第七章-MapReduce(2016年3月30日版本)

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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。

厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套实验

厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套实验实验一：熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作一、实验目的Hadoop运行在Linux系统上，因此，需要学习实践一些常用的Linux命令。

.本实验旨在熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作，为顺利开展后续其他实验奠定基础。

.二、实验平台●操作系统：Linux（建议Ubuntu16. 04）；●Hadoop版本：2. 7. 1。

.三、实验步骤（一）熟悉常用的Linux操作●cd命令：切换目录（1）切换到目录“/usr/local”（2）切换到当前目录的上一级目录（3）切换到当前登录Linux系统的用户的自己的主文件夹●ls命令：查看文件与目录（4）查看目录“/usr”下的所有文件和目录●mkdir命令：新建目录（5）进入“/tmp”目录，创建一个名为“a”的目录，并查看“/tmp”目录下已经存在哪些目录（6）进入“/tmp”目录，创建目录“a1/a2/a3/a4”●rmdir命令：删除空的目录（7）将上面创建的目录a（在“/tmp”目录下面）删除（8）删除上面创建的目录“a1/a2/a3/a4”（在“/tmp”目录下面），然后查看“/tmp”目录下面存在哪些目录●cp命令：复制文件或目录（9）将当前用户的主文件夹下的文件. bashrc复制到目录“/usr”下，并重命名为bashrc1（10）在目录“/tmp”下新建目录test，再把这个目录复制到“/usr”目录下●mv命令：移动文件与目录，或更名（11）将“/usr”目录下的文件bashrc1移动到“/usr/test”目录下（12）将“/usr”目录下的test目录重命名为test2●rm命令：移除文件或目录（13）将“/usr/test2”目录下的bashrc1文件删除（14）将“/usr”目录下的test2目录删除●cat命令：查看文件内容（15）查看当前用户主文件夹下的. bashrc文件内容●tac命令：反向查看文件内容（16）反向查看当前用户主文件夹下的. bashrc文件的内容●more命令：一页一页翻动查看（17）翻页查看当前用户主文件夹下的. bashrc文件的内容●head命令：取出前面几行（18）查看当前用户主文件夹下. bashrc文件内容前20行（19）查看当前用户主文件夹下. bashrc文件内容，后面50行不显示，只显示前面几行●tail命令：取出后面几行（20）查看当前用户主文件夹下. bashrc文件内容最后20行（21）查看当前用户主文件夹下. bashrc文件内容，并且只列出50行以后的数据●touch命令：修改文件时间或创建新文件（22）在“/tmp”目录下创建一个空文件hello，并查看文件时间（23）修改hello文件，将文件时间整为5天前●chown命令：修改文件所有者权限（24）将hello文件所有者改为root帐号，并查看属性●find命令：文件查找（25）找出主文件夹下文件名为. bashrc的文件●tar命令：压缩命令（26）在根目录“/”下新建文件夹test，然后在根目录“/”下打包成test. tar. gz（27）把上面的test. tar. gz压缩包，解压缩到“/tmp”目录●grep命令：查找字符串（28）从“～/. bashrc”文件中查找字符串'examples'●配置环境变量（29）请在“～/. bashrc”中设置，配置Java环境变量（30）查看JAVA_HOME变量的值（二）熟悉常用的Hadoop操作（31）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”（32）接着在HDFS的目录“/user/hadoop”下，创建test文件夹，并查看文件列表（33）将Linux系统本地的“～/. bashrc”文件上传到HDFS的test文件夹中，并查看test （34）将HDFS文件夹test复制到Linux系统本地文件系统的“/usr/local/hadoop”目录下四、实验报告实验二：熟悉常用的HDFS操作一、实验目的●理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色；●熟练使用HDFS操作常用的Shell命令；●熟悉HDFS操作常用的Java API。

