最新云计算大数据试题

云计算与大数据概述

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云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式山东大数据职称题库及答案,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是 *** 、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过 *** 以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过 *** 以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

大数据(big data),或称海量数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点山东大数据职称题库及答案:Volume、Velocity、Variety、Veracity。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

大数据管理,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。从系统需求来看,大数据的架构对系统提出了新的挑战:

1、集成度更高。一个标准机箱更大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、 *** 均衡设计,针对数据仓库访问更优设计,比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务,能耗更低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节,统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。

云计算与大数据的关系

简单来说:云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切,但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然,如果解释更形象一点的话,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。

可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”,通观大数据领域的发展我们也可以看出,当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,一句话就是,传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。

大数据的总体架构包括三层:数据存储,数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。

而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合,这让大数据产生最终价值。

不看现在云计算发展情况,未来的趋势是:云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话:“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”,确实让人兴奋不能止。

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《大数据》阅读答案

所谓‘大数据’,是指数据规模巨大,大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理”“在‘大数据’时代,我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念,沿袭此前的知识生产方式,就会被远远地甩在时代后面。我在这里整理了《大数据》阅读答案,希望能帮助到那您。

大数据

近年来,“大数据”这个概念突然火爆起来,成为业界人士舌尖上滚烫的话题。所谓“大数据”,是指数据规模巨大,大到难以用我们传统信息处理技术合理撷取、管理、处理、整理。“大数据”概念是“信息”概念的3.0版,主要是对新媒体语境下信息爆炸情境的生动描述。

我们一直有这样的成见:信息是个好东西。对于人类社会而言,信息应该多多益善。这种想法是信息稀缺时代的产物。由于我们曾吃尽信息贫困和蒙昧的苦头,于是就拼命追逐信息、占有信息。我们甚至还固执地认为,占有的信息越多,就越好,越有力量。但是,在“大数据’时代,信息不再稀缺,这种成见就会受到冲击。信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时,就会成为一种负担,我们会不堪重负。

信息的超速繁殖源自于信息技术的升级换代。以互联网为代表的新媒体技术打开了信息所罗门的瓶子,数字化的信息失速狂奔,使人类主宰信息的能力远远落在后面。美国互联网数据中心指出,互联网上的数据每两年翻一番,目前世界上的90%以上数据是近几年才产生的。2000年,数字存储信息占全球数据量的四分之一,另外四分之三的信息都存储在报纸、胶片、黑胶唱片和盒式磁带这类媒介上。2007年,只有7%是存储在报纸、书籍、图片等媒介上的模拟数据,其余都是数字数据。到2013年,世界上存储的数据中,数字数据超过98%。面对数字数据的大量扩容,我们只能望洋兴叹。

“大数据”时代对人类社会的影响是全方位的。这种影响究竟有多大,我们现在还无法预料。哈佛大学定量社会学研究所主任盖瑞·金则以“一场革命”来形容大数据技术给学术、商业和 *** 管理等带来的变化,认为“大数据”时代会引爆一场“哥白尼式革命”:它改变的不仅仅是信息生产力,更是信息生产关系;不仅是知识生产和传播的内容,更是其生产与传播方式。

我们此前的知识生产是印刷时代的产物。它是15世纪古登堡时代的延续。印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的“哥白尼式革命”,它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断,开启了知识传播的大众时代,同时,也确立了“机械复制时代”的知识生产与传播方式。与印刷时代相比,互联网新媒体开启的“大数据”时代,则是一场更为深广的革命。在“大数据”时代,信息的生产与传播往往是呈几何级数式增长、病毒式传播。以互联网为代表的媒介技术颠覆了印刷时代的知识生产与传播方式。新媒体遍地开花,打破了传统知识主体对知识生产与传播的垄断。新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局,改变了自上而下的知识传播模式,将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中。在“大数据”时代,我们的知识生产若再固守印刷时代的知识生产理念,沿袭此前的知识生产方式,就会被远远地甩在时代后面。

(节选自2013.2.22《文汇读书周报》,有删改)

《大数据》阅读题目:

9.下列对“大数据时代”的特点解说正确的一项是

A.数据规模巨大,信息严重过剩,总量已超过了人们的承受极限值而成为社会的负担。B.信息生产呈几何级数式增长、病毒式传播,信息传播方式不再是自上而下,而是相反。

C.精英与贵族的知识垄断被冲破,传统知识主体不再是唯一的知识生产者和传播者。 D.“机械复制时代”知识生产和传播方式被颠覆,呈动态、多向和空前的不确定性。 10.下列理解,不符合原文意思的一项是

