Hadoop期末整理
hadoop期末实训总结
hadoop期末实训总结一、实训背景Hadoop是一个开源的分布式计算系统，能够处理大规模数据集。
在现实应用中，大数据的处理成为了一项重要的任务。
为了提高学生的实践能力和对Hadoop分布式计算系统的了解，我们学校安排了Hadoop期末实训。
二、实训目标本次实训的主要目标是让学生了解Hadoop的基本概念和原理，并能够通过实践掌握Hadoop的使用方法和技巧。
具体来说，实训的目标如下：1. 掌握Hadoop的基本概念和原理。
Hadoop是一个分布式计算系统，由一个主节点和多个从节点组成。
主节点负责整个系统的管理和调度，从节点负责存储和计算。
学生需要了解Hadoop的基本概念，例如NameNode、DataNode等，并了解Hadoop的工作流程和原理。
2. 掌握Hadoop的安装和配置。
学生需要学会如何在操作系统上安装和配置Hadoop。
这包括设置Hadoop的环境变量、修改配置文件等。
在安装和配置过程中，学生需要应对各种问题和错误，锻炼自己的解决问题能力。
3. 掌握Hadoop的使用方法和技巧。
学生需要学会使用Hadoop的各种命令和工具，例如HDFS命令、MapReduce程序等。
在使用Hadoop的过程中，学生需要处理各种不同类型的数据集，了解Hadoop的数据处理能力和性能。
三、实训过程1. 学习阶段在实训开始前，学生需要通过自学来了解Hadoop的基本概念和原理。
学生可以通过阅读相关教材和文档，观看在线视频，参加线下培训等方式来学习。
2. 实践阶段在学习阶段结束后，学生需要进行实际操作。
学生首先需要在自己的计算机上安装Hadoop，并按照要求进行配置。
然后，学生需要完成一系列小实验，例如创建一个HDFS 文件系统、上传和下载文件、运行一个简单的MapReduce程序等。
3. 项目开发阶段在完成小实验后，学生需要参与到一个真实的项目开发中。
每个学生会被分配到一个小组中，小组由4-5人组成。
《大数据技术原理与应用(第3版)》期末复习题库(含答案)
第一章大数据概述单选题1、第一次信息化浪潮主要解决什么问题？B（A）信息传输（B）信息处理（C）信息爆炸（D）信息转换2、下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能？A（A）利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理（B）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（C）构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全（D）把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3、在大数据的计算模式中，流计算解决的是什么问题？D（A）针对大规模数据的批量处理（B）针对大规模图结构数据的处理（C）大规模数据的存储管理和查询分析（D）针对流数据的实时计算4、大数据产业指什么？A（A）一切与支撑大数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合（B）提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电网等行业应用的企业（C）提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业（D）提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业5、下列哪一个不属于大数据产业的产业链环节？A（A）数据循环层（B）数据源层（C）数据分析层（D）数据应用层6、下列哪一个不属于第三次信息化浪潮中新兴的技术？A（A）互联网（B）云计算（C）大数据（D）物联网7、云计算平台层（PaaS）指的是什么？A（A）操作系统和围绕特定应用的必需的服务（B）将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租（C）从一个集中的系统部署软件，使之在一台本地计算机上(或从云中远程地)运行的一个模型（D）提供硬件、软件、网络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务8、下面关于云计算数据中心的描述正确的是：A（A）数据中心是云计算的重要载体，为各种平台和应用提供运行支撑环境（B）数据中心就是放在企业内部的一台中心服务器（C）每个企业都需要建设一个云计算数据中心（D）数据中心不需要网络带宽的支撑9、下列哪个不属于物联网的应用？D（A）智能物流（B）智能安防（C）环保监测（D）数据清洗10、下列哪项不属于大数据的发展历程？D（A）成熟期（B）萌芽期（C）大规模应用期（D）迷茫期多选题1、第三次信息化浪潮的标志是哪些技术的兴起？BCD（A）个人计算机（B）物联网（C）云计算（D）大数据2、信息科技为大数据时代提供哪些技术支撑？ABC（A）存储设备容量不断增加（B）网络带宽不断增加（C）CPU 处理能力大幅提升（D）数据量不断增大3、大数据具有哪些特点？ABCD（A）数据的“大量化”（B）数据的“快速化”（C）数据的“多样化”（D）数据的“价值密度比较低”4、下面哪个属于大数据的应用领域？ABCD（A）智能医疗研发（B）监控身体情况（C）实时掌握交通状况（D）金融交易5、大数据的两个核心技术是什么？AC（A）分布式存储（B）分布式应用（C）分布式处理（D）集中式存储6、云计算关键技术包括什么？ABCD（A）分布式存储（B）虚拟化（C）分布式计算（D）多租户7、云计算的服务模式和类型主要包括哪三类？ABC（A）软件即服务（SaaS）（B）平台即服务（PaaS）（C）基础设施即服务（IaaS）（D）数据采集即服务（DaaS）8、物联网主要由下列哪些部分组成的？ABCD（A）应用层（B）处理层（C）感知层（D）网络层9、物联网的关键技术包括哪些？ABC（A）识别和感知技术（B）网络与通信技术（C）数据挖掘与融合技术（D）信息处理一体化技术10、大数据对社会发展的影响有哪些？ABC（A）大数据成为一种新的决策方式（B）大数据应用促进信息技术与各行业的深度融合（C）大数据开发推动新技术和新应用的不断涌现（D）大数据对社会发展没有产生积极影响第二章大数据处理架构Hadoop单选题1、下列哪个不属于Hadoop的特性？A（A）成本高（B）高可靠性（C）高容错性（D）运行在Linux平台上2、Hadoop框架中最核心的设计是什么？A（A）为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapReduce（B）提供整个HDFS文件系统的NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务（C）Hadoop不仅可以运行在企业内部的集群中，也可以运行在云计算环境中（D）Hadoop被视为事实上的大数据处理标准3、在一个基本的Hadoop集群中，DataNode主要负责什么？D（A）负责执行由JobTracker指派的任务（B）协调数据计算任务（C）负责协调集群中的数据存储（D）存储被拆分的数据块4、Hadoop最初是由谁创建的？B（A）Lucene（B）Doug Cutting（C）Apache（D）MapReduce5、下列哪一个不属于Hadoop的大数据层的功能？C（A）数据挖掘（B）离线分析（C）实时计算（D）BI分析6、在一个基本的Hadoop集群中，SecondaryNameNode主要负责什么？A（A）帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息（B）负责执行由JobTracker指派的任务（C）协调数据计算任务（D）负责协调集群中的数据存储7、下面哪一项不是Hadoop的特性？B（A）可扩展性高（B）只支持少数几种编程语言（C）成本低（D）能在linux上运行8、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）分布式并行编程模型（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库9、在Hadoop项目结构中，MapReduce指的是什么？A（A）分布式并行编程模型（B）流计算框架（C）Hadoop上的工作流管理系统（D）提供分布式协调一致性服务10、下面哪个不是Hadoop1.0的组件：（C）（A）HDFS（B）MapReduce（C）YARN（D）NameNode和DataNode多选题1、Hadoop的特性包括哪些？ABCD（A）高可扩展性（B）支持多种编程语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上2、下面哪个是Hadoop2.0的组件？AD（A）ResourceManager（B）JobTracker（C）TaskTracker（D）NodeManager3、一个基本的Hadoop集群中的节点主要包括什么？ABCD（A）DataNode：存储被拆分的数据块（B）JobTracker：协调数据计算任务（C）TaskTracker：负责执行由JobTracker指派的任务（D）SecondaryNameNode：帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息4、下列关于Hadoop的描述，哪些是正确的？ABCD（A）为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构（B）具有很好的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件5、Hadoop集群的整体性能主要受到什么因素影响？ABCD（A）CPU性能（B）内存（C）网络（D）存储容量6、下列关于Hadoop的描述，哪些是错误的？AB（A）只能支持一种编程语言（B）具有较差的跨平台特性（C）可以部署在廉价的计算机集群中（D）曾经被公认为行业大数据标准开源软件7、下列哪一项不属于Hadoop的特性？AB（A）较低可扩展性（B）只支持java语言（C）成本低（D）运行在Linux平台上第三章分布式文件系统HDFS单选题1、分布式文件系统指的是什么？