QoS Preference-Aware Replica Selection Strategy Using MapReduce-Based PGA in Data Grids
大数据华为认证考试(习题卷3)
大数据华为认证考试(习题卷3)第1部分：单项选择题，共51题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]ElasticSearch 存放所有关键词的地方是()A)字典B)关键词C)词典D)索引答案:C解析:2.[单选题]DWS DN的高可用架构是：（ ）。
A)主备从架构B)一主多备架构C)两者兼有D)其他答案:A解析:3.[单选题]关于Hive与传统数据仓库的对比，下列描述错误的是:（ ）。
A)Hive元数据存储独立于数据存储之外，从而解耦合元数据和数据，灵活性高，二传统数据仓库数据应用单一，灵活性低B)Hive基于HDFS存储，理论上存储可以无限扩容，而传统数据仓库存储量有上限C)由于Hive的数据存储在HDFS上，所以可以保证数据的高容错，高可靠D)由于Hive基于大数据平台，所以查询效率比传统数据仓库快答案:D解析:4.[单选题]以下哪种机制使 Flink 能够实现窗口中无序数据的有序处理?（）A)检查点B)窗口C)事件时间D)有状态处理答案:C解析:5.[单选题]下面（ ）不是属性选择度量。
A)ID3 使用的信息增益B)C4.5 使用的增益率C)CART 使用的基尼指数D)NNM 使用的梯度下降答案:D解析:C)HDFSD)DB答案:C解析:7.[单选题]关于FusionInsight HD Streaming的Supervisor描述正确的是:（ ）。
A)Supervisor负责资源的分配和任务的调度B)Supervisor负责接受Nimbus分配的任务，启动停止属于自己管理的Worker进程C)Supervisor是运行具体处理逻辑的进程D)Supervisor是在Topology中接收数据然后执行处理的组件答案:B解析:8.[单选题]在有N个节点FusionInsight HD集群中部署HBase时、推荐部署（ ）个H Master进程，（ ）个Region Server进程。
大数据HCIA试题及参考答案
大数据HCIA试题及参考答案1、以下关于Zookeeper的Leader节点在收到数据变更请求后的读写流程说法正确的是？A、仅写入内存B、同时写入磁盘和内存C、先写磁盘再写内存D、先写内存再写磁盘答案：C2、在FusionInsight产品中，关于KafkaTopic，以下描述不正确的有？A、每个Topic只能被分成一个partition（区）B、Topic的partition数量可以在创建时配置C、每个Partition的存储层面对应一个log文件，log文件中记录了所有的信息数据D、每条发布到Kafka的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic，也可以理解为一个存储消息的队列答案：A3、HBase的物理存储单元是什么?A、RegionB、ColumnFamilyC、ColumnD、ROW答案：B4、以下哪些选项属于Hive的数据存储模型？A、以上全都正确B、表C、桶D、数据库E、分区答案：A5、Zookeeper的scheme认证方式不包含以下哪项？（）A、digestB、authC、saslD、world答案：C6、Hive中的这条命令“ALTERTABLEemployee1ADDcolumns(column1string);”是什么含义？A、删除表B、增加列C、创建表D、修改文件格式答案：B7、FusionInsightHD的HBase中的一张表包含以下几个Region[10，20），[20，30），[30，+∞]，分别编号为①，②，③，那么，11，20，222分别属于哪个Region?A、①①③B、①②③C、①②②D、①①②答案：C8、FusionInsightHD的HBase中保存一张用户信息表meg_table，Rowkey为用户id，其中一列为用户昵称，现在按先后顺序往这列写入三个KeyValue:001:Li，001:Mary，001:LiLy，请问scan'meg_table'，{VERSIONS=>2}会返回哪几条数据?A、001:LiB、001:LilyC、001:Li，001:Mary，001:LiLyD、001:Mary，001:LiLy答案：D9、Flink中的（）接口用于流数据处理，（）接口用于批处理？A、DataStreamAPI，DataSetAPIB、DatabatchAPI，DataStreamAPIC、StreamAPI，BatchAPID、BatchAPI，StreamAPI答案：A10、关于RDD，下列说法错误的是？