大数据技术原理与应用——练习题

⼤数据技术原理与应⽤——练习题第⼀章⼤数据概述A.FlumeB.PregelC.StormD.Cassandra8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.S4B.HDFSC.DremelD.MapReduce9数据产⽣⽅式⼤致经历了三个阶段，包括：A.感知式系统阶段B.移动互联⽹数据阶段C.运营式系统阶段D.⽤户原创内容阶段10⼤数据发展的三个阶段是：A.成熟期B.低⾕期C.⼤规模应⽤期D.萌芽期11⼤数据的特性包括：A.价值密度低B.数据量⼤C.处理速度快D.数据类型繁多12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.数据密集型科学B.理论科学C.计算科学D.实验科学13⼤数据带来思维⽅式的三个转变是：A.精确⽽⾮全⾯B.相关⽽⾮因果C.全样⽽⾮抽样D.效率⽽⾮精确第2章⼤数据处理架构Hadoop第3章分布式⽂件系统HDFSA.块B.字节C.⽂件D.⽬录2对HDFS通信协议的理解错误的是:A.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B.客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的C.HDFS通信协议都是构建在IoT协议基础之上的D.名称节点和数据节点之间则使⽤数据节点协议进⾏交互3采⽤多副本冗余存储的优势不包含:A.节约存储空间B.保证数据可靠性C.加快数据传输速度D.容易检查数据错误4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-dfs.shB.start-hdfs.sh，stop-dfs.shC.start-hdfs.sh，stop-hdfs.shD.start-dfs.sh，stop-hdfs.sh5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，数据节点B.名称节点，主节点C.数据节点，名称节点D.从节点，主节点6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是⾕歌分布式⽂件系统GFS（Google File System）的⼀种开源实现B.分布式⽂件系统HDFS⽐较适合存储⼤量零碎的⼩⽂件C.分布式⽂件系统HDFS是Google Bigtable的⼀种开源实现D.分布式⽂件系统HDFS是⼀种关系型数据库7以下对名称节点理解正确的是:A.名称节点通常⽤来保存元数据B.名称节点的数据保存在内存中C.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D.名称节点⽤来负责具体⽤户数据的存储第4章分布式数据库HBaseA.100MB-200MBB.500MB-1000MBC.2GB-4GBD.1GB-2GB5HBase三层结构的顺序是:A..MEATA.表，Zookeeper⽂件，-ROOT-表B.Zookeeper⽂件，-ROOT-表，.MEATA.表C.-ROOT-表，Zookeeper⽂件，.MEATA.表D.Zookeeper⽂件，.MEATA.表，-ROOT-表6客户端是通过级寻址来定位Region:A.三B.⼀C.四D.⼆7关于HBase Shell命令解释错误的是:A.put：向表、⾏、列指定的单元格添加数据B.create：创建表C.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D.list：显⽰表的所有数据8下列对HBase的理解正确的是：A.HBase是⼀个⾏式分布式数据库，是Hadoop⽣态系统中的⼀个组件B.HBase多⽤于存储⾮结构化和半结构化的松散数据C.HBase是针对⾕歌BigTable的开源实现D.HBase是⼀种关系型数据库，现成功应⽤于互联⽹服务领域9HBase和传统关系型数据库的区别在于哪些⽅⾯:A.数据操作B.数据模型C.存储模式D.数据索引10访问HBase表中的⾏，有哪些⽅式:A.通过⼀个⾏健的区间来访问B.通过单个⾏健访问C.全表扫描D.通过某列的值区间第5章 NoSQL数据库单元测验第6章云数据库第7章 MapReduce第8章 Hadoop再探讨第9章数据仓库Hive第10章 Spark2RDD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.filterB.groupByC.countD.map3下列说法错误的是：A.Spark⽀持三种类型的部署⽅式：Standalone，Spark on Mesos，Spark on YARNB.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C.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D.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Storm 4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. count()：返回数据集中的元素个数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.take(n)：返回数据集中的第n个元素D.filter(func)：筛选出满⾜函数func的元素，并返回⼀个新的数据集5下列⼤数据处理类型与其对应的软件框架不匹配的是:A.基于实时数据流的数据处理：StormB.复杂的批量数据处理：MapReduceC.基于历史数据的交互式查询：ImpalaD.图结构数据的计算：Hive6Apache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.StormC.SparkD.Hadoop7Spark的主要特点包括:A.运⾏模式多样B.通⽤性好C.容易使⽤D.运⾏速度快8下列关于Scala的说法正确的是:A.Scala是Spark的主要编程语⾔，但Spark还⽀持Java、Python、R作为编程语⾔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第11章流计算第12章 FlinkA.同时⽀持流处理和批处理B.同时⽀持⾼吞吐、低延迟、⾼性能C.不⽀持增量迭代D.