大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式文件系统 - 第二课
大数据技术与应用网络与交换技术国家重点实验室交换与智能控制研究中心程祥2016年9月提纲-大数据存储和管理1. 分布式文件系统1.1 概述1.2 典型分布式文件系统1.3 HDFS2. 分布式数据库2.1 概述2.2 NoSQL2.3 HBase2.4 MongoDB（略）2.5 云数据库（略）1.1 概述•定义：相对于本地文件系统，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。
•分布式文件系统一般采用C/S模式，客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接，提出文件访问请求。
•客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问。
1.2 典型的分布式文件系统•NFS (Network File System)由Sun微系统公司作为TCP/IP网上的文件共享系统开发，后移植到Linux等其他平台。
其接口都已经标准化。
•AFS (Andrew File System)由卡耐基梅隆大学信息技术中心(ITC)开发，主要用于管理分部在不同网络节点上的文件。
AFS与NFS不同，AFS提供给用户的是一个完全透明，永远唯一的逻辑路径（NFS需要物理路径访问）。
1.2 典型的分布式文件系统（续）•GFS（Google File System）由Google开发，是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。
它运行于廉价的普通硬件上，并提供容错功能。
•HDFS（Hadoop Distributed File System）HDFS是Apache Hadoop项目的一个子项目，是一个高度容错的分布式文件系统，设计用于在低成本硬件上运行，适合存储大数据，GFS的开源版本。
1.3 计算机集群结构•分布式文件系统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。
•与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目前的分布式文件系统所采用的计算机集群都是由普通硬件构成的，因此大大降低了硬件上的开销。
计算机集群的基本架构1.3 计算机集群结构（续）1.4 分布式文件系统的结构•分布式文件系统在物理结构上是由计算机集群中的多个节点构成，这些节点分为两类，一类叫“主节点”(Master Node)或者也被称为“名称结点”(NameNode)，另一类叫“从节点”（Slave Node）或者也被称为“数据节点”(DataNode)。
大规模文件系统的整体结构1.5 HDFS•简介HDFS开源实现了GFS的基本思想。
是Apache Nutch搜索引擎的一部分，后来独立出来作为一个Apache子项目，并和MapReduce一起成为Hadoop的核心组件。
支持处理超大规模文件，运行在廉价普通及其组成的集群上。
1.5 HDFS（续）•主要特性兼容廉价的硬件设备支持大数据存储流数据读写简单的文件模型强大的跨平台兼容性•局限性不适合低延迟数据访问无法高效存储大量小文件不支持多用户写入及任意修改文件1.6 HDFS相关概念-块•HDFS默认一个块64MB，一个文件被分成多个块，以块作为存储单位，块大小远远大于普通文件系统，可以最小化寻址开销HDFS采用抽象的块概念可以带来以下好处。
①支持大规模文件存储：文件以块为单位进行存储，一个大规模文件可以被分拆成若干个文件块，不同的文件块可以被分发到不同的节点上，因此，一个文件的大小不会受到单个节点的存储容量的限制，可以远远大于网络中任意节点的存储容量；②简化系统设计：首先，大大简化了存储管理，因为文件块大小是固定的，这样就可以很容易计算出一个节点可以存储多少文件块；其次，方便了元数据的管理，元数据不需要和文件块一起存储，可以由其他系统负责管理元数据；③适合数据备份：每个文件块都可以冗余存储到多个节点上，大大提高了系统的容错性和可用性。
1.6 HDFS相关概念-名称节点和数据节点•在HDFS中，名称节点（NameNode）负责管理分布式文件系统的命名空间（Namespace），保存了两个核心的数据结构，即FsImage和EditLog：①FsImage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②操作日志文件EditLog中记录了所有针对文件创建、删除、重命名等操作•名称节点记录了每个文件中各个块所在的数据节点的位置信息名称节点的数据结构•FsImage文件FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式。