A、RDD具有血统机制（Lineage）B、RDD默认存储在磁盘C、RDD是一个只读的，可分区的分布式数据集D、RDD是Spark对基础数据的抽象答案：B11、加载数据到Hive表，哪种方式不正确?A、直接将本地路径的文件load到Hive表中B、将HDFS上的文件load到Hive表中C、Hive支持insertinto单条记录的方法，所以可以直接在命令行插入单条记录D、将其他表的结果集insertinto到Hive表答案：C12、在fusionlnsight产品中，关于kafka的topic.以下描述不正确的是？A、topic的partition数量可以创建时配置B、每个topic只能被分成一个partition区C、每条发布到kafka的消息都有一个类别，这个类别被称为topi也可以理解为一个存储消息的队列D、每个partition在存储层面对应一个log文件，log文件中记录了所有的消息数据答案：B13、FusionInsightHD产品中，关于Kafka组件部署说法不正确的是?A、Kafka强依赖于ZooKeeper，安装Kafka必须安装ZooKeeperB、Kafka部署的实例个数不得小于2C、Kafka的服务端可以产生消息D、Consumer作为Kafka的客户端角色专门进行消息的消费答案：C14、KafkaClusterMirroring工具可以实现以下哪项功能？A、Kafka跨集群数据同步方式B、Kafka单集群内数据备份C、Kafka单集群内数据恢复D、以上全不正确答案：A15、FusionlnsightHD中，如果需要查看当前登录HBase的用户和权限组，可以在HBaseshell中执行什么命令？A、use_permissionB、whoamiC、whoD、get_user答案：B16、以下关于KafkaPartition偏移量的描述不正确的是？A、唯一标记一条消息B、消费者通过offset、partition、topic跟踪记录C、每条消息在文件中的位置称为offset偏移量D、offset是一个String型字符串答案：D17、Spark自带的资源管理框架是?A、YARNB、MesosC、StandaloneD、Docker答案：C18、下列关于SparkStreaming和Streaming比较说法不正确的是？A、SparkStreaming是一个微批处理框架，事件需要积累到一定量时才进行处理B、Streaming的执行逻辑是即时启动，运行完后再回收C、SparkStreaming的吞吐量大约是Streaming的2-5倍D、SparkStreaming事件处理时延比Streaming更高答案：B19、某银行规划的FusionlnsightHD集群有90个节点，如果控制节点规划了3个，那集群中数据节点推荐规划（）个。
基于Hadoop的大数据分析与处理平台设计与优化
基于Hadoop的大数据分析与处理平台设计与优化一、引言随着互联网的快速发展和信息化时代的到来，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据的快速增长给传统的数据处理和分析带来了挑战，因此建立高效、稳定的大数据分析与处理平台显得尤为重要。
Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，具有良好的可扩展性和容错性，被广泛应用于大数据领域。
本文将探讨基于Hadoop的大数据分析与处理平台的设计与优化。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，由Apache基金会开发，主要用于存储和处理大规模数据。
Hadoop框架包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于存储大规模数据集，并提供高可靠性、高吞吐量的数据访问；MapReduce是一种编程模型，用于将任务并行分解成小任务并在集群中执行。
三、大数据分析与处理平台设计1. 架构设计在设计基于Hadoop的大数据分析与处理平台时，首先需要考虑整体架构。
典型的架构包括Master-Slave架构，其中Master节点负责协调整个集群的工作，而Slave节点负责存储数据和执行计算任务。
合理设计架构可以提高系统的稳定性和性能。
2. 数据存储在大数据平台中，数据存储是至关重要的一环。
HDFS作为Hadoop的核心组件，具有高容错性和可靠性，适合存储海量数据。
此外，可以考虑使用其他存储系统如HBase、Cassandra等来满足不同场景下的需求。
3. 数据处理数据处理是大数据平台的核心功能之一。