⽀持有状态计算2在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：A.SQL&Table库B.GellyC.FlinkMLD.CEP3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是Apache软件基⾦会的5个最⼤的⼤数据项⽬之⼀C.Flink不是Apache软件基⾦会的项⽬D.Flink可以同时⽀持实时计算和批量计算4Flink的主要特性包括：A.事件时间⽀持B.精密的状态管理C.精确⼀次的状态⼀致性保障D.批流⼀体化5下⾯论述正确的是：A.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B.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.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6Flink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7Flink核⼼组件栈分为哪三层：A.物理部署层B.API&Libraries层C.Core层第13章图计算第14章⼤数据在不同领域的应⽤期末考试C.hadoop dfs -put /path file.txtD.hdfs fs -put file.txt /path8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 dfs -mkdir /test/dirB.hdfs dfs *mkdir -p /test/dirC.hadoop fs -mkdir -p /test/dirD.hdfs fs -mkdir -p /test/dir9下列有关HBase的说法正确的是：A.HBase数据库表可以设置该表任意列作为索引B.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C.HBase是⼀种NoSQL数据库D.HBase是针对⾕歌BigTable的开源实现，是⾼可靠、⾼性能的图数据库10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','2015001','88'B.put 'student','2015001','math','88'C.put 'student','2015001','score:math','88'D.put 'student','score:math','88'11NoSQL数据库的三⼤理论基⽯不包括:A.ACIDB.CAPC.最终⼀致性D.BASE12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",2>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>B.<"hello",1,1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>C.<"hello",<1,1>>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>D.<"hello",1>、<"hello",1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>13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-hadoop.shD.start-dfs.sh14下列说法错误的是：14下列说法错误的是：A.第⼆名称节点是热备份，⽽HDFS HA不是热备份B.第⼆名称节点⽆法解决单点故障问题C.HDFS Federation使得HDFS的命名服务能够⽔平扩展D.HDFS HA可以解决单点故障问题15RDD操作包括转换（Transformation）和动作(Action)两种类型，下列RDD操作属于动作（Action）类型的是:A.joinB.groupByC.mapD.collect16下列关于Hive的说法正确的是:A.Hive不⽀持索引B.Hive⽀持频繁数据更新C.Hive⽀持批量导⼊D.Hive的可扩展性差17⼤数据的特点包括:A.数据种类繁多B.处理速度快C.价值密度低D.数据量⼤18下列适⽤于批处理计算的框架有哪些：A.StormB.SparkC.PregelD.MapReduce19下列适⽤于流计算的框架有哪些:A.Spark StreamingB.PregelC.DremelD.Storm20Flink核⼼组件栈分为哪三层：A.Core层B.API&Libraries层C.Runtime核⼼层D.物理部署层D.物理部署层21从技术架构上来看，物联⽹可以分为哪⼏层:A.感知层B.⽹络层C.处理层D.应⽤层22HBase需要根据哪些属性来唯⼀地确定⼀个单元格(cell)中的某个版本数据:A.时间戳B.列限定符C.⾏键D.列族23典型的NoSQL数据库的类型包括：A.键值数据库B.⽂档数据库C.图数据库D.列族数据库24CAP是指：A.可⽤性B.持久性C.⼀致性D.分区容忍性25云计算主要包括哪3种类型：A.IaaSB.CaaSC.PaaSD.SaaS26以下属于流计算的应⽤有哪些：A.根据过去⼀年购物记录判断⽤户的消费能⼒B.数据仓库数据批处理分析C.购物⽹站的⼴告推荐D.实时交通路线推荐27下列关于图计算产品Pregel的说法正确的是：A.Pregel是⼀种基于BSP模型实现的并⾏图处理系统B.当多个顶点的操作请求发⽣冲突时，Pregel采⽤局部有序和Handler来解决冲突C.在每个超步中，每个顶点会根据其接收消息的最⼤值和⾃⾝值⽐较，来确定⾃⼰状态作何种改变D.传统的图计算框架通常表现出⽐较好的内存访问局部性28下列哪些是图计算框架Pregel的应⽤:A.PageRankB.单源最短路径C.流数据处理D.⼆分匹配29关于Spark的特性说法正确的是:A. Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型⽐Hadoop MapReduce更灵活B.Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更⾼C.Scala是Spark的主要编程语⾔，但Spark还⽀持Java、Python、R作为编程语⾔D.Spark基于DAG的任务调度执⾏机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执⾏机制30BASE的基本含义是：A.持续性B.基本可⽤C.软状态D.最终⼀致性31Hadoop是Apache软件基⾦会旗下的⼀个开源分布式计算平台，是基于Java语⾔开发的，具有很好的跨平台特性。

