论坛 › 虚拟化与私有云 › 大数据和云计算(1)

傲渊山岳 发表于 2024-6-11 12:00:48

大数据和云计算(1)

C.潜在的
D.丢失的
13、一个基于九项核心原则的方法成为建立现代分析方法的底子，但下列（ ）不是这些原则之一。
A.实现贸易价值和影响
B.专注于最后一公里
C.加快学习本事和执行力
D.标准化同一分析
14、在大数据分析贸易案例的评估中，如果关键绩效指标不容易获取，则必要努力使这个分析项目变得SMART，即（ ）。
A.实际的、大胆的、有价值的、可分析的
B.有风险的、有机遇的、能实现的和有价值的
C.具体的、可权衡的、可实现的、干系的和实时的
D.有理想的、有价值的、有前途的和能实现的
15、大数据分析的生命周期可以分为九个阶段，但以下（ ）不是此中的阶段之一。
A.数据删减
B.数据聚合与表现
C.数据分析
D.数据可视化
2、
1、在某些情况下，分析师将从文本中提取出的特性补充到猜测模型中，称之为（ ）标题。（不确定）
A.文件分析
B.数据分析
C.文本挖掘
D.数值分析
2、（ ）和预报包罗广泛应用于企业的一类独特分析，并且往往嵌入到企业体系中，用于管理制造、物流、门店运营等。（不确定）
A.时间序列分析
B.业务增长猜测
C.蒙特卡洛分析
D.线性增长估算
3、所谓“（ ）”，泛指由一个指标的变化导致的其他指标的体系性变化。（不确定）
A.猜测
B.解释
C.预报
D.模仿
4、为建立一个完善的模型，更大的分析数据集为分析师带来了新的机遇和标题，但下列（ ）是错误的。（不确定）
A.更多的用例、更多的观察结果、更多的数据行
B.更多的变量、更多的特性、更多的数据列
C.更好的算法和结构
D.很多小模型
5、构建（ ）是分析中的经典用例，它是很多常见应用的底子。
A.猜测模型
B.数据模型
C.数据结构
D.程序模块
6、一个用例是实现一个目标所需步调的形貌，而分析用例是那些必要定义（ ）的组织所必要的关键成功要素之一。
A.程序模板
B.数据结构
C.分析架构
D.对象实例
7、用例分析形貌了分析师解决的通用标题和用于解决这些标题的方法和技能，（ ）可以解决全部门析标题。
A.有一些技能
B.没有任何一种技能
C.多数现有的技能都
D.不清晰是否有技能
8、为中层管理者需求服务的分析应用专注于（ ）功能标题。
A.重要的
B.具体的
C.现实的
D.严重的
9、基于独立性、可信性、过往成绩的纪录、紧迫性和（ ），企业倾向于更多地依靠外部顾问进行战略分析。
A.内部数据
B.核心数据
C.外部数据
D.重要数据
10、面向客户的分析，是指针对（ ）的分析。
A.业务同伴
B.企业中层
C.产品鄙俚
D.终极斲丧者
3、
1、时间序列图可以分析在固定时间隔断记录的数据，它通常用（ ）图表现，x轴表现时间，y轴记录数据值。
A.圆饼
B.折线
C.热区
D.直方
2、在视觉分析中，网络分析是一种侧重于分析网络内实体关系的技能。一个网络图描绘互相连接的（ ），它可以是一个人，一个团体，或者其他贸易领域的物品，比方产品。
A.物体
B.人体
C.实体
D.虚体
3、视觉分析是一种数据分析，指的是对数据进行（ ）来开启或增强视觉感知。相比于文本，人类可以迅速理解图像并得出结论，因此，视觉分析成为大数据领域的勘探工具。
A.数值计算
B.文化假造
C.图形表现
D.字符表现
4、文本分析是专门通过数据挖掘、呆板学习和自然语言处置惩罚技能去发掘（ ）文本价值的分析应用。文本分析实质上提供了发现，而不仅仅是搜刮文本的本事。
A.自然语言
B.非结构化
C.结构化
D.字符与数值
5、深度学习是一类基于（ ）的建模训练技能。
A.数据结构
B.数据规模
C.特征学习
D.模块层次
6、过滤是主动从项目池中寻找有关项目的过程。项目可以基于用户举动或通过匹配多个用户的举动被过滤。通常过滤的主要方法是（ ）。
A.完全过滤和不完全过滤
B.数值过滤和字符过滤
C.主动过滤和手动过滤
D.协同过滤和内容过滤
7、聚类常用在（ ）上来理解一个给定数据集的性子。在形成理解之后，分类可以被用来更好地猜测相似但却是全新或未见过的数据。