通过MapReduce等计算模型，可以实现对海量数据的高效处理和分析。
同时，可以结合Spark、Flink等技术来加速数据处理过程，提升计算性能。
4. 数据安全在设计大数据平台时，必须考虑数据安全性。
通过权限管理、加密传输等手段保护数据安全，防止数据泄露和恶意攻击。
四、优化大数据分析与处理平台1. 资源调度优化合理配置集群资源是优化大数据平台性能的关键。
ict大数据试题库(含参考答案)
ict大数据试题库（含参考答案）一、单选题（共62题，每题1分，共62分）1.网络管理员：即网络部门的VDC管理员，在其关联的项目内，对()具有管理权限。
A、所有资源B、网络资源C、下行网络D、上行网络正确答案：A2.FusionInsight Manager用户权限管理不支持（）配置。
A、给用户配置角色B、给用户组配置角色C、给用户组配置权限D、给角色配置权限正确答案：C3.以下现象不能直接通过低通滤波器解决的是(____)。
A、遥感图像中的扫描线滤除问题B、低分辨率文本图像中出现的字符断裂问题C、人脸图像中需要“美容”的去皱纹问题D、指纹图像中的去污染问题正确答案：D4.防火墙在处理URL过滤时，会提取报文中的URL信息进而进行查询匹配流程。
下列哪个步骤可以获得该信息()。
A、应用识别B、协议解码C、流量重组D、模式匹配正确答案：B5.在Zookeeper和Yarn的协同工作中，当Active ResourceManager产生故障时,Standby ResourceManager会从（）目录中获取Application 相关信息。
A、meta storeB、State storeC、Store ageD、Warehouse正确答案：B6.以下哪种不是iSula的部署模式？A、系统容器B、通用容器C、应用容器D、安全容器正确答案：B7.以下哪些选项不属于大数据计算框架?A、tensorFlowB、ClouderaCDHC、ApacheHadoopD、FusionInsight正确答案：A8.关于数据库内核小版本升级，以下说法正确的是()。
A、升级数据库内核小版本不会重启MySQL实例。
B、如果主备实例在同一个AZ，升级内核小版本会触发两次主备倒换。
C、升级主实例小版本时，如有只读实例，也会同步升级只读实例的小版本。
D、小版本升级过程中可行执行event的ddl操作，如create event、drop event和alter event。
Hadoop的两大核心技术HDFS和MapReduce
180 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】Hadoop HDFS MapReduce 分布式数据存储 分布式数据处理2008年9月4日《自然》(Nature)杂志刊登了一个名为“Big Data ”的专辑,大数据这个词汇开始逐渐进入大众的视野，云计算、大数据、物联网技术的普及人类社会迎来了第三次信息化的浪潮，数据信息也在各行各业中呈现爆炸式的增长。
根据全球互联网中心数据，到2020年底，全球的数据量将达到35ZB ，大数据时代正式到来了，大数据的4V 特性：多样化（Variety ）、快速化（Velocity ）、大量化（V olume ）、价值密度低（Value ）使得对大数据的存储和处理显得格外重要，Google 、Microsoft 包括国内的阿里巴巴、百度、腾讯等多家互联网企业的巨头都在使用分布式处理软件框架——Hadoop 平台。
1 Hadoop平台简述Hadoop 是Apache 基金会旗下的开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层透明的分布式基础架构。
随着大数据相关技术的发展，Hadoop 已发展成为众多子项目的集合，包括MapReduce 、HDFS 、HBase 、ZooKeeper 、Pig 、Hive 、Sqoop 等子项目。
HDFS 是Hadoop 集群中最基础的部分，提供了大规模的数据存储能力；MapReduce 将对数据的处理封装为Map 和Reduce 两个函数，实现了对大规模数据的处理；HBase （Hadoop Database ）是一个分布式的、面向列数据的开源数据库，适合于大规模非结构化数据的存储；Zookeeper 提供协同服务，实现稳定服务和错误恢复；Hive 作为Hadoop 上的数据仓库；Pig 是基于Hadoop 的大规模数据分析平台，提供类似SQL 的查询语言Pig Latin ；Sqoop 主要用来在Hadoop 和关系数据库之间交换数据。
clickhouse的replicatedmergetree