大数据技术原理和应用林子雨版课后习题答案解析

第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。

2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。

4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。

5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。

6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：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答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。

大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用答：9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。

答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语：云计算、物联网答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。

物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

第二章1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系答：Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。

《大数据技术原理与应用》林子雨课后简答题答案

《大数据技术原理与应用》林子雨课后简答题答案第一章大数据概述1. 试述大数据的四个基本特征。

数据量大：人类进入信息社会后，数据以自然方式增长，数据每两年就会增加一倍多。

数据类型繁多：大数据的数据类型非常丰富，包括结构化数据和非结构化数据，如邮件、音频、视频等，给数据处理和分析技术提出了新的挑战。

处理速度快：由于很多应用都需要基于快速生成的数据给出实时分析结果，因此新兴的大数据分析技术通常采用集群处理和独特的内部设计。

价值密度低：有价值的数据分散在海量数据中。

2. 举例说明大数据的关键技术。

大数据技术层面功能数据采集与预处理利用ETL 工具将分布在异构数据源中的数据抽到临时中间层后进行清洗、转换和集成后加载到数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础，也可以利用日志采集工具（如 Flume、Kafka 等）将实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析。

数据存储和管理利用分布式文件系统、NoSQL 数据库等实现对数据的存储和管理。

数据处理与分析利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析，并进行可视化呈现。

数据安全和隐私保护构建数据安全体系和隐私数据保护体系。

3. 详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系区别联系大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算旨在整合和优化各种 IT 资源并通过网络以服务的方式，廉价地提供给用户；物联网的发展目标是实现“ 物物相连”，应用创新是物联网的核心。

从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。

大数据根植于云计算，大数据分析的很多技术都来自于云计算，云计算的分布式存储和管理系统提供了海量数据的存储和管理能力，分布式并行处理框架MapReduce 提供了数据分析能力。

没有这些云计算技术作为支撑，大数据分析就无从谈起。

物联网的传感器源源不断的产生大量数据，构成了大数据的重要数据来源，物联网需要借助于云计算和大数据技术，实现物联网大数据的存储、分析和处理。

林子雨大数据技术原理及应用第七章课后题答案

大数据技术第七章课后题答案黎狸1.试述MapReduce和Hadoop的关系。

谷歌公司最先提出了分布式并行编程模型MapReduce, Hadoop MapReduce是它的开源实现。

谷歌的MapReduce运行在分布式文件系统GFS上，与谷歌类似，HadoopMapReduce运行在分布式文件系统HDFS上。

相对而言，HadoopMapReduce 要比谷歌MapReduce 的使用门槛低很多，程序员即使没有任何分布式程序开发经验，也可以很轻松地开发出分布式程序并部署到计算机集群中。