A（A）把文件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群（B）用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递（C）一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统（D）一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据2、下面哪一项不属于计算机集群中的节点？B（A）主节点(Master Node)（B）源节点（SourceNode）（C）名称结点(NameNode)（D）从节点（Slave Node）3、在HDFS中，默认一个块多大？A（A）64MB（B）32KB（C）128KB（D）16KB4、下列哪一项不属于HDFS采用抽象的块概念带来的好处？C（A）简化系统设计（B）支持大规模文件存储（C）强大的跨平台兼容性（D）适合数据备份5、在HDFS中，NameNode的主要功能是什么？D（A）维护了block id 到datanode本地文件的映射关系（B）存储文件内容（C）文件内存保存在磁盘中（D）存储元数据6、下面对FsImage的描述，哪个是错误的？D（A）FsImage文件没有记录每个块存储在哪个数据节点（B）FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式（C）FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据（D）FsImage文件记录了每个块具体被存储在哪个数据节点7、下面对SecondaryNameNode第二名称节点的描述，哪个是错误的？A（A）SecondaryNameNode一般是并行运行在多台机器上（B）它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间（C）SecondaryNameNode通过HTTPGET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件，并下载到本地的相应目录下（D）SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分8、HDFS采用了什么模型？B（A）分层模型（B）主从结构模型（C）管道-过滤器模型（D）点对点模型9、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？A（A）分布式文件系统（B）流数据读写（C）资源管理和调度器（D）Hadoop上的数据仓库10、下列关于HDFS的描述，哪个不正确？D（A）HDFS还采用了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略，来提升系统整体读写响应性能（B）HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型（C）HDFS采用了冗余数据存储，增强了数据可靠性（D）HDFS采用块的概念，使得系统的设计变得更加复杂多选题1、HDFS要实现以下哪几个目标？ABC（A）兼容廉价的硬件设备（B）流数据读写（C）大数据集（D）复杂的文件模型2、HDFS特殊的设计，在实现优良特性的同时，也使得自身具有一些应用局限性，主要包括以下哪几个方面？BCD（A）较差的跨平台兼容性（B）无法高效存储大量小文件（C）不支持多用户写入及任意修改文件（D）不适合低延迟数据访问3、HDFS采用抽象的块概念可以带来以下哪几个明显的好处？ACD（A）支持大规模文件存储（B）支持小规模文件存储（C）适合数据备份（D）简化系统设计4、在HDFS中，名称节点（NameNode）主要保存了哪些核心的数据结构？AD（A）FsImage（B）DN8（C）Block（D）EditLog5、数据节点（DataNode）的主要功能包括哪些？ABC（A）负责数据的存储和读取（B）根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索（C）向名称节点定期发送自己所存储的块的列表（D）用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份，并减少名称节点重启的时间6、HDFS的命名空间包含什么？BCD（A）磁盘（B）文件（C）块（D）目录7、下列对于客服端的描述，哪些是正确的？ABCD（A）客户端是用户操作HDFS最常用的方式，HDFS在部署时都提供了客户端（B）HDFS客户端是一个库，暴露了HDFS文件系统接口（C）严格来说，客户端并不算是HDFS的一部分（D）客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作8、HDFS只设置唯一一个名称节点，这样做虽然大大简化了系统设计，但也带来了哪些明显的局限性？ABCD（A）命名空间的限制（B）性能的瓶颈（C）隔离问题（D）集群的可用性9、HDFS数据块多副本存储具备以下哪些优点？ABC（A）加快数据传输速度（B）容易检查数据错误（C）保证数据可靠性（D）适合多平台上运行10、HDFS具有较高的容错性，设计了哪些相应的机制检测数据错误和进行自动恢复？BCD（A）数据源太大（B）数据节点出错（C）数据出错（D）名称节点出错第四章分布式数据库HBase单选题1、下列关于BigTable的描述，哪个是错误的？A（A）爬虫持续不断地抓取新页面，这些页面每隔一段时间地存储到BigTable里（B）BigTable是一个分布式存储系统（C）BigTable起初用于解决典型的互联网搜索问题（D）网络搜索应用查询建立好的索引，从BigTable得到网页2、下列选项中，关于HBase和BigTable的底层技术对应关系，哪个是错误的？B（A）GFS与HDFS相对应（B）GFS与Zookeeper相对应（C）MapReduce与Hadoop MapReduce相对应（D）Chubby与Zookeeper相对应3、在HBase中，关于数据操作的描述，下列哪一项是错误的？C（A）HBase采用了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串（B）HBase操作不存在复杂的表与表之间的关系（C）HBase不支持修改操作（D）HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系4、在HBase访问接口中，Pig主要用在哪个场合？D（A）适合Hadoop MapReduce作业并行批处理HBase表数据（B）适合HBase管理使用（C）适合其他异构系统在线访问HBase表数据（D）适合做数据统计5、HBase中需要根据某些因素来确定一个单元格，这些因素可以视为一个“四维坐标”，下面哪个不属于“四维坐标”？B（A）行键（B）关键字（C）列族（D）时间戳6、关于HBase的三层结构中各层次的名称和作用的说法，哪个是错误的？A（A）Zookeeper文件记录了用户数据表的Region位置信息（B）-ROOT-表记录了.META.表的Region位置信息（C）.META.表保存了HBase中所有用户数据表的Region位置信息（D）Zookeeper文件记录了-ROOT-表的位置信息7、下面关于主服务器Master主要负责表和Region的管理工作的描述，哪个是错误的？D（A）在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布（B）对发生故障失效的Region服务器上的Region进行迁移（C）管理用户对表的增加、删除、修改、查询等操作（D）不支持不同Region服务器之间的负载均衡8、HBase只有一个针对行健的索引，如果要访问HBase表中的行，下面哪种方式是不可行的？B（A）通过单个行健访问（B）通过时间戳访问（C）通过一个行健的区间来访问（D）全表扫描9、下面关于Region的说法，哪个是错误的？C（A）同一个Region不会被分拆到多个Region服务器（B）为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中（C）一个-ROOT-表可以有多个Region（D）为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，同时，需要解决缓存失效问题多选题1、关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，为什么需要HBase？ABCD（A）Hadoop可以很好地解决大规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于Hadoop MapReduce编程框架的高延迟数据处理机制，使得Hadoop无法满足大规模数据实时处理应用的需求上（B）HDFS面向批量访问模式，不是随机访问模式（C）传统的通用关系型数据库无法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题（D）传统关系数据库在数据结构变化时一般需要停机维护；空列浪费存储空间2、HBase与传统的关系数据库的区别主要体现在以下哪几个方面？ABCD（A）数据类型（B）数据操作（C）存储模式（D）数据维护3、HBase访问接口类型包括哪些？ABCD（A）Native Java API（B）HBase Shell（C）Thrift Gateway（D）REST Gateway4、下列关于数据模型的描述，哪些是正确的？ABCD（A）HBase采用表来组织数据，表由行和列组成，列划分为若干个列族（B）每个HBase表都由若干行组成，每个行由行键（row key）来标识（C）列族里的数据通过列限定符（或列）来定位（D）每个单元格都保存着同一份数据的多个版本，这些版本采用时间戳进行索引5、HBase的实现包括哪三个主要的功能组件？ABC（A）库函数：链接到每个客户端（B）一个Master主服务器（C）许多个Region服务器（D）廉价的计算机集群6、HBase的三层结构中，三层指的是哪三层？ABC（A）Zookeeper文件（B）-ROOT-表（C）.META.表（D）数据类型7、以下哪些软件可以对HBase进行性能监视？ABCD（A）Master-status(自带)（B）Ganglia（C）OpenTSDB（D）Ambari8、Zookeeper是一个很好的集群管理工具，被大量用于分布式计算，它主要提供什么服务？ABC（A）配置维护（B）域名服务（C）分布式同步（D）负载均衡服务9、下列关于Region服务器工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）每个Region服务器都有一个自己的HLog 文件（B）每次刷写都生成一个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度（C）合并操作比较耗费资源，只有数量达到一个阈值才启动合并（D）Store是Region服务器的核心10、下列关于HLog工作原理的描述，哪些是正确的？ABCD（A）分布式环境必须要考虑系统出错。
