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。
信息化浪潮 | 发生时间 | 标志 | 解决问题 | 代表公司 |
第一次浪潮 | 1980年前后 | 个人计算机 | 信息处理 | Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想、戴尔、惠普等 |
第二次浪潮 | 1995年前后 | 互联网 | 信息传输 | 雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等 |
第三次浪潮 | 2010年前后 | 物理网、云计算和大数据 | 信息爆炸 | 将涌现出一批新的市场标杆企业 |
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:
领域 | 大数据的应用 |
金融行业 | 大数据在高频交易、社区情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重要作用。 |
汽车行业 | 利用大数据和物联网技术的五人驾驶汽车,在不远的未来将走进我们的日常生活 |
互联网行业 | 借助于大数据技术,可以分析客户行为,进行商品推荐和有针对性广告投放 |
个人生活 | 大数据还可以应用于个人生活,利用与每个人相关联的“个人大数据”,分析个人生活行为习惯,为其提供更加周全的个性化服务。 |
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。
大数据、云计算和物联网的区别 | 大数据、云计算和物联网的联系 |
大数据侧重于海量数据的存储、处理与分析,海量数据中发现价值,服务于生产和生活;云计算本质上皆在整合和优化各种IT资源并通过网络已服务的方法,廉价地提供给用户;物联网的发展目标是实现呜呜向量,应用创新是物联网的核心 | 从整体来看,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,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。 |
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
hbase应用案例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集系统;
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