每个inode是一个文件或目录的元数据的内部表示，并包含此类信息：对于目录，存储修改时间、权限和配额元数据；对于文件，存储复制等级、修改和访问时间、访问权限、块大小以及组成文件的块。
FsImage文件没有记录块存储在哪个数据节点。
而是由名称节点把这些映射保留在内存中，当数据节点加入HDFS 集群时，数据节点会把自己所包含的块列表告知给名称节点，此后会定期执行这种告知操作，以确保名称节点的块映射是最新的。
•名称节点的启动在名称节点启动的时候，它会将FsImage文件中的内容加载到内存中，之后再执行EditLog文件中的各项操作，使得内存中的元数据和实际的同步，存在内存中的元数据支持客户端的读操作。
名称节点启动后，HDFS中的更新操作会重新写到EditLog 文件中，因为FsImage文件一般都很大（GB级别的很常见），如果所有的更新操作都往FsImage文件中添加，这样会导致系统运行的十分缓慢，因此，HDFS的所有更新操作都是直接写到EditLog中。
•名称节点运行期间EditLog不断变大的问题在名称节点运行期间，HDFS的所有更新操作都是直接写到EditLog中，久而久之，EditLog文件将会变得很大。
虽然这对名称节点运行时候是没有什么明显影响的，但当名称节点重启时，名称节点需要先将FsImage的所有内容映像到内存，然后逐一执行EditLog中的记录，如果EditLog文件非常大，会导致名称节点启动非常慢，影响了用户的使用。
•解决方案：SecondaryNameNode第二名称节点第二名称节点是HDFS架构中的一个组成部分，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。
SecondaryNameNode实现EditLog和FsImage的合并，以得到一个更小的EditLog文件和最新的FsImage文件SecondaryNameNode一般是单独运行在一台机器上。
（1）Secondary NameNode会定期和NameNode通信，请求其停止使用EditLog文件，暂时将新的写操作写到一个新的文件edit.new上来；（2）Secondary NameNode通过HTTP GET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；（3）Secondary NameNode将下载下来的FsImage载入到内存，然后一条一条地执行EditLog文件中的各项更新操作，使得内存中的FsImage保持最新；这个过程就是EditLog和FsImage文件合并；（4）Secondary NameNode执行完（3）操作之后，会通过post方式将新的FsImage文件发送到NameNode节点上；（5）NameNode将从Secondary NameNode接收到的新的FsImage替换旧的FsImage文件，同时将edit.new替换EditLog文件，通过这个过程EditLog就变小了。
•数据节点是分布式文件系统HDFS的工作节点，负责数据的存储和读取，会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，并且向名称节点定期发送自己所存储的块的列表。
•每个数据节点中的数据会被保存在各自节点的本地Linux 文件系统中。
1.7 HDFS体系结构1.HDFS体系结构概述2.HDFS命名空间管理3.通信协议4.客户端5.HDFS体系结构的局限性1.7.1 HDFS 体系结构概述•HDFS采用了主从（Master/Slave）结构模型，一个HDFS集群包括一个名称节点（NameNode）和若干个数据节点（DataNode）（如下图所示）。
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。
集群中的数据节点一般是一个节点运行一个数据节点进程，负责处理文件系统客户端的读/写请求，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。
每个数据节点的数据实际上是保存在本地Linux文件系统中的。
机架n 本地Linux文件系统本地Linux文件系统数据节点（DataNode）数据节点（DataNode）……客户端(Client)名称节点(NameNode)备份文件名或数据块号……机架1本地Linux文件系统本地Linux文件系统数据节点(DataNode)数据节点（DataNode）……数据块号、数据块位置写数据读数据HDFS 体系结构1.7.2 HDFS命名空间管理•HDFS的命名空间包含目录、文件和块。
