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大数据技术Hadoop笔试题

1、大数据管,分布式进行文件系统,如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持,以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持,在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。

2、编程语言和框架:熟悉并掌握大数据领域常用的编程语言和框架,如Python、Java、Scala以及相关的大数据框架,如Hadoop、Spark等。数据处理和分析:了解数据处理和分析的基本原理和方法,包括数据清洗、转换、聚合、统计分析等。

3、对于处理大数据集,这个算法是相对可伸缩和高效的,计算的复杂度为 O(NKt),其中N是数据对象的数目,t是迭代的次数。一般来说,KN,tN 。

4、删和压缩掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计,能节约数万美的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩,大大降低了存储数据所需能力。

5、我们只需要编写我们的业务程序即可。hadoop是什么?hadoop是用于处理(运算分析)海量数据的技术平台,并且是采用分布式集群的方式。

6、为企业提供决策支持。大数据技术:考试内容涉及大数据处理的相关理论,考生掌握 Hadoop、Spark 等大数据处理技术,能够对海量数据进行快速处理,分析企业内部各类信息,收集、整理、清洗数据,提高企业数据分析能力。

作业帮大数据题库官网,作业帮题库怎么下载

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下面哪一项不属于大数据关键技术

1、大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术,根据大数据的处理过程,可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

2、大数据的关键技术 分布式存储系统(HDFS)。MapReduce分布式计算框架。YARN资源管理平台。Sqoop数据迁移工具。Mahout数据挖掘算法库。HBase分布式数据库。Zookeeper分布式协调服务。

3、大数据处理关键技术一般包括:大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

4、一般地,内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算,CPU直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速,是实现大数据分析的关键应用技术。

5、大数据技术的体系庞大且复杂,基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。

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