A.主动计算
B.程序计划
C.数据挖掘
D.数值分析
8、聚类是一种（ ）的学习技能，通过这项技能，数据被分割成不同的组，每组中的数据有相似的性子。种别是基于分组数据产生的，数据如何成组取决于用什么范例的算法。
A.手工处置惩罚
B.有控制
C.有监督
D.无监督
9、人类善于发现数据中的（ ），但不能快速地处置惩罚大量的数据。另一方面，呆板非常善于迅速处置惩罚大量数据，但它们得知道怎么做。如果人类知识可以和呆板的处置惩罚速度相结合，呆板可以处置惩罚大量数据而不必要人类干涉。这就是呆板学习的根本概念。
A.大小与数量
B.模式与规律
C.模式与关系
D.数量与关系
10、分类是一种（ ）的呆板学习，它将数据分为干系的、以前学习过的种别。这项技能的常见应用是过滤垃圾邮件。
A.完全主动
B.有监督
C.无监督
D.无需控制
11、“无监督学习”指的是那些在（ ）数据或者缺乏定义因变量的数据中寻找模式的技能。
A.结构化
B.无标签
C.非结构化
D.有标签
12、回归性分析技能旨在探寻在一个数据集内一个（ ）有着怎样的关系。
A.外部变量和内部变量
B.小数据变量和大数据变量
C.组织变量和社会变量
D.因变量与自变量
13、在大数据分析中，（ ）分析可以首先让用户发现关系的存在，（ ）分析可以用于进一步探索关系并且基于自变量的值来猜测因变量的值。
A.干系性，回归性
B.回归性，干系性
C.干系性，复杂性
D.复杂性，回归性
14、干系性分析是一种用来确定（ ）的技能。如果发现它们有关，下一步是确定它们之间是什么关系。
A.两个变量是否相互独立
B.两个变量是否互相有关系
C.多个数据集是否相互独立
D.多个数据集是否相互有关系
15、统计分析就是用以（ ）为手段的统计方法来分析数据。
A.计算函数
B.数学公式
C.数据结构
D.程序结构
16、（ ）是希望通过变更消除原始特征之间的干系关系或淘汰冗余，得到新的特征，更加便于数据的分析。
A.特征选择
B.特征运算
C.特征加工
D.特征变更
17、特征工程包罗（ ）、特征选择、特征构建和特征学习等标题。
A.结构重组
B.特征提取
C.结构简化
D.数据清洗
18、（ ）是大数据分析的原材料，对终极模型有着决定性的影响。
A.数据
B.特征
C.资源
D.信息
19、解决大数据分析标题的一个重要思路就在于淘汰数据量。可以通过淘汰形貌数据的属性来达到目的，这就是（ ）技能。
A.降维
B.减法
C.复合
D.审计
20、一般来说，随着猜测窗口长度的延长，模型猜测的精确性会（ ）。
A.上升
B.反弹
C.下降
D.不确定
21、猜测窗口对分析项目的计划有很大影响，它会影响到（ ）。
A.体系规模的设定
B.体系质量的要求
C.启动时间的设置
D.分析方法的选择和数据的选择
22、猜测分析使用的技能可以发现（ ）之间的关系，从而猜测将来的变乱和举动。
A.历史数据
B.原始数据
C.当前数据
D.数据模型
23、在某些情况下，分析师将从文本中提取出的特性补充到猜测模型中，称之为（ ）标题。
A.文件分析
B.数据分析
C.文本挖掘
D.数值分析
24、（ ）和预报包罗广泛应用于企业的一类独特分析，并且往往嵌入到企业体系中，用于管理制造、物流、门店运营等。
A.时间序列分析
B.业务增长猜测
C.蒙特卡洛分析
D.线性增长估算
25、为建立一个完善的模型，更大的分析数据集为分析师带来了新的机遇和标题，但下列（ ）是错误的。
A.更多的用例、更多的观察结果、更多的数据行
B.更多的变量、更多的特性、更多的数据列
C.更好的算法和结构
D.很多小模型
4、
1、（ ）分析用户爱好，在用户群中找到指定用户的相似（爱好）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成对指定用户对此信息的喜好水平猜测。
A.协同过滤保举
B.关联分析保举
C.基于内容保举
D.基于平台保举
2、数学图是用来形貌体系（如分布式计算机网络）、交通网络，或者一个网站页面的一个有用的比喻。当使用一个数学图来建立社会体系模型时，其结果是（ ）图。