clickhouse的replicatedmergetree ClickHouse的ReplicatedMergeTree：深入探究分布式数据存储和数据处理体系结构引言随着数据量的不断增大和数据处理速度的不断提高，分布式系统已经成为当前大规模数据处理的主要方式之一。
ClickHouse作为一个高性能列式数据库管理系统，采用了多种分布式存储和计算技术来处理海量数据。
其中，ReplicatedMergeTree是ClickHouse的一个重要特性，用于支持数据的复制和故障恢复。
本文将深入探究ReplicatedMergeTree的原理和使用方法，并逐步解答与其相关的问题。
一、ReplicatedMergeTree是什么？ReplicatedMergeTree是ClickHouse中用于分布式复制和数据恢复的表引擎。
它将数据分布在多个节点上，并保持数据副本的一致性。
其核心思想是通过将数据分割成多个分区（Partitions）并自动对数据进行复制和合并，以实现高可用和快速恢复。
二、ReplicatedMergeTree的原理是什么？1. 数据分区在ReplicatedMergeTree中，数据被分割成多个分区，每个分区包含一个连续的数据范围。
分区的划分可以通过指定分区键（Partition Key）来实现。
默认情况下，ClickHouse使用日期作为分区键，以便按时间序列存储数据。
2. 数据复制ReplicatedMergeTree会将数据复制到多个副本节点上，以实现数据的冗余存储和高可用性。
可以通过在集群配置中指定副本数量来控制副本的个数。
数据复制采用了异步的方式，即主节点将数据写入一个队列，然后副本节点从队列中读取数据进行复制。
3. 数据合并ReplicatedMergeTree通过合并分区的方式来处理副本之间的数据一致性。
当分区的数据达到一定大小时，主节点将把分区中的数据发送给副本节点，并将其合并到副本中。
基于Zookeeper框架的数据集高可用性事务负载均衡调度优化
基于Zookeeper框架的数据集高可用性事务负载均衡调度优
化
卞显福
【期刊名称】《无线互联科技》
【年(卷),期】2024(21)5
【摘要】数据集高可用性是大数据环境下重要研究内容之一。
目前,大数据服务平台数据集高可用性程度不高是影响系统运行效率的重要因素,主要原因是数据集事务调度效率低、事务一致性差、事务响应速度慢等。
文章通过Zookeeper框架数据事务调度优化资源管理器响应机制,解决了负载均衡和事务响应超时等问题。
通过微服务架构对事务资源进行管理,对数据结构进行优化,形成规范化接口,让中断机制能够发出正确的信息,满足不同环境下大数据平台资源调度要求,提高了大数据平台数字化、安全性、高可用性水平。
【总页数】4页(P96-99)
【作者】卞显福
【作者单位】中国科学技术大学软件学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于时间负载均衡蚁群算法的云任务调度优化
2.基于改进混合蛙跳算法的云工作流负载均衡调度优化
3.基于模因优化和循环调度的多目标负载均衡技术
4.基于负载均衡的电力系统优化调度方法
5.基于服务器集群的负载均衡优化调度算法
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System Interactions:
Leases and Mutation Order
Leases maintain a mutation order across all chunk replicas Master grants a lease to a replica, called the primary The primary choses the serial mutation order, and all replicas follow this order Minimizes management overhead for the Master
distributed multi-server vs vs centralized? client-server?
Expensive (to have redundancy) Concurrency => Interleaving => Bugs Failures lead to incorrectness.
The Design
Cluster consists of a single master and multiple chunkservers and is accessed by multiple clients
The Master
Maintains all file system metadata.