•在HDFS1.0体系结构中，在整个HDFS集群中只有一个命名空间，并且只有唯一一个名称节点，该节点负责对这个命名空间进行管理。
•HDFS使用的是传统的分级文件体系，因此，用户可以像使用普通文件系统一样，创建、删除目录和文件，在目录间转移文件，重命名文件等。
1.7.3 通信协议•HDFS是一个部署在集群上的分布式文件系统，因此，很多数据需要通过网络进行传输。
•所有的HDFS通信协议都是构建在TCP/IP协议基础之上的。
•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。
•名称节点和数据节点之间则使用数据节点协议进行交互。
•客户端与数据节点的交互是通过RPC（Remote Procedure Call）来实现的。
在设计上，名称节点不会主动发起RPC，而是响应来自客户端和数据节点的RPC请求。
1.7.4客户端•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。
•HDFS客户端是一个库，暴露了HDFS文件系统接口，这些接口隐藏了HDFS实现中的大部分复杂性。
•客户端可以支持打开、读取、写入等常见的操作，并且提供了类似Shell的命令行方式来访问HDFS中的数据。
•此外，HDFS也提供了Java API，作为应用程序访问文件系统的客户端编程接口。
1.7.5HDFS体系结构的局限性•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，但也带来了一些明显的局限性，具体如下：①命名空间的限制：名称节点是保存在内存中的，因此，名称节点能够容纳的对象（文件、块）的个数会受到内存空间大小的限制。
《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。
大数据技术与应用 - 大数据存储和管理 - 分布式文件系统 - 第二课
大数据技术与应用网络与交换技术国家重点实验室交换与智能控制研究中心程祥2016年9月提纲-大数据存储和管理1. 分布式文件系统1.1 概述1.2 典型分布式文件系统1.3 HDFS2. 分布式数据库2.1 概述2.2 NoSQL2.3 HBase2.4 MongoDB（略）2.5 云数据库（略）1.1 概述•定义：相对于本地文件系统，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。
•分布式文件系统一般采用C/S模式，客户端以特定的通信协议通过网络与服务器建立连接，提出文件访问请求。
•客户端和服务器可以通过设置访问权限来限制请求方对底层数据存储块的访问。
1.2 典型的分布式文件系统•NFS (Network File System)由Sun微系统公司作为TCP/IP网上的文件共享系统开发，后移植到Linux等其他平台。
其接口都已经标准化。
•AFS (Andrew File System)由卡耐基梅隆大学信息技术中心(ITC)开发，主要用于管理分部在不同网络节点上的文件。
AFS与NFS不同，AFS提供给用户的是一个完全透明，永远唯一的逻辑路径（NFS需要物理路径访问）。
1.2 典型的分布式文件系统（续）•GFS（Google File System）由Google开发，是一个可扩展的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。
它运行于廉价的普通硬件上，并提供容错功能。
•HDFS（Hadoop Distributed File System）HDFS是Apache Hadoop项目的一个子项目，是一个高度容错的分布式文件系统，设计用于在低成本硬件上运行，适合存储大数据，GFS的开源版本。
1.3 计算机集群结构•分布式文件系统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。
•与之前使用多个处理器和专用高级硬件的并行化处理装置不同的是，目前的分布式文件系统所采用的计算机集群都是由普通硬件构成的，因此大大降低了硬件上的开销。
大数据的存储与管理课件
大数据的存储与管理课件以下是一份大数据的存储与管理课件的范本，供参考：一、课程介绍1.课程目标：本课程旨在培养学生掌握大数据存储与管理的基本理论、技术和方法，具备大数据存储系统规划、设计、实施和运维的能力。
2.课程内容：本课程将涵盖大数据存储技术、分布式文件系统、NoSQL数据库、大数据计算框架、数据仓库与数据挖掘等内容。
3.课程安排：本课程共分为8个教学周，每周4学时，共计32学时。