2.MapReduce 是处理大数据的有力工具，但不是每个任务都可以使用MapReduce来进行处理。

试述适合用MapReduce来处理的任务或者数据集需满足怎样的要求。

适合用MapReduce来处理的数据集，需要满足一个前提条件: 待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。

3.MapReduce 模型采用Master(JobTracker)-Slave(TaskTracker)结构，试描述JobTracker 和TaskTracker的功能。

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TaskTrackero 用户提交的每个计算作业，会被划分成若千个任务。

JobTracker 负责作业和任务的调度，监控它们的执行，并重新调度已经失败的任务。

TaskTracker负责执行由JobTracker指派的任务。

4.TaskTracker 出现故障会有什么影响?该故障是如何处理的?5.MapReduce计算模型的核心是Map函数和Reduce函数,试述这两个函数各自的输人、输出以及处理过程。

Map函数的输人是来自于分布式文件系统的文件块，这些文件块的格式是任意的，可以是文档，也可以是二进制格式。

厦门大学林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材配套实验

.本实验旨在熟悉常用的Linux操作和Hadoop操作，为顺利开展后续其他实验奠定基础。

.二、实验平台●操作系统：Linux（建议Ubuntu16. 04）；●Hadoop版本：2. 7. 1。

Chapter7-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第七章-MapReduce

图7-1 MapReduce工作流程
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
Hale Waihona Puke ziyulin@7.2.2MapReduce各个执行阶段
节点1
从分布式文件系统中加载文件
节点2
从分布式文件系统中加载文件
InputFormat 文件文件 Split Split Split Split
7.3.1WordCount程序任务
表7-2 WordCount程序任务 WordCount
一个包含大量单词的文本文件文件中每个单词及其出现次数（频数），并按照单词字母顺序排序，每个单词和其频数占一行，单词和频数之间有间隔
程序输入输出
表7-3 一个WordCount的输入和输出实例输入 Hello World Hello Hadoop Hello MapReduce 输出 Hadoop 1 Hello 3 MapReduce 1 World 1
输入的中间结果<k2,List(v2)>中的 List(v2)表示是一批属于同一个k2的 value
Reduce
<k2,List(v2)>
<k3,v3>
《大数据技术原理与应用》
厦门大学计算机科学系
林子雨
ziyulin@
7.2 MapReduce工作流程
• 7.2.1 • 7.2.2 • 7.2.3 工作流程概述 MapReduce各个执行阶段 Shuffle过程详解
1.“Hello World Bye World”
Map
2.“Hello Hadoop Bye Hadoop”
Map
3.“Bye Hadoop Hello Hadoop”

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。

大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案[精品文档]

第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。

2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。

5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。

6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。

大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用答：9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。

答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据技术原理与应用教学大纲

大数据技术原理与应用教学大纲课程概述入门级大数据课程，适合初学者，完备的课程在线服务体系，可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。

课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。

课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想，对大数据知识体系进行系统梳理，做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。

课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨副教授主讲。

授课目标课程的定位是入门级课程，本课程的目标是为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。

本课程将系统梳理总结大数据相关技术，介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用，帮助学生形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识，为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。