基于Hadoop的大数据处理与分析平台搭建与优化
基于Hadoop的大数据处理与分析平台搭建与优化一、引言随着互联网和物联网技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。
大数据处理与分析平台的搭建与优化对于企业来说至关重要。
Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其在大数据领域有着广泛的应用。
本文将重点介绍基于Hadoop的大数据处理与分析平台的搭建与优化。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。
它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心组件。
HDFS用于存储数据，而MapReduce用于处理数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括Hive、Pig、HBase、Spark等工具和框架，为用户提供了丰富的功能和工具。
三、大数据处理与分析平台搭建1. 硬件环境准备在搭建大数据处理与分析平台之前，首先需要准备适当的硬件环境。
通常情况下，需要考虑服务器数量、内存大小、存储容量等因素。
同时，为了保证系统的稳定性和性能，建议采用高可靠性的硬件设备。
2. 软件环境准备在硬件环境准备完成后，接下来需要安装和配置Hadoop及其相关组件。
可以选择使用Apache Hadoop或者Cloudera、Hortonworks等发行版。
在安装过程中，需要注意版本兼容性以及各组件之间的依赖关系。
3. 配置Hadoop集群配置Hadoop集群是搭建大数据处理与分析平台的关键步骤之一。
需要配置主节点（NameNode、ResourceManager）和从节点（DataNode、NodeManager），并确保集群中各节点之间可以正常通信。
4. 数据导入与处理在搭建好Hadoop集群后，可以开始导入数据并进行处理。
可以通过Sqoop将关系型数据库中的数据导入到HDFS中，也可以通过Flume实时收集日志数据。
同时，可以编写MapReduce程序或使用Spark进行数据处理和分析。
大数据开发判断题
大数据开发判断题
题目1：Apache Hadoop 是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架。
答案：是
题目2：Hadoop MapReduce 是一种用于实时数据处理的技术。
答案：否
题目3：NoSQL 数据库是一种关系型数据库，常用于大数据应用中。
答案：否
题目4：Spark 是一种用于批处理的分布式计算框架。
答案：否
题目5：数据湖是指将数据存储在一个集中的、可扩展的存储库中，支持多种数据结构和处理工具。
答案：是
题目6：大数据处理中的“三V”概念包括体积、速度和验证。
答案：否（正确答案是体积、速度和多样性）
题目7：Hive 是一种用于实时数据处理的流行分布式计算框架。
答案：否
题目8：在大数据开发中，数据压缩通常被用于减小存储空间和提高数据传输效率。
答案：是。
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QoSPreference-AwareReplicaSelectionStrategyUsingMapReduce-BasedPGAinDataGrids
RunqunXiong,JunzhouLuo,AiboSong,BoLiuandFangDongSchoolofComputerScience&Engineering,SoutheastUniversity,Nanjing,P.R.China{xrq918,jluo,absong,bliu,fdong}@seu.edu.cn
Abstract—DatareplicationisanimportanttechniquetoreduceaccesslatencyandbandwidthconsumptioninGridenvironment.Asoneofthemajorfunctionsofdatareplication,replicaselectiondeterminesthebestreplicaaccordingtosomespecificcriteriainDataGridenvironment,wherethedataresourcesarelimitedandGriduserscompetefortheseresources.Inthispaper,wefocusmainlyonanovelQoSpreference-awarereplicaselectionstrategywhichwillmeetindividualQoSsensitivity(IQS)constraintsfordifferentusers/applications.WefirstpresentaframeworkthatcharacterizeQoSpropertiesofreplicaservicesandestablishitsmathematicalmodelbyintroducingquantificationmethods.InordertodealwiththeIQSconstraintsandtoperceiveGridusers’QoSpreferencesaccurately,weproposeaQoSpreferenceacqui-sitionalgorithmbasedonAnalyticHierarchyProcess(AHP).Wethendesignandimplementanoveleffectiveandefficientparallelgeneticalgorithm(PGA)basedonMapReduceparadigmforoptimizingtheobjectivefunctionwhichcorrespondstotheoptimalreplica.Simulationresultsshowthatourstrategyhasabetterperformanceinvalidityaswellasscalability,andtheoptimalreplicacanalwaysbeobtainedforGriduserswithdifferentIQSconstraintsunderDataGridenvironmentsthatvaryinsystemloads,schedulingstrategiesandusertypes.