A.程序流程
B.社交网络
C.网络分析
D.关系链接
3、“基于（ ）的保举”以规则为底子，把已购商品作为规则头，把保举对象作为规则体。
A.运算规则
B.计算方法
C.分析原理
D.关联规则
4、采用（ ）方法，可以通过用户之间的联系和用户之间的相似度来判别用户之间的关系强度。
A.有监督模型
B.无监督模型
C.强监督网络
D.弱监督网络
5、社交网络的重要身分是实体和（ ）的关系，因此可以用图来为社交网络建模。
A.实体间
B.虚体
C.虚体间
D.物体间
6、（ ）是为一个客户单独使用而构建的，因而提供对数据、安全性和服务质量的最有用控制。
A.公有云
B.私有云
C.应用云
D.计算云
7、云计算是基于（ ）概念的分布式计算，终极用户只需把任务提交到云端。
A.数据包
B.信息包
C.文件夹
D.资源池
8、Apache Spark是一个（ ）平台，它可用于基于Hadoop的分布式内存高级分析。
A.开源
B.集成
C.商用
D.封闭
9、并行计算的主要效益在于速度和（ ）可扩展性。
A.可扩展性
B.大容量
C.多样性
D.高利润
10、分布式计算是指将历程处置惩罚分布于多个（ ）呆板上的本事。
A.超级
B.物理或假造
C.计算
D.数字
11、所谓多线程处置惩罚，是指从软件或者硬件上实现多个线程（ ）执行（当具备干系资源时）的技能。
A.顺序
B.互斥
C.并发
D.归并
12、在一个程序中独立运行的程序（ ）叫作“线程”。
A.片断
B.代码
C.模块
D.呆板码
13、“并行计算”是指：将一个任务分为（ ）的单元，并将其同时执行的方式。
A.更大
B.独立
C.完整
D.更小
14、在大数据分析中有很多分析平台可供选择，但下列（ ）选项不是。
A.数据库分析
B.硬盘分析
C.内存分析
D.云计算分析
15、数据是分析的原材料，而分析决定了（ ）的价值。
A.数据
B.程序
C.体系
D.电脑
16、客观事物或现象是一个多因素综合体，模型是被研究对象（客观事物或现象）的一种抽象，（ ）是对客观事物或现象的一种形貌。
A.工作日程
B.数据结构
C.分析模型
D.计算方法
17、（ ）反映对象最本质的东西，略去了枝节，是被研究对象实质性的形貌和某种水平的简化，其目的在便于分析研究。模型可以是数学模型或物理模型。
A.模型
B.结构
C.函数
D.模块
18、如果两个或多个变量之间存在一定的（ ），那么此中一个变量的状态就能通过其他变量进行猜测。
A.结合
B.辩论
C.变化
D.关联
19、回归分析方法是在众多的干系变量中，根据实际标题考察此中一个或多个变量（因变量）与别的变量（自变量）的（ ）。
A.结合水平
B.对抗关系
C.依靠关系
D.不同之处
20、在一些标题中，不仅经常必要考察两个变量之间的干系水平，而且还经常必要考察多个变量与多个变量之间即（ ）之间的干系关系。
A.数值数字
B.多组变量
C.复杂元素
D.两组变量
5、
1、简述计算机假造化技能以及常见的假造化软件。
在计算机中，假造化(Virtualization)是一种资源管理技能，是将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后出现出来，冲破实体结构间的不可分割的停滞，使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新假造部门是不受现有资源的架设方式，地区或物理组态所限制。一般所指的假造化资源包罗计算本事和资料存储。常见的假造化软件有VirtualBox、VMware Workstation、KVM。
2、简述大数据集群体系。
集群技能是指通过高速通讯网络将一组相互独立的计算机联系在一起，组成一个计算机体系，该体系中每一台计算机都是一个独立的服务器，运行各自的历程，它们相互之间可以通讯，既可以看作是一个个单一的体系，也可以或许协同起来为用户提供服务。对网络用户来讲，后端就像是一个单一的体系，协同向用户提供体系资源、体系服务，通过网络连接组合成一个组合来共同完一个任务。Hadoop 分布式集群是为了对海量的非结构化数据进行存储和分析而计划的一种特定的集群。其本质上是一种计算集群。
