【大数据技术原理与应用（概念、存储、处理、分析与应用）】第2章-大数据处
单选题[*] 1、下列哪个不属于Hadoop的特性？
[*]A、成本高 ☑️
[*]B、高可靠性
[*]C、高容错性
[*]D、运行在 Linux 平台上
[*] 2、Hadoop框架中最核心的设计是什么？
[*]A、为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapReduce ☑️
[*]B、提供整个HDFS文件体系的NameSpace(命名空间)管理、块管理等全部服务
[*]C、Hadoop不但可以运行在企业内部的集群中，也可以运行在云计算环境中
[*]D、Hadoop被视为究竟上的大数据处理尺度
[*] 3、在一个基本的Hadoop集群中，DataNode主要负责什么？
[*]A、负责执行由JobTracker指派的任务
[*]B、协调数据计算任务
[*]C、负责协调集群中的数据存储
[*]D、存储被拆分的数据块 ☑️
[*] 4、Hadoop最初是由谁创建的？
[*]A、Lucene
[*]B、Doug Cutting ☑️
[*]C、Apache
[*]D、MapReduce
[*] 5、下列哪一个不属于Hadoop的大数据层的功能？
[*]A、数据挖掘
[*]B、离线分析
[*]C、实时计算 ☑️
[*]D、BI分析
[*] 6、在一个基本的Hadoop集群中，SecondaryNameNode主要负责什么？
[*]A、帮助 NameNode ☑️ 网络文件体系运行的状态信息
[*]B、负责执行由 JobTracker 指派的任务
[*]C、协调数据计算任务
[*]D、负责协调集群中的数据存储
[*] 7、下面哪一项不是Hadoop的特性？
[*]A、可扩展性高
[*]B、只支持少数几种编程语言 ☑️
[*]C、成本低
[*]D、能在linux上运行
[*] 8、在Hadoop项目结构中，HDFS指的是什么？
[*]A、分布式文件体系 ☑️
[*]B、分布式并行编程模型
[*]C、资源管理和调理器
[*]D、Hadoop上的数据堆栈
[*] 9、在Hadoop项目结构中，MapReduce指的是什么？
[*]A、分布式并行编程模型 ☑️
[*]B、流计算框架
[*]C、Hadoop上的工作流管理体系
[*]D、提供分布式协调一致性服务
[*] 10、下面哪个不是Hadoop1.0的组件：
[*]A、HDFS
[*]B、MapReduce
[*]C、YARN ☑️
[*]D、NameNode 和 DataNode
多选题
[*] 1、Hadoop的特性包罗哪些？
[*]A、高可扩展性 ☑️
[*]B、支持多种编程语言 ☑️
[*]C、成本低 ☑️
[*]D、运行在Linux平台上 ☑️
[*] 2、 下面哪个是Hadoop2.0的组件？
[*]A、ResourceManager ☑️
[*]B、JobTracker
[*]C、TaskTracker
[*]D、NodeManager ☑️
[*] 3、 一个基本的Hadoop集群中的节点主要包罗什么？
[*]A、DataNode：存储被拆分的数据块 ☑️
[*]B、JobTracker：协调数据计算任务 ☑️
[*]C、TaskTracker：负责执行由JobTracker指派的任务 ☑️
[*]D、SecondaryNameNode：帮助NameNode网络文件体系运行的状态信息 ☑️
[*] 4、 下列关于Hadoop的描述，哪些是正确的？
[*]A、为用户提供了体系底层细节透明的分布式基础架构 ☑️
[*]B、具有很好的跨平台特性 ☑️
[*]C、可以部署在便宜的计算机集群中 ☑️
[*]D、曾经被公认为行业大数据尺度开源软件 ☑️
[*] 5、 Hadoop集群的团体性能主要受到什么因素影响？
[*]A、CPU性能 ☑️
[*]B、内存 ☑️
[*]C、网络 ☑️
[*]D、存储容量 ☑️
[*] 6、 下列关于Hadoop的描述，哪些是错误的？
[*]A、只能支持一种编程语言 ☑️
[*]B、具有较差的跨平台特性 ☑️
[*]C、可以部署在便宜的计算机集群中
[*]D、曾经被公认为行业大数据尺度开源软件
[*] 7、 下列哪一项不属于Hadoop的特性？
[*]A、较低可扩展性 ☑️
[*]B、只支持java语言 ☑️
[*]C、成本低
[*]D、运行在Linux平台上
知识点回顾
什么是Hadoop？