Hadoop学习总结
Hadoop学习总结HDFS相关HDFS写数据的流程⾸先由客户端向NameNode服务发起写数据请求NameNode收到请求后会进⾏基本验证验证类容包括对请求上传的路径进⾏合法验证对请求的⽤户进⾏权限验证验证没有问题后，NameNode会响应客户端允许上传接下来客户端会对⽂件按照blocksize⼤⼩进⾏切块，切完后依次以块为单位上传此时客户端会请求上传第⼀个块信息服务端接到上传请求后会依据HDFS默认机架感知原理，返回3台存放数据块副本的DataNode机器客户端收到机器列表后会依据⽹络拓扑原理找到其中⼀台机器进⾏传输通道的建⽴然后依次和三台机器进⾏串⾏连接这样的连接主要是为了减轻客户端本地IO的压⼒当通道建⽴成功后，客户端会通过HDFS的FSOutputStream流对象进⾏数据传输数据传输的最⼩单位为packet传输过程中每台DataNode服务器串⾏连接，依次将数据传递最后⼀个数据块被传输完成后相当于⼀次写⼊结束，如果还有数据块要传输，那就接着传输第⼆个数据块HDFS读数据的流程和写数据⼀样，由客户端向NameNode发出请求NameNode收到请求后会进⾏⽂件下载路径的合法性以及权限验证如果验证没问题，就会给客户端返回⽬标⽂件的元数据信息信息中包含⽬标⽂件数据块对应的DataNode的位置信息然后客户端根据具体的DataNode位置信息结合就近原则⽹络拓扑原理找到离⾃⼰最近的⼀台服务器对数据进⾏访问和下载最后通过HDFS提供的FSInputStream对象将数据读取到本地如果有多个块信息就会请求多次DataNode直到⽬标⽂件的全部数据被下载HDFS的架构及每个服务的作⽤HDFS是Ｈadoop架构中负责完成数据分布式存储管理的⽂件系统⾮⾼可⽤集群⼯作时会启动三个服务，分别是NameNode、DataNode以及SecondaryNameNode其中NameNode是HDFS的中⼼服务，主要维护管理⽂件系统中的⽂件的元数据信息DataNode主要负责存储⽂件的真实数据块信息DataNode的数据块信息中也包含⼀些关于当前数据块的元数据信息，如检验值，数据长度，时间戳等在⾮⾼可⽤HDFS集群中，NameNode和DataNode可以理解为是⼀对多的关系⼆者在集群中也要保存通信，通常默认3秒钟会检测⼀下⼼跳最后SecondaryNameNode的⼯作很单⼀，就是为了给NameNode的元数据映像⽂件和编辑⽇志进⾏合并，并⾃⼰也保留⼀份元数据信息，以防NameNode元数据丢失后有恢复的保障HDFS中如何实现元数据的维护NameNode的元数据信息是通过fsimage⽂件 + edits编辑⽇志来维护的当NameNode启动的时候fsimage⽂件和edits编辑⽇志的内容会被加载到内存中进⾏合并形成最新的元数据信息当我们对元数据进⾏操作的时候，考虑到直接修改⽂件的低效性，⽽不会直接修改fsimage⽂件⽽是会往edits编辑⽇志⽂件中追加操作记录当满⾜⼀定条件时，会让Secondary NameNode来完成fsimage⽂件和edits编辑⽇志⽂件的合并Secondary NameNode⾸先会让NameNode停⽌对正在使⽤的edits编辑⽇志⽂件的使⽤，并重新⽣成⼀个新的edits编辑⽇志⽂件接着把NameNode的fsimage⽂件和已停⽌的edits⽂件拷贝到本地在内存中将edits编辑⽇志⽂件的操作记录合并到fsimage⽂件中形成⼀个最新的fsimage⽂件最后会将这个最新的fsimage⽂件推送给NameNode并⾃⼰也备份⼀份NN和DN的关系，以及DN的⼯作流程从数据结构上看，就是⼀对多的关系⼀个HDFS集群中只能有⼀个NameNode⽤于维护元数据信息，同时会有多个DataNode⽤于存储真实的数据块当HDFS集群启动的时候，会⾸先进⼊到安全模式下在安全模式下我们只能对数据进⾏读取不能进⾏任何写操作此时集群的每⼀台DataNode会向NameNode注册⾃⼰注册成功后DataNode会上报⾃⼰的数据块详细信息当数据块汇报满⾜最⼩副本条件后，会⾃动退出安全模式此后DataNode和NameNode每三秒会通信⼀次，如果NameNode检测到DataNode没有响应，会继续检测⼀直到10分30秒后还没有检测到，就确定当前的DataNode不可⽤MapReduce相关⼿写MR的⼤概流程和规范MR程序的结构可以分为3部分，⼀是程序的执⾏⼊⼝，通常简称为驱动类驱动类主要编写MR作业的提交流程以及⾃定义的⼀些配置项⼆是Map阶段核⼼类，需要⾃定义并继承Mappper类，重写Mapper中的map⽅法在map⽅法中编写⾃⼰的业务逻辑代码将数据处理后利⽤context上下⽂对象的写出落盘三是Reduce阶段的核⼼类，同时也需要继承Hadoop提供的Reducer类并重写reduce⽅法在reduce⽅法中编写⾃⼰的业务逻辑代码，处理完数据后通过context上下⽂对象将数据写出，这也就是最终的结果⽂件如何实现Hadoop的序列化，Hadoop的序列化和Java的序列化有什么区别⾸先，序列化是把内存中的Java对象转化成⼆进制字节码，反序列化是将⼆进制字节码转化成Java对象通常我们在对Java对象进⾏磁盘持久化写⼊或将Java对象作为数据进⾏⽹络传输的时候需要进⾏序列化相反如果要将数据从磁盘读出并转化成Java对象需要进⾏反序列化实现Hadoop中的序列化需要让JavaBean对象实现Writable接⼝，并重写wirte()⽅法和readFields()⽅法其中wirte()是序列化⽅法，readFields()⽅法是反序列化⽅法Hadoop序列化和Java序列化的区别在于，java序列化更重量级Java序列化后的结果不仅仅⽣成⼆进制字节码⽂件，同时还会针对当前Java对象⽣成对应的检验信息以及集成体系结构这样的话，⽆形中我们需要维护更多的数据但是Hadoop序列化不会产⽣除了Java对象内部属性外的任何信息，整体内容更加简洁紧凑，读写速度相应也会提升很多，这也符合⼤数据的处理背景MR程序的执⾏流程MR程序执⾏先从InputFormat类说起，由InputFormat负责数据读⼊，并在内部实现切⽚每个切⽚的数据对应⽣成⼀个MapTask任务MapTask中按照⽂件的⾏逐⾏数据进⾏处理，每⼀⾏数据会调⽤⼀次我们⾃定义的Mapper类的map⽅法map⽅法内部实现具体的业务逻辑，处理完数据会通过context对象将数据写出到磁盘，接下来ReduceTask会开始执⾏⾸先ReduceTask会将MapTask处理完的数据结果拷贝过来每组相同key的values会调⽤⼀次我们⾃定义Reducer类的reduce⽅法当数据处理完成后，会通过context对象将数据结果写出到磁盘上InputFormat负责数据写份时候要进⾏切⽚，为什么切⽚⼤⼩默认是128M⾸先切⽚⼤⼩是可以通过修改配置参数来改变的，但默认情况下是和切块blocksize⼤⼩⼀致这样做的⽬的就是为了在读取数据的时候正好能⼀次性读取⼀个块的数据，避免了在集群环境下发⽣跨机器读取的情况如果跨机器读取会造成额外的⽹络IO，不利于MR程序执⾏效率的提升描述⼀下切⽚的逻辑MR中的切⽚是发⽣在数据读⼊的阶段中，所以我们要关注InputFormat的实现通过追溯源码，在InputFormat这个抽象类中有⼀个getSplits()，这个⽅法就是实现切⽚的具体逻辑⾸先关注两个变量，分别是minSize和maxSize，默认情况minSize = 1,maxSize = Long.MAX_VALUE源码中声明了⼀个集合List splits = new ArrayList()，⽤于装载将来的切⽚对象并返回接下来根据提交的job信息获取到当前要进⾏切⽚的⽂件详情⾸先判断当前⽂件是否可以进⾏切分，这⼀步主要考虑到⼀些不⽀持切分的压缩⽂件不能进⾏切⽚操作，否则就破坏了数据的完整性如果当前⽂件可以切⽚的话，就要计算切⽚的⼤⼩切⽚的⼤⼩⼀共需要三个因⼦，分别是minSize、maxSize、blocksize最后通过Math.max(minSize,Math.min(maxSize,blocksize))，计算逻辑获取到切⽚的⼤⼩默认情况下切⽚⼤⼩和数据块⼤⼩⼀致如果想要改变切⽚的⼤⼩可以通过修改mapreduce.input.fileinputformat.split.minsize（把切⽚调⼤）、mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize（把切⽚调⼩）两个参数实现获取到切⽚⼤⼩后继续往下执⾏，在最终完成切⽚之前还有⼀个关键判断就是判断剩余⽂件是否要进⾏切⽚CombineTextInputFormat机制是怎么实现的CombineTextInoutFormat是InputFormat的⼀个实现类，主要⽤于解决⼩⽂件场景⼤概思路是先在Job提交中指定使⽤InputFormat的实现类为CombineTextInputFormat接下来的切⽚过程中会先把当前⽂件的⼤⼩和设置的切⽚的最⼤值进⾏⽐较如果⼩于最⼤值，就单独划分成⼀块如果⼤于切⽚的最⼤值并⼩于两倍的切⽚的最⼤值，就把当前⽂件⼀分为⼆划分成两块以此类推逐个对⽂件进⾏处理，这个过程称之为虚拟过程最后⽣成真正的切⽚的时候，根据虚拟好的⽂件进⾏合并只要合并后⽂件⼤⼩不超过最开始设置好的切⽚的最⼤值那就继续追加合并直到达到设置好的切⽚的最⼤值此时就会产⽣⼀个切⽚，对应⽣成⼀个MapTaskShuffle机制流程当MapTask执⾏完map()⽅法后通过context对象写数据的时候开始执⾏shuffle过程⾸先数据先从map端写⼊到环形缓冲区内写出的数据会根据分区规则进⼊到指定的分区，并且同时在内存中进⾏区内排序环形缓冲区默认⼤⼩为100M当数据写⼊的容量达到缓冲区⼤⼩的80%，数据开始向磁盘溢写如果数据很多的情况下，可能发⽣N次溢写这样在磁盘上就会产⽣多个溢写⽂件，并保证每个溢写⽂件中区内是有序的到此shuffle过程在Map端就完成了接着Map端输出的数据会作为Reduce端的数数据再次进⾏汇总操作此时ReduceTask任务会把每⼀个MapTask中计算完的相同的分区的数据拷贝到ReduceTask的内存中，如果内存放不下，开始写⼊磁盘再接着就是对数据进⾏归并排序，排序完还要根据相同的key进⾏分组将来⼀组相同的key对应的values调⽤⼀次reduce⽅法，如果有多个分区就会产⽣多个ReduceTask来处理，处理的逻辑都⼀样MR程序中由谁来决定分区的数量，哪个阶段环节会开始往分区中写数据在Job提交的时候可以设置ReduceTask的数量ReduceTask的数量决定分区的编号默认有多少ReduceTask任务就会产⽣多少个分区在Map阶段的map⽅法中通过context.wirte()往外写数据的时候其实就是在往指定的分区中写数据了阐述MR中实现分区的思路默认情况下不指定分区数量就会有⼀个分区如果要指定分区，可以通过在Job提交的时候指定ReduceTask的数量来指定分区的数量从Map端处理完数据后，数据就会被溢写到指定的分区中决定kv数据究竟写到哪个分区中是通过Hadoop提供的Partitioner对象控制的Partitioner对象默认实现HashPartitioner类它的规则就是⽤当前写出数据的key和ReduceTask的数量做取余操作，得到的结果就是当前数据要写⼊的分区的编号除此之外，我们也可以⾃定义分区器对象需要继承Hadoop提供的Partitioner对象，然后重写getPartitioner()⽅法在该⽅法中根据⾃⼰的业务实现分区编号的返回最后再将我们⾃定义的分区器对象设置到Job提交的代码中覆盖默认的分区规则Hadoop中实现排序的两种⽅案分别是什么第⼀种⽅式是直接让参与⽐较的对象实现WritableComparable接⼝并指定泛型接下来实现CompareTo()⽅法，在该⽅法中实现⽐较规则即可第⼆种⽅式是⾃定义⽐较器对象，需要继承WritableComparator类，重写它的compare⽅法在构造器中调⽤⽗类对当前的要参与⽐较的对象进⾏实例化当前要参与⽐较的对象必须要实现WritableComparable接⼝最后在Job提交代码中将⾃定义的⽐较器对象设置到Job中就可以了编写MR的时候什么情况下使⽤Combiner，实现的具体流程是什么Combiner在MR中是⼀个可选流程，通常也是⼀种优化⼿段当我们执⾏完Map阶段的计算后数据量⽐较⼤，kv组合过多这样在Reduce阶段执⾏的时候会造成拷贝⼤量的数据以及汇总更多的数据为了减轻Reduce的压⼒，此时可以选择在Map阶段进⾏Combiner操作，将⼀些汇总⼯作提前进⾏OutputFormat⾃定义实现流程OutputFormat是MR中最后⼀个流程，它主要负责数据最终结果的写出如果对最终输出结果⽂件的名称或者输出路径有个性化需求，就可以通过⾃定义OutputFormat来实现⾸先⾃定义⼀个OutputFormat类，然后继承OutputFormat重写OutputFormat的getRecordWriter()⽅法，在该⽅法中返回RecordWriter对象由于RecordWriter是Hadoop内部对象，如果我们想实现⾃⼰的逻辑，还得⾃定义⼀个RecordWriter类，然后继承RecordWriter类重写该类中的write()⽅法和close()⽅法MR实现MapJoin的思路，MapJoin的局限性是什么Mapjoin解决了数据倾斜给Reduce阶段带来的问题⾸先MapJoin的前提就是我们需要join的两个⽂件⼀个是⼤⽂件，⼀个是⼩⽂件在此前提下，我们可以将⼩的⽂件提前缓存到内存中，然后让Map端直接处理⼤⽂件每处理⼀⾏数据就根据当前的关联字段到内存中获取想要的数据，然后将结果写出。
行政管理学校-Hadoop大数据技术基础期末考试
行政管理学校-Hadoop大数据技术基础期末考试姓名：学号：一、填空题Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于________和________大规模数据集的计算。
在Hadoop集群中，NameNode负责存储和管理文件系统的________ HDFS采用的默认块大小是________M字节HDFS的设计目标之一是提供高________的数据访问性能HDFS的副本放置策略旨在将副本分散存放在不同的________中HDFS中的数据块是以________的方式存储在分布式文件系统中使用HDFS的Java API进行文件读取时，可以使用________类来读取文件内容MapReduce是一种________编程模型，用于处理和分析大规模数据集在MapReduce中，________阶段用于将Mapper的输出结果进行分区和排序Hadoop集群中的________负责资源的管理和作业的调度二、单项选择题1、Hadoop主要用于什么目的?a.分布式计算和处理大型数据集b.图形设计和图像编辑c. 网页开发和托管d. 数据库管理和管理员工作2、Hadoop的哪个组件负责以分布式方式存储和管理数据?a.HDFSb.MapReducec. YARNd. Hive3、Hadoop集群的主要目的是什么?a.提供容错性和高可用性b.对大型数据集进行复杂计算c.创建用于云计算的虚拟机d.使用Java开发Web应用程序4、HDFS如何确保Hadoop集群中的数据可靠性?a.将数据复制到多个节点b.压缩数据以节省存储空间c.加密数据以确保安全性d.将数据均匀分布在集群中5、使用HDFS的Java API与HDFS进行交互通常使用哪种编程语言?a.Pythonb.Javac.C++d.Ruby6、Hadoop中的MapReduce的核心概念是什么?a.将数据分成小块并并行处理它们b.将多个数据集合并为一个统一的视图c.在分布式文件系统中存储和检索数据d.对流式数据进行实时分析7、Hadoop中负责资源管理和作业调度的组件是什么?a.HDFSb.MapReducec.YARNd.Pig8、HDFS的默认复制因子是多少?a.1b.2c.3d.49、Hadoop中用于查询和分析存储在HDFS中的大型数据集的组件是什么?a.HBaseb.Hivec.Sqoopd.Flume10、Hadoop中的YARN是什么意思?a.Yet Another Resource Negotiator（另一种资源协调器）b.Yet Another Replication Node（另一个复制节点）c.Yet Another Routing Network（另一个路由网络）d.Yet Another Redundant Name（另一个冗余命名）11、Hadoop中的Secondary NameNode的作用是什么?a.维护Hadoop集群的整体状态和配置信息b.提供备份存储以保护数据安全c.负责资源管理和作业调度d.用于处理故障恢复和元数据操作12、Hadoop中用于将关系型数据库与Hadoop生态系统集成的工具是什么?a.HBaseb.Pigc.Hived.Sqoop13、在Hadoop中，MapReduce的输入数据格式可以是什么类型?a.文本文件b.图像文件c.视频文件d.仅限JSON文件14、Hadoop中的JobTracker的作用是什么?a.将任务分配给集群中的节点并监控任务执行情况b.存储和管理Hadoop集群中的数据c.提供资源管理和作业调度功能d.处理MapReduce作业的输出数据15、Hadoop中的Hive是什么?a.一种分布式文件系统b.一种用于数据处理的编程模型c.一种用于数据仓库和查询的工具d.一种用于并行计算的编程框架16、Hadoop中的NameNode负责什么任务?a.存储和管理数据块的副本b.负责作业调度和资源管理c.负责整个文件系统的元数据管理d.处理MapReduce作业的输入数据17、Hadoop中的HBase是什么?a.一种分布式数据库b.一种编程模型和执行环境c.一种用于数据可视化的工具d.一种用于机器学习的框架18、Hadoop中的MapReduce框架基于哪个编程模型?a.关系型数据库模型b.面向对象编程模型c.函数式编程模型d.批处理模型19.关于Hadoop的以下哪个说法是正确的?a.Hadoop是关系型数据库管理系统。
hadoop期末考试总结
hadoop期末考试总结Hadoop是当前最常用的大数据处理框架之一，经常在企业中被使用进行大规模数据处理和分析。
在本次期末考试中，我们主要学习了Hadoop的基本概念、架构和使用方法。
下面是我对期末考试内容的总结和个人感悟。
一、Hadoop的基本概念和架构1.1 Hadoop的基本概念Hadoop是一个开源的分布式计算框架，能够对大规模数据进行分布式存储和处理。
它包括了Hadoop Distributed File System（HDFS）用于分布式存储数据，以及MapReduce用于分布式处理数据。
1.2 Hadoop的架构Hadoop的架构包括了以下几个核心组件：- NameNode：负责管理HDFS中的文件和目录，以及存储文件的元数据。
- DataNode：负责存储文件数据和处理文件的读写操作。
- JobTracker：负责调度和监控MapReduce任务。
- TaskTracker：负责执行MapReduce任务的子任务。
- Secondary NameNode：负责定期备份NameNode的元数据。
- Hadoop客户端：负责与Hadoop集群交互，提交和监控作业。
二、Hadoop的使用方法2.1 Hadoop的安装和配置在期末考试中，我们需要熟悉Hadoop的安装和配置方法。
包括了下载Hadoop的安装包，设置环境变量，修改配置文件等步骤。
在安装和配置过程中，需要注意一些常见问题和注意事项，如操作系统的版本兼容性、文件系统的权限设置等。
2.2 Hadoop的常用命令期末考试中，我们需要掌握Hadoop的常用命令，包括了文件和目录的操作命令、HDFS上数据的上传和下载命令、MapReduce作业的提交和监控命令等。
熟练掌握这些命令对于在实际工作中使用Hadoop非常重要。