A.人们在信息稀缺时代形成的占有信息越多越好、越有力量的认识,将随着“大数据”时代的到来而改变。

B.人类主宰信息的能力远远落后于信息的产生,是因为信息技术的升级换代带来的数字化信息的失速狂奔。

C.从2000年数字存储信息占全球数据量的四分之一,到2013年超过98%,说明了传统媒体被新媒体取代。

D.印刷革命开启了知识传播的大众时代, 与印刷时代相比,互联网新媒体开启的“大数据”时代,则是一场更为深广的革命。

《大数据》参考答案:

9.D【试题分析:论述类文体阅读的命题主要从概念、判断、推理三个角度命题,概念注意“答非所问”“内涵、外延不准”“误划类别”“张冠李戴”;判断类注意“范围不当”“偷换概念”“曲解文意”;推理注意“强加因果”“强行推理”等错误。答题的关键是审清题干、找准区位、对读原文、寻找细微的差别。选项A原文“信息的失速繁衍造成信息的严重过剩。当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时,就会成为一种负担,我们会不堪重负”现在是“大数据”时代,但还没有到“当超载的信息逼近人们所能承受的极限值时”,时间范围混淆;选项B 原文“新媒体技术改写了静态、单向、线性的知识生产格局,改变了自上而下的知识传播模式,将知识的生产与传播抛入空前的不确定之中”选项“信息传播方式不再是自上而下,而是相反”,偷换了文中的概念“抛入空前的不确定之中”为“自下而上”;选项C对应的原文“印刷革命引爆了人类社会知识生产与传播的‘哥白尼式革命’,它使得知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断”让“知识的生产和传播突破了精英、贵族的垄断”是“印刷革命”,选项是“大数据时代”,犯了张冠李戴的错误。】

10.C【试题分析:选项“说明了传统媒体正被新媒体取代”,文中没有依据,属于无中生有。】

大数据面试题以及答案整理(一)

一、Map端山东大数据职称题库及答案的shuffle

Map端会处理输入数据并产生中间结果,这个中间结果会写到本地磁盘,而不是HDFS。每个Map的输出会先写到内存缓冲区中,当写入的数据达到设定的阈值时,系统将会启动一个线程将缓冲区的数据写到磁盘,这个过程叫做spill。

在spill写入之前,会先进行二次排序,首先根据数据所属的partition进行排序,然后每个partition中的数据再按key来排序。partition的目的是将记录划分到不同的Reducer上去,以期望能够达到负载均衡,以后的Reducer就会根据partition来读取自己对应的数据。接着运行combiner(如果设置了的话),combiner的本质也是一个Reducer,其目的是对将要写入到磁盘上的文件先进行一次处理,这样,写入到磁盘的数据量就会减少。最后将数据写到本地磁盘产生spill文件(spill文件保存在{mapred.local.dir}指定的目录中,Map任务结束后就会被删除)。

最后,每个Map任务可能产生多个spill文件,在每个Map任务完成前,会通过多路归并算法将这些spill文件归并成一个文件。至此,Map的shuffle过程就结束了。

二、Reduce端的shuffle

Reduce端的shuffle主要包括三个阶段,copy、sort(merge)和reduce。

首先要将Map端产生的输出文件拷贝到Reduce端,但每个Reducer如何知道自己应该处理哪些数据呢山东大数据职称题库及答案?因为Map端进行partition的时候,实际上就相当于指定了每个Reducer要处理的数据(partition就对应了Reducer),所以Reducer在拷贝数据的时候只需拷贝与自己对应的partition中的数据即可。每个Reducer会处理一个或者多个partition,但需要先将自己对应的partition中的数据从每个Map的输出结果中拷贝过来。

接下来就是sort阶段,也称为merge阶段,因为这个阶段的主要工作是执行了归并排序。从Map端拷贝到Reduce端的数据都是有序的,所以很适合归并排序。最终在Reduce端生成一个较大的文件作为Reduce的输入。

最后就是Reduce过程了,在这个过程中产生了最终的输出结果,并将其写到HDFS上。

 读山东大数据职称题库及答案

1、跟namenode通信查询元数据,找到文件块所在的datanode服务器

2、挑选一台datanode(就近原则,然后随机)服务器,请求建立socket流

3、datanode开始发送数据(从磁盘里面读取数据放入流,以packet为单位来做校验)

4、客户端以packet为单位接收,现在本地缓存,然后写入目标文件

  写:

1、与namenode通信请求上传文件,namenode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在

2、namenode返回是否可以上传

3、client请求之一个 block该传输到哪些datanode服务器上

4、namenode返回3个datanode服务器ABC

5、client请求3台dn中的一台A上传数据(本质上是一个RPC调用,建立pipeline),A收到请求会继续调用B,然后B调用C,将真个pipeline建立完成,逐级返回客户端

6、client开始往A上传之一个block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以packet为单位,A收到一个packet就会传给B,B传给C山东大数据职称题库及答案;A每传一个packet会放入一个应答队列等待应答

7、当一个block传输完成之后,client再次请求namenode上传第二个block的服务器