3、简述大数据的存储方式。
存储体系作为数据中心最核心的数据底子，不再仅是传统分散的、单一的底层设备。除了要具备高性能、高安全、高可靠等基于大数据应用需求，“应用定义存储”概念被提出。主要有以下几种存储方式：
1、分布式体系
2、NoSQL数据库
3、云数据库
4、大数据存储技能路线

[*] 采用MPP架构的新型数据库集群
[*] 基于Hadoop的技能扩展和封装
[*] 大数据一体机
4、简述大数据的概念
自2012年以来，“大数据”一词越来越引起人们的关注。但是，目前为止，在学术研究领域和产业界中，大数据并没有一个标准的定义。在维克托·迈尔-舍恩伯格编写的《大数据期间》一书中大数据指不消随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用全部数据进行分析处置惩罚。而麦肯锡环球研究所则定义大数据为一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具本事范围的数据聚集，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据范例和价值密度低四大特征。通常来说，大数据是指数据量凌驾一定大小，无法用通例的软件在规定的时间范围内进行抓取、管理和处置惩罚的数据聚集。
5、简述大数据的根本特征
大数据的主要特征可用“5V+1C”来进行概括，分别是：数据量大（Volume）、数据范例多（Variety）、数据时效性强（Velocity）、价值密度低（Value）、正确性高（Veracity）、复杂性高（Complexity），如下图所示。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0c14a3ed778dbaa30b4b134ef79db638.png
6、
1、简述Hadoop体系及其优点
Hadoop是一个可以或许让用户轻松架构和使用的分布式计算平台，它主要有以下几个优点：
（1）高可靠性。
（2）高扩展性。
（3）高效性
（4）高容错性。
2、简述 HDFS写数据的流程
详细流程如下：
（1）首先HDFS的客户端通过Distributed FileSystem（HDFS中API里的一个对象）；
（2）通过Distributed FileSystem发送客户端的哀求给NameNode（NameNode主要是接受客户端哀求）并且会带着文件要生存的位置、 文件名、操作的用户名等信息一起发送给NameNode；
（3）NameNode会给客户端返回了一个FSDataOutputStream，同时也会返回文件要写入哪些DataNode上（负载较低的）；
（4）通过FSDataOutputStream进行写操作，在写之前就做文件的拆分，将文件拆分成多个Block，第一个写操作写在负载比力低的DataNode上，并将这个block复制到其他的DataNode上；
（5）当全部的block副本复制完成后会反馈给FSDataOutputStream；
（6）当全部的block副本全都复制完成，就可以将FSDataOutputStream流关闭；
（7）通过Distributed FileSystem更新NameNode中的源数据信息。
HDFS写数据的流程可如下图所示：
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5c7460d2e249199929ad239f82a8fcf1.png
3、简述Hadoop技能生态体系
Hadoop生态体系主要包罗：
HDFS、MapReduce、Spark、Storm、HBase、Hive、Pig、ZooKeeper、 Avro 、Sqoop、Ambari、HCatalog、Chukwa 、Flume、Mahout、Phoenix、Tez、Shark等.