课程大纲第1讲大数据概述1.1 大数据时代1.2 大数据概念和影响1.3 大数据的应用1.4 大数据的关键技术1.5 大数据与云计算、物联网本讲配套讲义PPT-第1讲-大数据概述第1讲大数据概述章节单元测验第2讲大数据处理架构Hadoop本讲实验答疑-第2讲-大数据处理架构Hadoop2.1 概述2.2 Hadoop项目结构2.3 Hadoop的安装与使用2.4 Hadoop集群的部署和使用本讲配套讲义PPT-第2讲-大数据处理架构Hadoop 大数据处理架构Hadoop单元测验第3讲分布式文件系统HDFS3.1 分布式文件系统HDFS简介3.2 HDFS相关概念3.3 HDFS体系结构3.4 HDFS存储原理3.5 HDFS数据读写过程3.6 HDFS编程实践本讲配套讲义PPT-第3讲-分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS单元测验第4讲分布式数据库HBase4.1 HBase简介4.2 HBase数据模型4.3 HBase的实现原理4.4 HBase运行机制4.5 HBase应用方案4.6 HBase安装配置和常用Shell命令4.7 HBase常用Java API及应用实例本讲配套讲义PPT-第4讲-分布式数据库HBase 分布式数据库HBase单元测验第5讲NoSQL数据库5.1 NoSQL概述5.2 NoSQL与关系数据库的比较5.3 NoSQL的四大类型5.4 NoSQL的三大基石5.5 从NoSQL到NewSQL数据库5.6 文档数据库MongoDB本讲配套讲义PPT-第5讲-NoSQL数据库NoSQL数据库单元测验第6讲云数据库6.1 云数据库概述6.2 云数据库产品6.3 云数据库系统架构6.4 Amazon AWS和云数据库6.5 微软云数据库SQL Azure6.6 云数据库实践本讲配套讲义PPT-第6讲-云数据库云数据库单元测验第7讲MapReduce7.1 MapReduce概述7.2 MapReduce的体系结构7.3 MapReduce工作流程7.4 Shuffle过程原理7.5 MapReduce应用程序执行过程7.6 实例分析：WordCount7.7 MapReduce的具体应用7.8 MapReduce编程实践本讲配套讲义PPT-第7讲-MapReduce MapReduce单元测验第8讲Hadoop再探讨8.1 Hadoop的优化与发展8.2 HDFS2.0的新特性8.3 新一代资源管理调度框架YARN8.4 Hadoop生态系统中具有代表性的功能组件本讲配套讲义PPT-第9讲-Hadoop再探讨Hadoop再探讨单元测验第9讲数据仓库Hive9.1 数据仓库概念9.2 Hive简介9.3 SQL转换成MapReduce作业的原理9.4 Impala9.5 Hive编程实践本讲配套讲义PPT-第9讲-数据仓库Hive数据仓库Hive单元测验第10讲Spark10.1 Spark概述10.2 Spark生态系统10.3 Spark运行架构10.4 Spark SQL10.5 Spark的部署和应用方式10.6 Spark编程实践本讲配套讲义PPT-第10讲-SparkSpark单元测验第11讲流计算11.1 流计算概述11.2 流计算处理流程11.3 流计算的应用11.4 开源流计算框架Storm11.5 Spark Streaming、Samza以及三种流计算框架的比较11.6 Storm编程实践本讲配套讲义PPT-第11讲-流计算流计算单元测验第12讲Flink12.1Flink简介12.2为什么选择Flink12.3Flink应用场景12.4Flink技术栈、体系架构和编程模型12.5 Flink的安装与编程实践本讲配套讲义PPT-第12讲-FlinkFlink单元测验第13讲图计算13.1 图计算简介13.2 Pregel简介13.3 Pregel图计算模型13.4 Pregel的C++ API13.5 Pregel的体系结构13.6 Pregel的应用实例——单源最短路径13.7 Hama的安装和使用本讲配套讲义PPT-第13讲-图计算图计算单元测验第14讲大数据在不同领域的应用14.1 大数据应用概览14.2 推荐系统14.3 大数据在智能医疗和智能物流领域运用本讲配套讲义PPT-第14讲-大数据在不同领域的应用大数据在不同领域的应用单元测验预备知识面向对象编程（比如Java）、数据库、操作系统参考资料林子雨.大数据技术原理与应用（第3版），人民邮电出版社，2020年9月（教材官网）。