2.3 编写和执行MapReduce程序在期末考试中，我们需要学习编写和执行MapReduce程序。
我们需要了解MapReduce的编程模型和基本原理，掌握MapReduce程序的开发流程和调试方法。
云计算期末试题(整理,来自网络)
(1)1.云计算是对( D )技术的发展与运用A. 并行计算 B 网格计算 C 分布式计算 D 三个选项都是2.IBM 在 2007 年 11 月退出了“改进游戏规则”的 ( A )计算平台，为客户带来即买即用的云计算平台。
A. 蓝云B. 蓝天C. ARUZED. EC23.微软于 2008 年 10 月推出云计算操作系统是( C )A. Google App EngineB. 蓝云 C . Azure D. EC24.2008 年， ( A )先后在无锡和北京建立了两个云计算中心A. IBMB. Google C . Amazon D. 微软5.将平台作为服务的云计算服务类型是( B )A. IaaSB.PaaSC.SaaSD.三个选项都不是6.将基础设施作为服务的云计算服务类型是( A )A. IaaSB.PaaSC.SaaSD.三个选项都不是7.IaaS 计算实现机制中，系统管理模块的核心功能是( A )A. 负载均衡 B 监视节点的运行状态 C 应用 API D. 节点环境配置8.云计算体系结构的( C )负责资源管理、任务管理用户管理和安全管理等工作A.物理资源层B. 资源池层C. 管理中间件层D. SOA 构建层9.云计算按照服务类型大致可分为以下类( A、B、C )A.IaaSB. PaaSC. SaaSD.效用计算10.下列不属于 Google 云计算平台技术架构的是( D )A. 并行数据处理 MapReduceB.分布式锁 ChubbyC. 结构化数据表 BigTableD.弹性云计算 EC211.在目前 GFS 集群中，每个集群包含( B )个存储节点A.几百个B. 几千个C.几十个D.几十万个12.下列选项中，哪条不是 GFS 选择在用户态下实现的原因( D )A.调试简单B.不影响数据块服务器的稳定性C. 降低实现难度，提高通用性D. 容易扩展13.GFS 中主服务器节点存储的元数据包含这些信息( BCD )A.文件副本的位置信息B.命名空间C. Chunk 与文件名的映射D. Chunk 副本的位置信息14.单一主服务器(Master)解决性能瓶颈的方法是( ABCD )A.减少其在数据存储中的参与程度B. 不适用 Master 读取数据C.客户端缓存元数据D. 采用大尺寸的数据块15.( B )是 Google 提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。
《Hadoop系统搭建及项目实践》试卷及答案2套
Hadoop 系统搭建及项目实践期末考试试卷（A ）本试卷满分共100分 90分钟一、填空题（每空1分，共30分）1.HDFS 的体系结构主要包括__________和___________两种节点。
2. 是一个类似于GoogleGFS 的开源的分布式文件系统。
它提供了一个可扩展、高可靠、高可用的大规模数据分布式存储管理系统。
3.MapReduce 采用__________架构，主要包括client 、__________、__________和Task 组件。
4.Hadoop 的安装模式分为3种，分别是 、 和 。
5. 是一个可在应用程序中提供的安全通信协议。
它采用_________加密体系进行加密。
6.启动Hadoop 的守护进程命令是：__________________；停止Hadoop 的命令是______________。
7.一个典型的HDFS 集群中，有一个____________、一个SecondaryNameNode 和至少一个___________。
8.reduce 函数以_________和__________列表作为输入。
9.HBase 主要由一个_________服务器带多个__________________服务器组成。
HBase 使用_______________存放集群的元数据和状态信息。
10.HBase 中的列被分组为 。
11.HBase 属于NoSQL 数据库的典型代表，并不支持________________语言。
12.ZooKeeper 的核心是__________,这个机制保证了各个server 之间的同步。
实现这个机制的协议成为________协议。
Zab 协议有两种模式，分别是__________和___________。
13.Hive 有三种数据管理方式，分别是________、____________和_____________。
14.Pig 为MapReduce 框架提供了一套类SQL 的数据处理语言，称为___________。
Hadoop知识点总结
Hadoop知识点总结Hadoop知识点总结1.什么是hadoop?hadoop是⼀个开源软件框架，⽤于存储⼤量数据，并发处理/查询在具有多个商⽤硬件(即低成本硬件)节点的集群上的那些数据。
总之Hadoop包括⼀下内容：HDFS(Hadoop分布式⽂件系统)：允许以⼀种分布式和冗余的⽅式存储⼤量数据。
例如：1GB(即1024MB)⽂本⽂件可以拆分为16*128MB⽂件，并存储在Hadoop集群中的8个不同节点上。
每个分裂可以复制三次，以实现容错，以便如果⼀个节点出现错误的话，也有备份。
HDFS适⽤于顺序的"⼀次写⼊，多次读取"的类型访问。
MapReduce:⼀个计算框架。
它以分布式和并⾏的⽅式处理⼤量的数据，当你对所有年龄>18的⽤户在上述1GB⽂件上执⾏查询时，将会有"8个映射"函数并⾏运⾏，以在其128MB拆分⽂件中提取年龄>18的⽤户，然后"reduce"函数将将会运⾏以将所有单独的输出组合成单个最终结果。
YARN(⼜⼀资源定位器)：⽤于作业调度和集群资源管理的框架。
Hadoop⽣态系统，拥有15多种框架和⼯具，如Sqoop,Flume,Kafka,Pig,Hive,Spark,Impala等以便将数据摄⼊HDFS，在HDFS中转移数据(即变换、丰富、聚合等)，并查询来⾃HDFS的数据⽤于商业智能和分析。
某些⼯具(如Pig和Hive)是MapReduce上的抽象层，⽽Spark和Impala等其他⼯具则是来⾃MapReduce的改进架构/设计，⽤于显著提⾼延迟以⽀持近实时和实时处理2.为什么组织从传统的数据仓库⼯具转移到基于Hadoop⽣态系统的智能数据中⼼？1.现有数据基础设施：主要使⽤存储在⾼端和昂贵硬件中的"structured data，结构化数据"主要处理为ETL批处理作业，⽤于将数据提取到RDBMS和数据仓库系统中进⾏数据挖掘，分析和报告，以进⾏关键业务决策主要处理以千兆字节到兆字节为单位的数据量2.基于Hadoop的更加智能的数据基础设施，其中：结构化(例如RDBMS)，⾮结构化(例如images,PDF,docs)和半结构化(例如logs,XMLs)的数据可以以可扩展和容错的⽅式存储在⽐较便宜的商⽤机器中数据可以存储诸如Spark和Impala之类的⼯具以低延迟的能⼒查询可以存储以兆兆字节到千兆字节为单位的较⼤数据量3.基于Hadoop的数据中⼼的好处是什么？随着数据量和复杂性的增加，提⾼量整体服务⽔平协议。
hadoop结课大作业
hadoop结课大作业
Hadoop课程的期末大作业是一个有趣而有挑战性的任务，我们将使用HadoopMapReduce技术来处理海量信息和数据集，以创建出我们的期末大作业。
首先，我们需要建立一个分布式的Hadoop集群，同时使用Java 技术来编写MapReduce程序。
这些程序将以某种具体的形式（如XML 文件）来反映出所要处理的大量信息。
接下来，我们在Hadoop集群上发布MapReduce程序来处理相应的数据集。
在这个过程中，我们需要设定一些配置参数，以确保MapReduce程序能够正确处理包含在数据集中的大量信息。
之后，我们再根据需要，使用MapReduce API来准备和处理数据集，以便在Hadoop上可以获取所需的集群结果。
在此过程中，我们可以通过设定不同参数来调整MapReduce应用程序的性能。
最后，我们通过对相应的结果进行分析，从而得出期末大作业的最终结果。
总而言之，Hadoop课程的期末大作业需要我们使用HadoopMapReduce技术来处理大量信息和数据集，以便获得期末大作业的最终结果。
大数据技术期末复习题库
大数据技术期末复习题库一、选择题1. 大数据的4V特性包括：A. Volume（体量）、Variety（种类）、Velocity（速度）、Value（价值）B. Volume（体量）、Variety（种类）、Veracity（真实性）、Value（价值）C. Volume（体量）、Variety（种类）、Velocity（速度）、Veracity（真实性）D. Volume（体量）、Variety（种类）、Veracity（真实性）、Value（价值）2. Hadoop生态系统中，用于数据存储的是：A. HiveB. HBaseC. Hadoop Distributed File System (HDFS)D. Pig3. 下列哪个不是大数据技术中常用的数据处理框架？A. MapReduceB. SparkC. HadoopD. SQL Server4. 在大数据环境下，用于实时数据流处理的技术是：A. HiveB. StormC. PigD. HBase5. 以下哪个是大数据技术中的数据挖掘过程？A. 数据清洗B. 数据抽取C. 数据转换D. 数据加载二、简答题1. 简述大数据技术与传统数据库技术的区别。
2. 描述Hadoop生态系统中MapReduce的工作机制。
3. 解释什么是数据仓库以及它在大数据中的作用。
4. 阐述Spark与Hadoop MapReduce相比的优势。
5. 描述大数据技术在商业智能（Business Intelligence, BI）中的应用。
三、论述题1. 论述大数据技术在电子商务领域的应用及其带来的变革。
2. 分析大数据技术在社交媒体分析中的作用及其对市场策略的影响。
3. 探讨大数据技术在医疗健康领域的应用及其潜在的挑战。
四、案例分析题1. 假设你是一家电子商务公司的大数据分析师，请你根据该公司的业务需求，设计一个大数据解决方案来优化库存管理和客户服务。