二、教学大纲1.大数据概述-大数据的定义、特点与挑战-大数据与传统数据的区别-大数据的发展趋势和应用领域2.大数据存储技术-分布式存储原理与技术-数据冗余与一致性保证-常见的大数据存储解决方案3.分布式文件系统-HDFS的基本原理与架构-HDFS的操作与编程接口-其他分布式文件系统简介（如GlusterFS、Ceph等）4.NoSQL数据库-NoSQL数据库概述与分类-键值存储-列式存储-文档存储-图数据库5.大数据计算框架-MapReduce编程模型与原理-Spark基本原理与架构-Spark RDD、DataFrame与DataSet编程-Flink基本原理与实时计算应用6.数据仓库与数据挖掘-数据仓库概述与架构-数据仓库的实施与运维-数据挖掘基本方法与应用案例7.大数据存储与管理实践-Hadoop集群搭建与管理-HBase数据库设计与实践-Spark大数据分析案例实现8.课程总结与展望-课程知识点回顾与总结-大数据存储与管理领域的前沿动态与发展趋势探讨三、教学资源与评估方法1.教学资源：本课程将提供课件、教学视频、实验指导书等丰富的教学资源，帮助学生更好地掌握课程内容。
2.评估方法：-本课程的评估方法包括平时成绩（占30%）、实验成绩（占30%）和期末考试成绩（占40%）。
-平时成绩将根据课堂表现、作业完成情况等进行评定；-实验成绩将根据实验报告和实验完成情况进行评定；-期末考试成绩将通过闭卷考试形式进行评定。
大数据技术及应用_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
大数据技术及应用_东北师范大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.关系数据库是基于行模式存储的，而HBase也是基于行模式存储的。
参考答案:错误2.对于Hive中分区的概念，下列描述错误的是（）。
参考答案:分区字段只能有一个3.Action API完成返回数据集中的元素个数的操作命令是（）。
参考答案:count()4.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（）。
参考答案:一次写入，多次读写5.MapReduce作业的初始化调用的方法是（）。
参考答案:JobTracker.initJob()6.下述关于 Hadoop的阐述，正确的是（）。
参考答案:是一个分布式存储与分布式并行运算系统7.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
参考答案:正确8.以下选项中，不是HBase添加数据需要用到的类和接口的是（）。
参考答案:Scan9.关于HDFS的文件写入操作描述正确的是（）。
参考答案:默认将文件块复制成三份存放10.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？参考答案:一次写入，多次读写11.分布式文件系统HDFS 中的 block 默认保存几份？参考答案:3 份12.Hbase是一个针对结构化数据的可申缩、高可靠，高性能、分布式和面向（）的动态模式数据库。
参考答案:列13.YARN是新一代Hadoop（），用户可以运行和管理同一个物理集群机上多种作业。
参考答案:资源管理器14.HDFS采用块的概念，默认的一个块大小是64MB。
参考答案:正确15.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TaskTracker 。
大数据技术原理与应用完整版ppt课件
信息化浪潮 发生时间
标志
解决问题
代表企业
第一次浪潮
1980年前 后
个人计算机
Intel、AMD、IBM 信息处理 、苹果、微软、联
想、戴尔、惠普等
第二次浪潮
1995年前 后
互联网
雅虎、谷歌、阿里 信息传输 巴巴、、腾讯等第三次浪潮
2010年前 后
物联网、云 计算和大数 据
《大数据技术原理与应用》
课程特色
ü 搭建起通向“大数
据知识空间”的桥
梁和纽带
ü 构建知识体系、阐
明基本原理
ü 引导初级实践、了
大
数 据
解相关应用
之
门
ü 为学生在大数据领
域“深耕细作”奠
定基础、指明方向
内容提要
本课程系统介绍了大数据相关知识，共有13章
系统地论述了大数据的基本概念、大数据处理架 构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据 库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并 行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据 可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等 各个领域的应用
