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大数据技术原理与应用林子雨课后习题答案 第一章1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答： 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。 第二章 1.试述hadoop和谷歌的mapreduce、gfs等技术之间的关系 答：Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS和MapReduce，HDFS是谷歌文件系统GFS的开源实现，MapReduces是针对谷歌MapReduce的开源实现。 2.试述Hadoop具有哪些特性。 答：高可靠性，高效性，高可扩展性，高容错性，成本低，运行在Linux平台，支持多种编程语言 3.试述Hadoop在各个领域的应用情况。 答：2007年，雅虎在Sunnyvale总部建立了M45——一个包含了4000个处理器和1.5PB容量的Hadooop集群系统； Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理，推荐系统和数据仓库等方面； 百度主要使用Hadoop于日志的存储和统计、网页数据的分析和挖掘、商业分析、在线数据反馈、网页聚类等。 4.试述Hadoop的项目结构以及每个部分的具体功能。 答： 库 Avro是为Hadoop的子项目，用于数据序列化的系统，提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持续性数据的文件集、远程调用的功能和简单的动态语言集成功能。 HDFS是Hadoop项目的两个核心之一，它是针对谷歌文件系统的开源实现。 HBase是一个提高可靠性、高性能、可伸缩、实时读写、分布式的列式数据库，一般采用HDFS作为其底层数据存储。 MapReduce是针对谷歌MapReduce的开源实现，用于大规模数据集的并行运算。 Zoookepper是针对谷歌Chubby的一个开源实现，是高效和可靠的协同工作系统，提供分布式锁之类的基本服务，用于构建分布式应用，减轻分布式应用程序所承担的协调任务。 Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分布存储。 Pig是一种数据流语言和运行环境，适合于使用Hadoop和MapReducce平台上查询大型半结构化数据集。 Sqoop可以改进数据的互操作性，主要用来在H大哦哦哦配合关系数据库之间交换数据。 Chukwa是一个开源的、用于监控大型分布式系统的数据收集系统，可以将各种类型的数据收集成适合Hadoop处理的文件，并保存在HDFS中供Hadoop进行各种 MapReduce操作。 第三章 1．试述分布式文件系统设计的需求。 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的，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) 3．试述HDFS中的块和普通文件系统中的块的区别。 答：在传统的文件系统中，为了提高磁盘读写效率，一般以数据块为单位，恶如不是以字节为单位。 HDFS中的块，默认一个块大