2. 针对一家在线视频流媒体服务公司，分析如何利用大数据技术来提高用户体验和广告投放的精准度。
大数据技术概论期末复习题2023-11(附参考答案)
单项选择题1.下列各项不属于数据的是（）oA.文本B.图像C.视频D.印象2.下列各项不属于大数据特征的是（）oA体量大 B.种类多C真实性 D.数据生成慢3.数据异常值的处理方法不包括（）。
A极小值替换 B.删除C忽略 D.视为缺失值进行填补4.下列各项不能用于描述数据集中趋势的是（）。
A方差 B.平均数C中位数D.峰值5.下列各项不属于HadoOP的特点是（）。
A.存储迅速B.成本高C,计算能力强 D.灵活性强6.在工业网络实时监控系统中，需要连续不断地采集和处理数据。
以下（）不属于这种计算模式。
A.在线处理B.实时处理C.流式计算D.批量计算7.下面不是研究数据方法的是（）。
A.统计学B.机器学习C.心理分析D.数据挖掘8.下面不属于大数据的处理过程的是（）。
A.数据获取B.数据清洗C数据分析 D.数据安全9.下面不属于大数据计算模式的类型的是（）。
A.批量计算B.手动计算C.流式计算D,交互式计算10.下列各项属于合规数据的是（）oA非法收集隐私信息数据 B.取得使用者同意的个人资料数据C泄露的隐私信息数据 D.垄断数据11.在HadOOP生态系统中，主要负责节点集群的任务调度和资源分配，将存储和计算资源分配给不同应用程序的组件是（）。
A.HDFSB.MapReduceC.YARND.Storm12.下列属于图数据的主要特性的是（）。
A.数据驱动计算B.不规则问题C高数据访问率 D.以上均是13.可以用来查看数值型变量的分布的可视化方法是（）。
A.箱线图B.直方图C小提琴图D,以上方法均可以14.如果只是研究两个数值变量之间的关系，最常见的可视化方法是（）。
A.直方图B.散点图C饼图 D.折线图15.下列各项不属于批处理系统的特点的是（）。
A.可以实现实时的分析报告或自动响应B.可以实现无缝扩展以处理峰值数据量或数据请求C,支持数据在不同系统之间进行交换D.支持作业执行状态的监控16.下列各项属于非结构化数据的是（）0A.图像B.二维数据表CHTML文档 D.以上均是17.在大数据的处理流程中，（）步骤是将数据转化为图形，以更直观的方式展示和表达。
Hadoop期末复习题库
一个程序中的MapTask的个数由什么决定?Cc)A、输入的总文件数B、客户端程序设置的mapTask的个数C、FilelnputFormat.getSplits(JobContext job)计算出的逻辑切片的数量D、输入的总文件大小／数据块大小关于SecondaryNameN o de 哪项是正确的?Cc)A. 它是NameNod哟热备B. 它对内存没有要求C. 它的目的是帮助NameNod始｀并编辑日志，减少NameNod妇动时间D. Secondary N a meN o de应与NameNod画署到一个节点HBase中的批量加载底层使用(a)实现。
A、MapReduceB、HiveC、CoprocessorD、Bloom FilterDFS检查点(CheckPoint)的作用是可以减少下面哪个组件的启动时间 C b ) A. SecondaryNameNode B. NameNode C. DataNode D. JoumalNode如下哪一个命令可以帮助你知道shell命令的用法Cc)。
A、manB、pwdC、helpD、more解压.tar.gz结尾的HBase压缩包使用的Linux命令是Ca)。
A、tar-zxvfB、tar-zxC、tar--sD、tar11fYARNW翡面默认占用哪个端口? C b )A、50070B、8088C、50090D、9000Flume的Agent包含以下那些组件?(ac )A. SourceB. ZNodeC. ChannelD. Sink面描述HBase的Region的内部结构不正确的是? C d )A. 每个Store由一个MemStore和0至多个StoreFile组成B. Region由一个或者多个Store组成C. MemStore存储在内存中，StoreFile存储在HDFS每个Store保存一个Column关于HDF漠群中的DataNode的描述正确的是?(bed )A. 一个DataNode上存储一个数据块的多个副本B. 存储客户端上传的数据的数据块C. 响应客户端的所有读写数据请求，为客户端的存储和读取数据提供支撑D. 当Datanode读取数据块的时候，会计算它的校验和(checksum), 如果计算后的校验和，与数据块创建时值不一样，说明该数据块巳经损坏下面关千使用Hive的描述中正确的是? C bd )A. Hive支持数据删除和修改B. Hive 中的join查询只支持等值链接，不支持非等值连接C. Hive 中的join查询支持左外连接，不支持右外连接D. Hive默认仓库路径为/user/hive/warehouse/的NameNode负责管理文件系统的命名空间，将所有的文件和文件夹的元数据保存在一个文件系统树中，这些信息也会在硬盘上保存成以下文件：（）。
大数据期末试题及答案
大数据期末试题及答案一、选择题1. 大数据的含义是指：a) 数据规模大于1TBb) 数据类型多样且规模庞大c) 数据存储在云服务器中d) 数据加密处理答案：b) 数据类型多样且规模庞大2. 大数据的处理技术包括以下哪些方面？a) 数据采集与存储b) 数据清洗与预处理c) 数据分析与挖掘d) 数据可视化与展示e) 全部答案都对答案：e) 全部答案都对3. Hadoop是一种用于处理大数据的开源框架，它包括以下哪些组件？a) HDFSb) MapReducec) HBased) Hivee) 全部答案都对答案：e) 全部答案都对4. 大数据技术对于企业的好处主要体现在哪些方面？a) 增加数据存储成本b) 提高数据处理速度c) 支持实时数据分析d) 减少数据安全风险答案：b) 提高数据处理速度c) 支持实时数据分析5. 关于大数据隐私保护的说法，哪个是正确的？a) 大数据不需要进行隐私保护b) 大数据隐私保护不受法律法规限制c) 大数据处理过程中必须保护用户隐私d) 大数据隐私保护仅限于企业内部答案：c) 大数据处理过程中必须保护用户隐私二、简答题1. 大数据处理的挑战有哪些？请简要描述其中一项挑战及应对措施。
答案：大数据处理挑战包括数据规模庞大、数据质量不一致、数据安全与隐私保护等方面。
其中，数据安全与隐私保护是一个重要的挑战。
大数据包含大量敏感信息，如个人隐私、商业机密等，如果未经妥善保护，会导致用户数据泄露、企业声誉受损等问题。
应对这一挑战，企业可以采取数据加密技术、访问控制策略、安全审计等手段来保护数据安全与隐私。
2. 请简要介绍Hadoop的基本原理。
答案：Hadoop的基本原理是将大规模数据分布式存储和并行处理。
它采用了分布式文件系统HDFS（Hadoop Distributed File System）来存储数据，将数据分割成多个块，并分布在多个节点上进行存储。
同时，Hadoop使用MapReduce编程模型来进行数据处理，将数据划分成多个小任务，在集群中并行计算，最后将结果合并返回。
《大数据技术原理与应用》 期末复习重点
大数据技术原理与应用期末复习重点一、1、数据产生方式大致经历了3个阶段：运营式系统阶段、用户原创内容阶段、感知式系统阶段。
2、大数据的特点:数据量大（volume）、数据类型繁多（variety）、处理速度快（velocity）、价值密度低（value）；4V+1C （C：复杂度complexity）。
3、云计算的特点：超大规模、虚拟化、高可靠性、通用性、高可伸缩性、按需服务、极其廉价。
4、科学研究方面经历的4种范式：实验、理论、计算、数据。
5、大数据四种计算模式:批量计算(针对大规模数据的批量数据)；流计算(针对流计算的实时计算)；图计算(针对大规模图结构数据的处理)；查询分析计算(大规模数据的存储管理和查询分析)。
6、数据总体上可以分为静态数据和流数据。
7、对静态数据和流数据的处理，对应着两种截然不同的计算模式：批量计算和实时计算。
8、Hadoop的特性：高可靠性、高效性、高扩展性、高容错性、成本低、运行在Linux平台上、支持多种编程语言。
9、Hadoop的核心子项目：HDFS和MapReduce。
HDFS 2.0的新特性HDFS HA和HDFS联邦。
10、YARN体系结构中的三个组件：ResourceManager、ApplicationMaster和NodeManager。
二、1、分布式文件系统是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统。
2、名称节点：名称节点也叫主节点，负责管理分布式文件系统的命名空间，负责文件和目录的创建、删除和重命名等，同时管理着数据节点和文件块的映射关系。
数据节点：数据节点也叫从节点，负责数据的存储和读取，在存储时，有名称节点分配存储位置，然后由客户端把数据直接写入相应的数据节点。
第二名称节点：完成EditLog合并到FsImage的过程，缩短合并的重启时间，其次作为“检查点”保存元数据的信息。
3、HDFS体系结构：HDFS采用了主从结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点和若干个数据节点。
大数据期末考试试题及答案
大数据期末考试试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 大数据的4V特征不包括以下哪一项？A. Volume（体量）B. Velocity（速度）C. Variety（多样性）D. Visibility（可见性）答案：D2. 在大数据环境下，以下哪个不是Hadoop生态系统中的组件？A. HBaseB. HiveC. SparkD. MongoDB答案：D3. 以下哪个不是大数据存储技术？A. NoSQLB. Hadoop Distributed File System (HDFS)C. Relational Database Management System (RDBMS)D. Distributed Cache答案：C4. 大数据中的数据挖掘过程不包括以下哪一步？A. 数据预处理C. 数据可视化D. 数据收集答案：C5. 以下哪个算法不是用于机器学习的？A. K-meansB. Decision TreesC. PageRankD. QuickSort答案：D6. 在大数据中，以下哪个不是数据清洗的目的？A. 去除重复数据B. 纠正错误数据C. 增加数据量D. 标准化数据格式答案：C7. 以下哪个不是大数据应用的领域？A. 金融B. 医疗C. 教育D. 小型零售答案：D8. 以下哪个是大数据分析的挑战？B. 数据质量高C. 数据类型单一D. 数据处理速度慢答案：D9. 以下哪个是大数据可视化工具？A. ExcelB. TableauC. PhotoshopD. Word答案：B10. 以下哪个不是大数据的来源？A. 社交媒体B. 传感器数据C. 传统数据库D. 个人笔记答案：D二、简答题（每题10分，共30分）1. 请简述大数据的4V特征。