第二阶段：成 熟期
第三阶段：大 规模应用期
Web2.0应用迅猛发展，非结构化数据大量产生
，传统处理方法难以应对，带动了大数据技术
本世纪前十年
的快速突破，大数据解决方案逐渐走向成熟， 形成了并行计算与分布式系统两大核心技术，
谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追
捧，Hadoop平台开始大行其道
在社会发展方面，大数据决策逐渐成为一种新的决 策方式，大数据应用有力促进了信息技术与各行业 的深度融合，大数据开发大大推动了新技术和新应 用的不断涌现
《大数据技术与应用》课程设计 -回复
以下是《大数据技术与应用》课程设计的一些常见内容和实践项目：
1.大数据分析案例分析：选取一个具体的行业或领域，对其中的大数据进行采集、处理和分析，得Байду номын сангаас有意义的结论，并撰写报告。
5.大数据安全与隐私保护：了解大数据安全的基本要素，学习常用的加密、脱敏等数据保护技术，并设计一个完整的数据安全方案。
以上是《大数据技术与应用》课程设计中的一些常见内容和实践项目，这些项目可以根据不同的教学目标和学生背景进行适当调整。通过这些实践活动，学生可以更好地理解大数据技术的本质和应用场景，提升自己的实践能力和综合素质。
2.大数据挖掘与机器学习：学习常用的大数据挖掘算法，如分类、聚类等，并使用Python或R编写程序完成相关实验。
3.数据可视化与交互设计：使用Tableau等数据可视化工具，将大数据转化为直观、易懂的图表，探索数据背后的规律和趋势。
4.云计算与分布式存储：学习云计算的基本原理与架构，了解Hadoop、Spark等分布式计算框架的使用方法，实现大规模数据存储和处理。
《大数据技术及应用》教学大纲[3页]
教学难点：利用pyhdfs实现HDFS文件系统的操作
4+2
第5章HBase基础与应用
教学内容：
（1）HBase的体系结构、核心组件和工作原理
（2）HBase的常用命令，使用命令对HBase系统进行操作
（3）利用Jyhdfs实现HBase数据库系统的操作
课程学习目标
学习目标1：掌握大数据的基本原理、主流的大数据处理平台和技术方法。
学习目标2：提高学生应用大数据思维和技术方法解决实际问题的能力。
学习目标3：培养学生运用大数据技术中的科学思维与计算思维，激发学生科技报国、奉献社会的情怀和使命担当。
二、课程教学内容和学时分配
章节
教学内容及其重难点
学时安排
4+2
第8章大数据分析与挖掘
教学内容：
（1）数据的描述性分析
（2）回归、分类与聚类的基本原理与常用算法
（3）分布式大数据挖掘算法典型案例
教学重点：回归、分类与聚类的基本原理与常用算法
教学难点：基于MapReduce的分布式大数据挖掘算法的设计与实现
4+2
第9章数据可视化
教学内容：
（1）数据可视化的常用方法
《大数据技术及应用》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程
编号
课程
名称
大数据技术及应用
课 程 基 本 情 况
学时
32（课堂）+18（实验）
课程性质
专业选修
先修课程
高级语言程序设计，数据库原理
考核方式
考试，作业考核，课堂表现考核
教材及
参考书
教材：严宣辉，张仕，赖会霞，韩凤萍.大数据技术及应用—基于Python语言.电子工业出版社.2021.10
大数据技术和应用课后测试及答案
大数据技术和应用课后测试及答案1. 什么是大数据？大数据是指数据量巨大且类型繁多的数据集合。
它具有三个关键特点：- 大量：大数据集合的规模非常庞大，远远超过传统数据处理方法的承载能力。
- 多样：大数据集合包含各种不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 速度快：大数据集合的生成速度非常快，需要高效的处理方法来实时分析和提取价值。
2. 大数据技术有哪些？大数据技术包括以下几个关键技术：- 分布式存储：大数据需要通过分布式存储技术将数据存储在多个节点上，以实现数据的高可用性和高并发访问。
- 分布式计算：大数据处理需要通过分布式计算技术将计算任务分发到多个计算节点上并行处理，加快计算速度。
- 数据挖掘：大数据挖掘技术可以从海量数据中发现隐藏的模式和规律，从而提供洞察和决策支持。
- 机器研究：大数据机器研究技术可以利用大规模数据集来训练模型，并通过模型对未知数据进行预测和分类。
- 实时流处理：大数据实时流处理技术可以对数据流进行实时处理和分析，实现实时反馈和智能决策。