厦门大学数据库实验室MapReduce连接优化

相似度连接算法
① 前缀过滤 ③ 根据前一步生成的键值对生成最后的相似性连接结果
② A属于X组，B、G属于Y组，把第一阶 C、D属于Z组
段产生的结果广播给每个 map
相似度连接
多表连接
多表连接
在数据库应用领域中，经常需要对多个表进行连接操作，比较有代表性的是星型连接与链式连接。星型连接：在数据仓库应用中,星型模式是最常用的数据表示模型,包括一个事实表和多个维表. 链式连接：
多表等值连接算法
• Let us consider joining three relations
•
We could implement this join by a sequence of two two-way joins, choosing either to join R and S first, and then join T with the result, or to join S and T first and then join with R. An alternative algorithm involves joining all three relations at once, in a single map-reduce process. The Map processes send each tuple of R and T to many different Reduce processes, although each tuple of S is sent to only one Reduce process.
需要参加相似连接运算的数据，并生成连接结果的键值对。最后通
过一个MapReduce作业，根据前一步生成的键值对生成最后的相似性连接结果。该算法充分利用了相似性连接的特点，过滤掉不可能成为最终结果的数据，提高了查询效率，但应用范围只限于文本字符串的相似性连接。

厦门大学-林子雨-大数据技术基础-第7章MapReduce-上机练习-MapReduce编程初级实践

厦门大学计算机科学系研究生课程《大数据技术原理与应用》上机练习MapReduce编程初级实践主讲教师：林子雨厦门大学数据库实验室二零一五年九月目录目录1作业题目 (1)2作业目的 (1)3作业性质 (1)4作业考核方法 (1)5作业提交日期与方式 (1)6实验平台 (1)7实验内容和要求 (1)8实验报告 (4)附录1:任课教师介绍 (4)附录2：课程教材介绍 (5)《大数据技术原理与应用》MapReduce编程初级实践上机练习说明主讲教师：林子雨E-mail: ziyulin@ 个人主页：/linziyu1作业题目MapReduce编程初级实践。

2作业目的1.通过实验掌握基本的MapReduce编程方法；2.掌握用MapReduce解决一些常见的数据处理问题，包括数据去重、数据排序和数据挖掘等。

3作业性质课后作业，必做，作为课堂平时成绩。

4作业考核方法提交上机实验报告，任课老师根据上机实验报告评定成绩。

5作业提交日期与方式林子雨编著《大数据技术原理与应用》教材第七章MapReduce内容结束后的下一周周六晚上9点之前提交。

6实验平台已经配置完成的Hadoop伪分布式环境。

7实验内容和要求1.编程实现文件合并和去重操作对于两个输入文件，即文件A和文件B，请编写MapReduce程序，对两个文件进行合并，并剔除其中重复的内容，得到一个新的输出文件C。

下面是输入文件和输出文件的一个样例供参考。

输入文件A的样例如下：20150101 x20150102 y20150103 x20150104 y20150105 z20150106 x输入文件B的样例如下：20150101 y20150102 y20150103 x20150104 z20150105 y根据输入文件A和B合并得到的输出文件C的样例如下：20150101 x20150101 y20150102 y20150103 x20150104 y20150104 z20150105 y20150105 z20150106 x2. 编写程序实现对输入文件的排序现在有多个输入文件，每个文件中的每行内容均为一个整数。