答案：大数据的4V特征包括Volume（体量），即数据量巨大；Velocity（速度），即数据生成和处理的速度非常快；Variety（多样性），即数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据；Veracity（真实性），即数据的准确性和可靠性。
Hadoop试题试题库完整
. . . . 学习.参考1. 1. 以下哪一项不属于以下哪一项不属于Hadoop 可以运行的模式可以运行的模式___C______C______C___。
A. A. 单机（本地）模式单机（本地）模式B. B. 伪分布式模式伪分布式模式C. C. 互联模式互联模式D. D. 分布式模式分布式模式2. Hadoop 的作者是下面哪一位的作者是下面哪一位__B______B______B____。
A. Martin FowlerB. Doug cuttingC. Kent BeckD. Grace Hopper3. 3. 下列哪个程序通常与下列哪个程序通常与下列哪个程序通常与 NameNode NameNode NameNode 在同一个节点启动在同一个节点启动在同一个节点启动__D_____D_____D___。
A. TaskTrackerB. DataNodeC. SecondaryNameNodeD. Jobtracker4. HDFS 4. HDFS 默认默认默认 Block Size Block Size 的大小是的大小是___B______B______B___。
A.32MBB.64MBC.128MBD.256M5. 5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈下列哪项通常是集群的最主要瓶颈下列哪项通常是集群的最主要瓶颈____C______C______C__。
A. CPUB. B. 网络网络C. C. 磁盘磁盘IOD. D. 内存内存6. 6. 下列关于下列关于MapReduce 说法不正确的是说法不正确的是_____C______C______C_。
A. MapReduce 是一种计算框架B. MapReduce 来源于google 的学术论文C. MapReduce 程序只能用java 语言编写D. MapReduce 隐藏了并行计算的细节，方便使用8. 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，适合的读写任务是高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是 __D____ __D____ __D____。
hadoop学习总结
Client1 Client2
Name Node
Secondary Name Node
5
4
13 Data Node
5
8
1
4
Data Node
5
4
......
2
3
Data Node
HDFS 的 NameNode 和 DataNode 是和文件存储关系比较大的两个角色。NameNode
是 HDFS 系 统 中 的 管 理 者 ， DataNode 是 HDFS 中 保 存 数 据 的 节 点 。 下 面 我 结 合
Share Knowledge Share Happiness 打开视界，打开世界
我总觉得诗人和旅行者天生有共同的特质：他们一直在追寻着灵魂的升华。在这一过程中， 他们眼里可能看到了人间百态或者是人间天堂，基于此，才有诗之深情之切。这种感知生命 深度的起源，在于视界！
生命的维度远不止时间一维而已，一个多月之前距离现在已经有 30 多天的距离。如果我 们只看年龄，那么我真的比过去大了一个多月。但是，如果把知识这个维度引入生命，那么 一切都会产生奇妙的‘化学反应’。
3
工欲善其事必先利其器
Share Knowledge Share Happiness
Map/Reduce 程序来讲解文件存储在 HDFS 中，如何被运用的过程。
1.1 文件在 HDFS 的存储
我们将文件名为 test.txt（大小为 192MB）文件数据存放在 HDFS 的 http：//localhost： 9010/user/sn/testdata 文件夹下 这时，HDFS 根据 test.txt 的大小和 HDFS 默认的数据快的大小（64MB）进行分片，HDFS 将 test.txt 文件分成 3 片。我们假设这三片的名称为 1,2,3. 我们假设我们的集群有四台机器，一台机器为 master，其他三台为 slave. Master 上的 NameNode 上保存着 Test.txt 的元数据信息，3 台 slave 上保存着 Test.txt 的具体数据信息。 具体如下图所示：
hadoop应用的期末考试题目及答案
hadoop应用的期末考试题目及答案一、选择题（每题2分，共10分）1. Hadoop的HDFS是一种（）。
A. 文件系统B. 数据库C. 缓存系统D. 操作系统答案：A2. Hadoop生态系统中，用于数据仓库的组件是（）。
A. HBaseB. HiveC. PigD. Sqoop答案：B3. Hadoop的MapReduce编程模型中，Map阶段的主要任务是（）。
A. 数据排序B. 数据合并C. 数据分发D. 数据处理答案：D4. Hadoop中，NameNode和DataNode分别负责（）。
A. 数据存储和数据管理B. 数据管理C. 数据存储D. 数据存储和任务调度答案：A5. Hadoop的YARN是用于（）。
A. 数据存储B. 数据处理C. 任务调度D. 数据传输答案：C二、填空题（每题2分，共10分）1. Hadoop的HDFS设计用于存储大规模数据集，其默认的副本因子是________。
答案：32. Hadoop的MapReduce框架中，Map任务的输出会经过________阶段，然后传递给Reduce任务。
答案：Shuffle and Sort3. Hadoop生态系统中，________组件用于处理实时数据流。
答案：Apache Storm4. Hadoop的HDFS支持________，允许用户在文件系统中存储多个版本的文件。
答案：Snapshot5. Hadoop的YARN中的________负责监控所有集群节点上的资源使用情况。
答案：ResourceManager三、简答题（每题10分，共30分）1. 简述Hadoop的HDFS的架构特点。
答案：Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，设计用于存储大规模数据集。
它具有以下特点：- 高容错性：通过在多个节点上存储数据副本来实现。
- 高吞吐量：适用于大规模数据集的访问。
《云计算与大数据技术》期末试卷A(含答案)
《云计算与大数据技术》期末试卷A卷一、单项选择题（共10小题，每小题2分，共计20分）1. 大数据价值密度的高低与数据总量大小成反比，这是大数据的那个特点？（）（A）Volume（数据量大）（B）Variety（数据类型多）（C）Velocity（流转速度快）（D）V alue（价值密度低）2. Hadoop 2.x比1.x相比，有什么显著变化？（）（A）增加DataNode （B）增加NameNode HA（C）增加了资源管理器Y ARN （D）支持Wire-compatibility3. Google GFS的Master上保存了GFS的三种元数据，以下那种元数据不能通过日志文件恢复（）。
（A）命名空间（B）Chunk与文件名的映射表（C）Chunk副本的位置信息（D）以上都不能4. 关于YARN组件说法错误的是（）（A）YARN采用master/slave架构（B）主节点上运行主服务ResourceMananger（C）从节点上运行从服务NodeManager（D）YARN中引入了一个逻辑概念——槽Slot，它将各类资源抽象化5. 关于Hadoop MapReduce的执行过程，以下哪个顺序正确？（）（A）输入→Reduce→Shuffle→Map→输出（B）输入→Map→Shuffle→Reduce→输出（C）输入→Shuffle→Map→Reduce→输出（D）输入→Map→Reduce→Shuffle→输出6. 只启动HDFS，启动成功后，查看JPS，下面那个进程不在其中？（）（A）HMaster（B）DataNode（C）Secondary NameNode（D）NameNode7. 下面选项不属于Amazon提供的云计算服务的是（）。
（A）弹性计算云服务EC2 （B）简单存储服务S3（C）简单队列服务SQS （D）Net服务8. 下列关于Hive的介绍错误的是（）。
（A）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（B）Hive是构建在Hadoop之上的一个数据仓库工具（C）数据仓库Hive不需要借助于HDFS等就可以完成数据的存储（D）Hive起源于Facebook内部信息处理平台9. ZooKeeper在集群模式下运行，那么在部署ZooKeeper集群时，至少有几个节点？（）（A）4（B）3（C）2（D）110. 以下不属于Gossip协议优点的是（）。
hadoop期末复习题
hadoop期末复习题Hadoop期末复习题Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
它的出现为大数据处理带来了革命性的变化。
在本文中，我们将回顾一些与Hadoop相关的重要概念和技术。
1. Hadoop的基本架构Hadoop由HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个核心组件组成。