3. 大数据应用领域有哪些？大数据技术在各个领域都有广泛的应用，包括：- 金融：利用大数据技术可以对金融市场进行分析和预测，提高投资决策的准确性和效率。
- 零售：通过分析顾客购买记录和行为数据，可以实现个性化推荐和优化库存管理，提升顾客满意度和销售业绩。
- 医疗保健：大数据技术可以帮助医疗机构对大规模的医疗数据进行分析和挖掘，提供精准的诊断和治疗方案。
- 交通：通过分析交通数据，可以实现交通拥堵预测和智能路况调度，提高交通效率和减少拥堵现象。
4. 大数据技术面临的挑战有哪些？大数据技术在应用过程中面临以下挑战：- 数据隐私保护：大数据涉及大量的个人敏感信息，如何保护数据隐私是一个重要的问题。
- 数据质量问题：大数据集合中可能存在数据错误和重复等质量问题，如何保证数据的准确性和完整性是一个挑战。
- 技术复杂性：大数据技术涉及多个领域的知识和技术，对从业人员的技术能力提出了较高的要求。
大数据技术原理与应用(第2版)
5.6 从NoSQL到NewSQL 数据库
第二篇 大数据存储 与管理
5 NoSQL数据库
A
5.7 本 章小结
B
5.8 习题
第二篇 大数据存储与管理
6.1 云数据 库概述
6.6 习题
6.2 云数据 库产品
6.5 本章小 结
6.3 云数据 库系统架构
6.4 云数据 库实践
6 云数据库
第二篇 大数据存储与管理
6 云数据库
实验4 熟练使用RDS for MySQL数 据库
03 第三篇 大数据处理与分析
第三篇 大数据处理与分析
A
7 MapRe
duce
D
10 流 计算
B
8 Hadoo p再探讨
E
11 图 计算
C
9 Spark
F
12 数据 可视化
7.1 概 述
7.2 MapReduce 的工作流程
B
5 NoSQL数据库
C
6 云数据库
D
3.1 分 布式文 件系统
3.2 HDFS 简介
3.4 HDFS体 系结构
3.5 HDFS的 存储原理
第二篇 大数据存储与管理
3 分布式文件系统HDFS
3.3 HDFS的 相关概念
3.6 HDFS 的数据读 写过程
第二篇 大 数据存储 与管理
3 分布式文件系统HDFS
01
3.7 HDFS 编程实践
03
3.9 习题Leabharlann 023.8 本章小 结
04
实验2 熟悉 常用的
HDFS操作
4.1 概 述
4.2 HBase访 问接口
大数据技术与应用1.1(继续教育公需课答案)
大数据技术与应用1.1(继续教育公需课答案)本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March1. 【多选题】大数据技术领域的发展得到国家的高度重视，近年来不断推出了些促进这些领域创新和产业发展的指导意见、发展规划和行动纲要，主要有哪些？正确答案:[A,B,C,D,E]A: 2015年8月31日：《促进大数据发展行动纲要》 B: 2015年12月29日：《“互联网＋”行动的指导意见》 C: 2017年7月8日：《新一代人工智能发展规划》 D: 2017年4月10日：《云计算发展三年行动计划（2017－2019年）》 E: 2015年5月8日：《中国制造2025》2. 【判断题】人工采集效率低、成本高、错误多。
自动化采集靠技术实现，效率高、采集的数据量大。
对错3. 【多选题】数据资源向信息、知识、价值转换的流程可以概括成5个环节：（）（）（）（）（）正确答案:[A,B,C,D] A: 数据采集 B: 数据存储 C: 数据处理 D: 数据分析与挖掘 E: 知识应用4. 【判断题】由于数据采集都是在多点进行的，数据存储也从传统中央磁盘存储变成分布式云存储。
云存储的优点是容量大、费用低。
对错5. 【判断题】数据是所表达的对象或事件的信息的载体，记录了对象的属性特征。
对错6. 【多选题】数据采集可以划分为（）和（）。
A: 人工采集 B: 自动化采集7. 【多选题】大数据有3个显著的特征：A: 数据规模大 B: 数据变化快 C: 数据类型复杂8. 【多选题】大数据时代是（）（）（）（）4大技术领域齐头并进发展的时代，也可称作“大智移云”时代。
A: 大数据 B: 人工智能 C: 移动互联网（或物联网） D: 云计算9. 【判断题】目前大数据存储的另一趋势是向数据中心集中，以便于大数据的管理、集成和综合分析。
对错10. 【多选题】大数据的产生是由于信息技术及应用的不断发展和进步的几个阶段：A: 从信息系统应用的发展来看，80年ERP系统用于企业管理，数据规模在MB； B: 90年度信息技术用于客户管理，即CRM系统，数据规模达到GB级； C: 2000年互联网时代的Web技术使企业数据达到TB级； D: 近年来，互联网+物联网在企业中应用使数据达到PB级。