Hadoop开源技能生态体系如下图所示。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/d1b99e8ca7ca24e4d111e57a3b0c09c9.png
4、简述Hadoop原理及运行机制
Hadoop的核心由3个子项目组成：Hadoop Common、HDFS、和MapReduce。
Hadoop Common包罗文件体系（File System）、长途过程调用协议（RPC）和数据串行化库（Serialization Libraries）
5、简述 HDFS读数据的流程
详细流程如下：
（1）首先HDFS的客户端通过Distributed FileSystem（HDFS中API里的一个对象）；
（2）通过Distributed FileSystem发送给NameNode哀求，同时将用户信息及文件名的信息等发送给NameNode，并返回给DistributedFileSystem，该文件包罗的block地点的DataNode位置；
（3）HDFS客户端通过FSDataInputStream按顺序去读取DataNode中的block信息（它会选择负载最低的或离客户端最近的一台DataNode去读block）；
（4）FSDataInputStream按顺序一个一个的读，直到全部的block都读取完毕；（5）当读取完毕后会将FSDataInputStream关闭。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4f5d05ef556f63abc87130a642fd1a62.png
7、
1、3种鸢尾花数据(萼片宽度、萼片长度、 花瓣宽度、花瓣长度)为: (4.9,3.0,1.4,0.2)、(5.0,3.6,1.4,0.2)、(5.2,2.7,3.9,1.4)、(6.1,2.9,4.7,1.4)、(7.7,2.6,6.9,2.3)、(6.6,2.9,4.6,1.3)、(4.4,3.2,1.3,0.2)、(5.7,2.8,4.1,1.3),计算其聚类中心并将数据进行分类
参见《大数据技能与应用》第9章第3节
2、简述Spark开源框架及其特点
Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型，Spark架构如下图所示：
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/b4758aac0da973c01db6714d617c6411.png
3、简述Spark生态体系及其主要组件
Spark主要包罗Spark Core和在Spark Core底子之上建立的应用框架Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。如下图所示。
除了这些库以外，还有一些其他的库，如BlinkDB和Tachyon。别的，还有一些用于与其他产品集成的适配器，如Cassandra（Spark Cassandra连接器）和R（SparkR）。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/97b48a9f4948290d0aa7fbc0b8bbc3d9.png
8、
1、过一系列处置惩罚，在根本保持原始数据完整性的底子上，减小数据规模的是（ ）
A.数据清洗
B.数据融合
C.数据规约
D.数据挖掘
2、大数据的最显著特征是（ ）。
A.数据规模大
B.数据范例多样
C.数据处置惩罚速度快
D.数据价值密度高
3、下列关于大数据的分析理念的说法中，错误的是（ ）。
A.在数据底子上倾向于全体数据而不是抽样数据
B.在分析方法上更注重干系分析而不是因果分析
C.在分析效果上更追究服从而不是绝对精确
D.在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据
4、大数据的4V特征中的Velocity是指（ ）。
A.价值密度低
B.处置惩罚速度快
C.数据范例繁多
D.数据体量巨大
5、大数据的起源是（ ）。
A.金融
B.电信
C.互联网
D.公共管理
6、下列演示方式中，不属于传统统计图方式的是（ ）。
A.柱形图
B.饼状图
C.曲线图
D.网络图
7、下列关于舍恩伯格对大数据特点的说法中，错误的是（ ）
A.数据规模大
B.数据范例多样
C.数据处置惩罚速度快
D.数据价值密度高
8、大数据不是要教呆板像人一样思考。相反，它是（ ）。
A.把数学算法运用到海量的数据上来猜测事情发生的可能性
B.被视为人工智能的一部
C.被视为一种呆板学习
D.猜测与处罚
9、HDfS 中的 block 默认生存几份？
A.3 份
B.2 份
C.1 份
D.不确定
10、HDFS 默认 Block Size 是（）
A.32MB
B.64MB
C.128MB
11、下列哪项通常是集群的最主要瓶颈?