HDFS用于存储和管理数据，而MapReduce用于处理数据。
Hadoop集群由多个节点组成，其中包括一个主节点（通常称为“NameNode”）和多个工作节点（通常称为“DataNode”）。
2. HDFS的工作原理HDFS将大文件切分成多个块，并将这些块分布式存储在不同的DataNode上。
NameNode负责维护文件系统的元数据，包括文件的位置和块的复制情况。
当客户端请求读取文件时，NameNode会告诉客户端从哪些DataNode上读取数据。
3. MapReduce的工作原理MapReduce是一种分布式计算模型，它将计算任务分为两个阶段：Map和Reduce。
Map阶段将输入数据切分成多个小块，并由不同的工作节点并行处理。
Reduce阶段将Map阶段的输出进行合并和汇总。
MapReduce框架负责任务的调度和数据的传输。
4. Hadoop的容错性Hadoop具有很强的容错性，这是因为它将数据存储在多个DataNode上，并且会自动进行数据的备份和复制。
当某个节点发生故障时，Hadoop会自动将该节点上的任务重新分配给其他可用节点。
5. Hadoop的数据处理能力Hadoop可以处理大规模的数据集，并且能够实现高性能的并行计算。
通过将计算任务分布到多个节点上，并利用节点之间的数据传输，Hadoop能够充分利用集群的计算资源，提高数据处理的效率。
6. Hadoop生态系统除了HDFS和MapReduce，Hadoop还有许多其他的相关技术和工具，构成了完整的Hadoop生态系统。
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（一）
1、凡是数据量超过一定大小，导致常规软件无法在一个可接受的时间范围内完成对其进行抓取、管理和处理工作的数据即可称为大数据。
2、四个特征：体量、多样性、价值密度、速度
3、3个维度对大数据进行分析：数据量大小、数据类型、数据时效性
4、数据处理平台的基础架构6个主要的基本组件：数据集成、文件存储、数据存储、数据计算、数据分析、平台管理。
5、可以归纳为三类问题：大数据存储、高性能计算和系统容错性
1、Hadoop的核心由3个子项目组成：Hadoop Common、HDFS、MapReduce
（二）
2、HDFS组件：
Node：是HDFS系统中的管理者，它负责管理文件系统的命名空间，维护文件系统的文件树及所有的文件和目录的元数据。
2.Secondary NameNode：在一个Hadoop集群环境中，只有一个NameNode节点，它是整个系统的关键故障点。
为了避免NameNode节点发生故障影响整个系统的运行，因此设计了Secondary NameNode节点，它一般在一台单独的物理计算机上运行，与NameNode保持通信，按照一点时间间隔保持文件系统元数据的快照。
3.DateNode：是HDFS文件系统中保存数据的节点。
3、MapReduce组件：JobClient：是基于MapReduce借口库编写的客户端程序，负责提交MapReduce作业。
JobTracker：是应用于MapReduce模块之间的控制协调者，负责协调MapReduce作业的执行。
TaskTracker：负责执行由JobTracker分配的任务，每个TaskTracker 可以启动一个或多个Map或Reduce任务。
MapTask、ReduceTask：是由TaskTracker启动的负责具体执行Map或Reduce任务的程序。
4、Hadoop相关技术及简介（主要）1.Hadoop Common：为Hadoop整体架构提供基础支撑性功能。
2.Hadoop Distributed File System(HDFS)：是一个适合构建于廉价计算机集群之上的分布式文件系统，具有低成本、高可靠性、高吞吐量的特点。
3.Hadoop MapReduce：是一个编程模型和软件框架，用于在大规模计算机集群上编写对大数据进行快速处理的并行化程序。
4.Hadoop Database(HBase)：是一个分布式的、面向列的开源数据库，不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化大数据存储的数据库。
5.Hive：是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供强大的类SQL查询功能，可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。
6.Sqoop：是一款用于在Hadoop 系统与传统数据库间进行数据交换的工具，可以用于将传统数据库中的数据导入HDFS或MapReduce，并将处理后的结果导出到传统数据库中。
7.ZooKeeper：是一个分布式应用程序协调服务器，用于维护Hadoop集群的配置信息、命名信息等，并提供分布式锁同步功能和群组管理功能。
（三）1、MapReduce原理MapReduce计算模式将数据的计算过程分为两个阶段：Map和Reduce。
这两个阶段对应了定义的两个处理函数，分别是mapper和reducer。
在Map阶段，原始数据被输入mapper进行过滤和转换，获得的中间数据在Reduce阶段作为reducer的输入，经过reducer的聚合处理，获得最终处理结果。
2、MapReduce运行框架的组件Client：在此节点上运行了MapReduce程序和JobClient，负责提交MapReduce作业和为用户显示处理结果。
JobTracker：负责协调MapReduce作业的执行，是MapReduce运行框架中的主控节点。
只有一个。
Map TaskTracker：负责执行由JobTracker分配的Map任务。
可以有多个。
Reduce TaskTracker：负责执行由JobTracker分配的Reduce任务。
可以有多个。
分布式文件存储系统：存储了应用运行所需要的数据文件及其他相关配置文件。
作业：是指MapReduce 程序指定的一个完整计算过程。
任务：是MapReduce框架中进行并行计算的基本事务单元，一个作业包含多个任务。
3、MapReduce作业的运行流程：作业提交、作业初始化、任务分
配、Map任务执行、Reduce任务执行、作业完成。
4、Hadoop默认提供了3种调度器：先进先出（FIFO）调度器、公平（Fair）调度器、能力调度器（Capacity）.5、有3类重要异常：
任务异常：为了处理此异常，设定了两种异常状态：失败和终止。
TaskTracker异常：通过心跳消息进行检测发现。
黑名单机制。
JobTracker异常：负责整个系统的作业和任务调度，灾难时刻，还没有应对机制。
6、Web界面的访问入口是http://hostname_or_ip_of_JobTracker:50030
7、Reduce任务分为copy、sort、reduce这3个阶段进行显示。
9、使用Cominber机制可用于减少Map阶段的数据量。
（四）1、分布式文件系统（Distributed File System），是基于文件级别的分布式存储技术，是指对物理存储资源分布在通过计算机网络相连的节点上进行管理的文件系统。
2、HDFS：分布式系统采用了主从结构构建。
NameNode为主节点，其他DataNode为从节点。
文件以数据块形式存储到DataNode中，且两节点都以java程序的形式运行在普通的计算机上，操作系统一般采用Linux。
3、HDFS架构中包含的节点和功能：Node：是HDFS系统中的管理者，它负责管理文件系统的命名空间，维护文件系统的文件树及所有的文件和目录的元数据。
2.Secondary NameNode：在一个Hadoop集群环境中，只有一个NameNode节点，它是整个系统的关键故障点。
为了避免NameNode节点发生故障影响整个系统的运行，因此设计了Secondary NameNode节点，它一般在一台单独的物理计算机上运行，与NameNode保持通信，按照一点时间间隔保持文件系统元数据的快照。
3.DateNode：是HDFS文件系统中保存数据的节点。
4.Client：是HDFS文件系统的使用者，它通过调用HDFS提供的API对系统中的文件进行读写操作。
4、HDFS的命令行格式为：hadoop fs -cmd <args>
（五）1、ACID：Atomicity 原子性Consistency 一致性Isolation 隔离性Durability 持久性2、HBase的Shell工具4个通用输入规则：1.名称参数输入规则2.数值输入规则3.参数分割规则4.关键字-值输入规则3、HBase Shell提供了5类命令：表管理、数据管理、工具、复制和其他。
4、HBase性能优化：1.参数配置优化2.表设计优化3.更新数据操作优化4.读数据操作优化5.数据压缩6.JVM GC优化7.负载均衡性能测试工具5、Hive的作用：是提供一套类SQL的数据操作语言，并将其转换为MapReduce程序执行，对存储于HDFS中的数据进行处理。
6、Hive架构中主要包括以下几类组件：1.用户操作接口2.Hive服务器3.驱动程序4.元数据库7、在Hive中，数据以库、表、分区和桶的层次进行组织。
8、Hive 的数据存储格式有两个维度：行格式和文件存储格式。
9、Hive支持的数据类型可以分为两类：基本数据类型：4种有符号整数类型：tinyint、smallint、int、bigint2个浮点数类型：float、double复杂数据类型：数组、映射和结构体
（六）1、Sqoop是一款用于在Hadoop系统与结构化数据存储系统间进行数据交换的软件，可以用于将传统数据库中的数据导入HDFS由MapReduce程序或Hive等工具使用，并支持将处理后的结果数据导出到传统关系型数据库中。
2、ZooKeeper是在Hadoop技术体系中，为整个集群提供高可用集中配置管理的组件。
其功能是为分布式集群提供集中化的配置管理、名字服务和分组服务，并辅助集群节点完成分布式协同工作。
（七）1、数据挖掘是对原始数据进行一定的处理，从大量不完全的、有噪声的、模糊的数据中提取隐含未知的有用信息和知识的过程。
2、有两大类方法：任务并行化和数据并行化。
3、一个数据挖掘算法是否能用MapReduce编程模型实现，其关键在于算法是否能将数据分解为不同的部分，交由不同的计算节点独立进行计算，并在结果汇总后可获得最终计算结果。