Hadoop是Apache软件基金会的开源分布式计算平台，提供了体系底层细节透明的分布式基础架构。Hadoop接纳Java语言开辟，具有跨平台特性，并且可以在便宜的计算机集群中部署。Hadoop的核心组件包罗分布式文件体系HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce等。
Hadoop被公认为行业尺度的大数据处理软件，在分布式环境下提供了处理海量数据的能力。几乎全部主流厂商，包罗谷歌、雅虎、微软、思科、淘宝等，都提供了围绕Hadoop的开辟工具、开源软件、商业化工具和技术服务。
Hadoop有哪些特性？
特性描述高效性可以大概快速处理大规模数据，支持并行计算，进步数据处理服从高容错性通过数据冗余和任务重试机制，可以大概在硬件故障时继续工作高可靠性利用分布式文件体系和容错机制，确保数据的高可靠性和可用性高可扩展性可以根据必要扩展集群规模，从而处理更大的数据量成本低支持在便宜的商用硬件上运行，降低了数据处理的成本运行在Linux平台上主要在Linux平台上运行，具有精良的兼容性和稳定性支持多种编程语言除了Java，还支持Python、C++等多种编程语言，提供机动的开辟环境 Hadoop生态体系是怎么样的？
经过多年的发展，Hadoop生态体系在不停地完善和成熟，包含了多个子项目：
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(1) HDFS
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件体系。它用于存储大规模数据集并在多个计算节点上实现高吞吐量的数据访问。例如，一个企业有数十TB的日志数据必要存储和分析，HDFS可以将这些数据分布存储在多个节点上，并确保纵然部门节点故障后，数据仍可访问。
(2) HBase
HBase是Hadoop上的非关系型分布式数据库。它提供了实时读写能力，适用于随机读写大数据集。好比一个交际媒体平台必要存储用户的实时运动数据，这些数据必要快速读写，HBase可以胜任此任务。
(3) MapReduce
MapReduce是Hadoop的分布式并行编程模型。它用于处理和天生大规模数据集，将复杂度、运行在大规模集群上的并行计算过程高度抽象为两个操纵：Map和Reduce。好比处理一个包含数十亿条记录的日志文件以计算每个IP地点的访问次数，MapReduce可以将任务分布到多个节点，并行处理。
(4) Hive
Hive是Hadoop上的数据堆栈。它提供了雷同SQL的查询语言（HiveQL），使用户可以大概轻松地在Hadoop上执行数据分析。好比使用HiveQL查询存储在HDFS中的电商交易数据，天生报表和分析效果。
(5) Pig
Pig是基于Hadoop的大规模数据分析平台。它提供了雷同SQL的查询语言Pig Latin，简化了对大数据的处理。好比分析一个网站的点击流日志数据以识别用户活动模式，Pig Latin脚本可以用来快速实现这些数据处理任务。
(6) Mahout
Mahout是Apache的一个开源机器学习库。它提供了各种可扩展的机器学习算法，适用于分类、聚类、协同过滤等任务。好比电商网站可以使用Mahout实现商品保举体系，基于用户的历史购买活动进行个性化保举。
(7) Zookeeper
Zookeeper是一个分布式协调一致性服务。它提供了高可用、高性能的分布式协调机制，确保分布式体系的同步、配置管理和命名。好比在一个分布式环境中，Zookeeper可以用来管理集群中的配置和状态信息，确保各节点的一致性。
(8) Flume
Flume是一个高可用、高可靠的分布式海量日志收罗、聚合和传输体系。它用于从多个数据源（如日志文件）网络数据并传输到集中存储体系（如HDFS）。好比一个大型网站的日志数据可以通过Flume网络并实时传输到HDFS进行后续分析。
(9) Sqoop
Sqoop是用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据通报的工具。它用于将数据从关系数据库（如MySQL）导入到Hadoop（如HDFS、Hive）或将数据从Hadoop导出到关系数据库。好比企业定期将生产数据库中的数据导入到Hadoop进行大数据分析，Sqoop可以主动化这个过程。
(10) Ambari
Ambari是Hadoop的快速部署工具。它支持Apache Hadoop集群的供应、管理和监控，简化了Hadoop的安装和配置。好比体系管理员可以使用Ambari在数十台服务器上快速部署一个Hadoop集群，并通过其图形界面进行集群管理和监控。
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