A.CPU
B.网络
C.磁盘IO
D.内存
12、下面哪个程序负责 HDFS 数据存储（ ）。
A.NameNode
B.Jobtracker
C.Datanode
D.secondaryNameNode
13、配置Hadoop时，JAVA_HOME包罗在哪一个配置文件中( )
A.hadoop-default.xml
B.hadoop-env.sh
C.hadoop-site.xml
D.configuration.xs
14、下列关于Hadoop API的说法错误的是（ ）。
A.Hadoop的文件API不是通用的，只用于HDFS文件体系
B.Configuration类的默认实例化方法是以HDFS体系的资源配置为底子的
C.FileStatus对象存储文件和目次的元数据
D.FSDataInputStream是java.io.DataInputStream的子类
15、下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？（ ）
A.SecondaryNameNode
B.DataNode
C.TaskTracker
D.Jobtracker
16、下面与 HDFS 类似的框架是？（ ）
A.NTFS
B.FAT32
C.GFS
D.EXT3
17、HBase中的批量加载底层使用（ ）实现。
A.MapReduce
B.Hive
C.Coprocessor
D.Bloom Filter
18、从大量数据中提取知识的过程通常称为（ ）。
A.数据挖掘
B.人工智能
C.数据清洗
D.数据堆栈
19、Hadoop fs中的-get和-put下令操尴尬刁难象是(　)、
A.文件
B.目次
C.两者都是
20、HDFS默认的当前工作目次是/user/$USER，fs.default.name的值必要在哪个配置文件内阐明
A.mapred-site.xml
B.core-site.xml
C.hdfs-site.xml
D.以上均不是
）
A.数据规模大
B.数据范例多样
C.数据处置惩罚速度快
D.数据价值密度高
8、大数据不是要教呆板像人一样思考。相反，它是（ ）。
A.把数学算法运用到海量的数据上来猜测事情发生的可能性
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里不停到如今。
深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索发展或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技能停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初志也很简单，就是希望可以或许帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/02e0908d8efd4e1f386d44f1b132958d.png
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7f0c3ffe1fb32c3e3d87729b2df0cf7f.png
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1ba7d047b89703f5a4f3ab8a8c645e5f.png
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f2d779564758edc9fbc637457e712510.png
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5ea0d3cc7288675584795315db6afe18.png
既有适合小白学习的零底子资料，也有适合3年以上履历的小同伴深入学习提升的进阶课程，根本涵盖了95%以上大数据开发知识点，真正体系化！
由于文件比力大，这里只是将部门目次大纲截图出来，每个节点里面都包罗大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新
如果你以为这些内容对你有帮助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1ef3daf21cde52d337579d30ed6b3426.png
acker
C.Datanode
D.secondaryNameNode
13、配置Hadoop时，JAVA_HOME包罗在哪一个配置文件中( )
A.hadoop-default.xml
B.hadoop-env.sh
C.hadoop-site.xml
D.configuration.xs
14、下列关于Hadoop API的说法错误的是（ ）。
A.Hadoop的文件API不是通用的，只用于HDFS文件体系
B.Configuration类的默认实例化方法是以HDFS体系的资源配置为底子的
C.FileStatus对象存储文件和目次的元数据
D.FSDataInputStream是java.io.DataInputStream的子类
15、下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？（ ）
A.SecondaryNameNode
B.DataNode
C.TaskTracker
D.Jobtracker
16、下面与 HDFS 类似的框架是？（ ）
A.NTFS
B.FAT32
C.GFS
D.EXT3
17、HBase中的批量加载底层使用（ ）实现。
A.MapReduce
B.Hive
C.Coprocessor
D.Bloom Filter
18、从大量数据中提取知识的过程通常称为（ ）。
A.数据挖掘
B.人工智能
C.数据清洗
D.数据堆栈
19、Hadoop fs中的-get和-put下令操尴尬刁难象是(　)、
A.文件
B.目次
C.两者都是
20、HDFS默认的当前工作目次是/user/$USER，fs.default.name的值必要在哪个配置文件内阐明
A.mapred-site.xml
B.core-site.xml
C.hdfs-site.xml
D.以上均不是
）
A.数据规模大
B.数据范例多样
C.数据处置惩罚速度快
D.数据价值密度高
8、大数据不是要教呆板像人一样思考。相反，它是（ ）。
A.把数学算法运用到海量的数据上来猜测事情发生的可能性
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里不停到如今。
深知大多数大数据工程师，想要提升技能，往往是自己摸索发展或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技能停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年大数据全套学习资料》，初志也很简单，就是希望可以或许帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
[外链图片转存中…(img-VVfUqTvP-1712889555283)]
[外链图片转存中…(img-RW2qjPRA-1712889555284)]
[外链图片转存中…(img-alC1cYp0-1712889555284)]
[外链图片转存中…(img-pblRl8RP-1712889555284)]
[外链图片转存中…(img-ixqK6Ufb-1712889555284)]
既有适合小白学习的零底子资料，也有适合3年以上履历的小同伴深入学习提升的进阶课程，根本涵盖了95%以上大数据开发知识点，真正体系化！
由于文件比力大，这里只是将部门目次大纲截图出来，每个节点里面都包罗大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新
如果你以为这些内容对你有帮助，可以添加VX：vip204888 （备注大数据获取）
[外链图片转存中…(img-eHsxuVGE-1712889555285)]

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。

查看完整版本: 大数据和云计算(1)