大数据技术原理与应用_厦门大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年

大数据技术原理与应用_厦门大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.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：答案:数据流阶段2.第三次信息化浪潮的发生标志是以下哪种技术的普及：答案:物联网、云计算和大数据3.在Flink中哪个是基于批处理的图计算库：答案:Gelly4.Hadoop的两大核心是和答案:HDFS; MapReduce5.HDFS默认的一个块大小是答案:64MB6.在分布式文件系统HDFS中，负责数据的存储和读取:答案:数据节点7.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：答案:hdfs dfs -put file.txt /path8.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:答案:hadoop fs -mkdir -p /test/dir9.下列有关HBase的说法正确的是：答案:HBase是一种NoSQL数据库10.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:答案:put 'student','2015001','score:math','88'11.NoSQL数据库的三大理论基石不包括:答案:ACID12.在设计词频统计的MapReduce程序时，对于文本行“hello bigdata hellohadoop”，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）:<"hello",1>、<"hello",1>、<"bigdata",1>和<"hadoop",1>13.假设已经配置好PATH环境变量，启动Hadoop的命令是:答案:start-dfs.sh14.下列说法错误的是：答案:第二名称节点是热备份，而HDFS HA不是热备份15.RDD操作包括转换（Transformation）和动作(Action)两种类型，下列RDD操作属于动作（Action）类型的是:答案:collect16.下列关于Hive的说法正确的是:Hive支持批量导入17.大数据的特点包括:答案:数据种类繁多数据量大价值密度低处理速度快18.下列适用于批处理计算的框架有哪些：答案:SparkMapReduce19.下列适用于流计算的框架有哪些:答案:StormSpark Streaming20. Flink核心组件栈分为哪三层：答案:API&Libraries层物理部署层Runtime核心层21.从技术架构上来看，物联网可以分为哪几层:答案:网络层应用层处理层感知层22.HBase需要根据哪些属性来唯一地确定一个单元格(cell)中的某个版本数据:答案:列限定符列族时间戳23.典型的NoSQL数据库的类型包括：答案:图数据库键值数据库列族数据库文档数据库24.CAP是指：答案:一致性可用性分区容忍性25.云计算主要包括哪3种类型：答案:SaaSIaaS26.以下属于流计算的应用有哪些：答案:购物网站的广告推荐实时交通路线推荐27.下列关于图计算产品Pregel的说法正确的是：答案:Pregel是一种基于BSP模型实现的并行图处理系统在每个超步中，每个顶点会根据其接收消息的最大值和自身值比较，来确定自己状态作何种改变当多个顶点的操作请求发生冲突时，Pregel采用局部有序和Handler来解决冲突28.下列哪些是图计算框架Pregel的应用:答案:二分匹配单源最短路径PageRank29.关于Spark的特性说法正确的是:答案:Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce 更灵活Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高30.BASE的基本含义是：答案:基本可用最终一致性软状态31.Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台，是基于Java语言开发的，具有很好的跨平台特性。

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案

第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。

2.试述数据产生方式经历的几个阶段答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。

5.数据研究经历了哪4个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。

6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。

大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用答：9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。

答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章1。

试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容.2.试述数据产生方式经历的几个阶段答: 运营式系统阶段，用户原创内容阶段,感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。

4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸"的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50％的速度增长，也就是说，每两年增加一倍.5.数据研究经历了哪4个阶段？答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。

6.试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变: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答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。

大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用答:9.举例说明大数据的关键技术答：批处理计算，流计算,图计算，查询分析计算10.大数据产业包含哪些关键技术。

答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层.11.定义并解释以下术语:云计算、物联网答: 云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT 资源。

物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。

12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

(林子雨_2017新版_大数据技术原理与应用)厦门大学本科课程教学大纲

厦门大学本科课程教学大纲
XMU Un dergraduate Course Syllabus
厦门大学本科课程大纲填写说明(Notes)
1. 须同时填写课程大纲中文版和英文版。

2. 课程名称必须准确、规范。

3. 课程代码：非任课教师填写。

该课程在教务系统生成后，由学院代为填写。

4. 授课对象填写专业。

5. 适用年级填写可修读本课程的时间，如本科三年级第一学期。

6. 课程类型指公共基本课程、通识教育课程、学科通修课程、专业(或专业方向)课程、
其他教学环节。

7. 课程课型指理论课、实验课、技能课、实践课。

8. 总学时二授课学时+讨论学时+实验学时+上机学时+其他学时
9. 先修课程是与该课程具有严格的前后逻辑关系，非先修课程则无法学习该课程。

10. 培养目标不少于150字。

11. 考核方式包括成绩登记方式、成绩组成、考核标准等。

成绩登记方式包括百分制、
通过/不通过等。

成绩组成指各种考核方式占比。

考核标准指衡量各项考评指标得分的基准。

12. 选用教材和主要参考书要求注明作者、书目、出版社、出版年份。

例如，“丹利维
尔：《民主、官僚制组织和公共选择》，中国青年出版社，2001年。

”
13. 其它信息指课堂规范要求等，如课上禁止使用手机、缺勤要求等。

14. 课程英文类别代号：。

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

Chapter7-厦门大学-林子雨-大数据技术原理与应用-第七章-MapReduce(2016年3月30日版本)

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