I.INTRODUCTION
WiththeintegrationoftheGridcomputingandtheWebservicetechnologies,thearchitectureoftheGridcomputingisdevelopedintothenewopenGridservicearchitecture(OGSA)[1].AsanimportantfoundationserviceoftheOGSA,DataGrid[2]providesascalableinfrastructureformanagingandstoringdatafilestosupportavarietyofscientificapplica-tions.Forexample,mostscientificapplicationssuchasHighEnergyPhysics(HEP)andclimatechangemodellingrequireaccessing,storing,transferring,analysing,andreplicatingalargeamountofdataingeographicallydistributedlocations.Thesescientificapplicationsfacetheproblemofsharingthedistributeddatasets.Thesolutionforsuchaproblemcanberesolvedbyreplicationmanagementsystemswherebyeachdatafileismadeintoanumberofidenticalcopies(replicas),andthereplicasaredistributedintodifferentsitesacrosstheglobeasanimportantmechanismtoincreasethequalityofservice(QoS)anddataavailabilityandreliability.Replicaselectionisoneofthemajorfunctionsofdatareplicationthatdecideswhichreplicasiteisbestfortheuserstoaccessbasedonsomecriteria,whichisacriticaldecisionwherethedataresourcesarelimitedandtheuserscompetefortheseresources.Ingeneral,anapplicationthatrequiresaccesstodatareplicabeginsbyqueryinganapplicationspecificmeta-datarepository,specifyingthecharacteristicsofthedesired
data.Themeta-datarepositorymaintainsassociationsbetweenrepresentativecharacteristicsandlogicalfiles,thusenablingtheapplicationtoidentifylogicalfilesbasedonapplicationrequirements.Oncethelogicalfilehasbeenidentified,theapplicationusesthereplicalocationservice[3][4]tolocateallreplicalocationscontainingphysicalfileinstancesofthislogicalfile,thenfromwhichitusesthereplicaselectionservice[5]tochooseanoptimalinstanceforretrievalaccordingtosomecriteria.ThesecriteriaaredefinedasacombinationofQoSre-quirementsfromtheviewofQoS.Thebigchallengeofanyreplicaselectionstrategyconsistsofdefiningappropriatecriteria(metrics)todeterminethebestreplicatowhichtherequestingusershouldbebound.Inmostcases,themetricsusedtoestimatethebestreplicaarepredefinedstaticallyforallapplicationsandusers,andthestrategies[5–8]cannotbeadapteddynamicallytotheselectionmetricsspecifiedbytheusersaccordingtotheirQoSrequirements.However,alargenumberofapplicationsanduserswithstrictQoSrequirementsconstraintshavecomeforthwiththeintegrationofWebserviceandDataGridapplications[9–12].Theseapplicationsandusershavedifferentviewsofabestreplica,accordingtotheapplicationsemanticsandtheusers’preferences,derivedfromthehostandnetworkresourcestheyown.AndtheywillstatetheirQoSpreferencesdefinitelyforeachdataschedulingrequestandhopetheirdemandingpreferenceswillbesatisfiedaswell,thatis,theyclaimforon-demandservices.Forexample,inthecaseofareplicatedWebservicedistributingsmalldocuments,linklatencymetrichasagreaterimpactonthetransfertimethantheavailablebandwidthmetric[13].Con-versely,theavailablebandwidthprevailsforalargedocumentsincecompetingtrafficbecomestheprimaryfactorlimitingthedocumenttransfertime.Also,iftheuserrequestsinvolveintensivecomputingtasksonthereplicaserver,consideringreplicaandhostloadmetricsbecomesmandatory.Inthispaper,wedefinethiskindofdemandasindividualQoSsensitivity(IQS)andthetechnologiesthatsatisfytheIQSconstraintsasQoSpreferenceacquisitiontechnologies.It’sahardworkformostpreviousworktoachieveusers’QoSpreferencesquantitativelybecausetheseIQSconstraintsarefuzzyandnon-quantitative.HowtodesignandimplementsuchaQoSpreferenceacquisitiontechnologyisasignificantwork.TheoptimizationproblemofreplicaselectionforIQSusersinDataGridsisakindoffine-grainedresourceselectionoptimizationproblem.ParallelGeneticAlgorithm(PGA)as