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大数据技术原理及应用相关习题集文档。

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简介:
该文档汇集了大数据技术的核心原理以及其在实际应用中的相关练习题集。它旨在为学习者提供一个系统而全面的学习资源,帮助他们深入理解大数据技术的理论基础和实践操作。本书内容涵盖了大数据技术的各个方面,包括数据处理、数据分析、数据挖掘等,并配有大量的习题,以巩固所学知识。

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客服
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  • .doc
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    《大数据技术原理与应用习题集》是一本专为学习和掌握大数据技术而编写的练习册。书中涵盖了从基础理论到实际应用的各种题目,旨在帮助读者深入理解并灵活运用大数据相关知识和技术。通过大量实践题目的训练,本书能够有效提升读者的数据分析能力和解决复杂问题的技巧,是从事数据科学及相关领域工作的必备参考书之一。 《大数据技术原理及应用习题集》是一份文档资料。
  • 教材PPT
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    本PPT为《大数据技术原理与应用》课程配套资料,涵盖数据存储、处理框架及分析技术等内容,旨在帮助学生深入理解大数据的核心概念和实践方法。 林子雨老师的《大数据技术原理与应用》教材配套PPT浅显易懂,非常适合入门者学习。
  • 厦门资源
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    本资源涵盖厦门大学关于大数据技术原理与应用的教学内容及资料,包括数据处理、分析技术以及实际应用案例等,旨在培养学生的数据分析能力与创新思维。 厦门大学大数据技术原理与应用配套选择题和一些简答题。
  • 实验
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    《大数据技术原理及应用实验》是一门结合理论与实践的教学课程,旨在通过实际操作帮助学生深入理解大数据处理的核心技术和方法。 第一章 Hadoop基础环境安装和部署 1. 实验一:Hadoop基础环境搭建 2. 实验二:Hadoop伪分布式环境安装 3. 实验三:Hadoop完全分布式环境安装 4. 实验四:Hadoop商业版安装 第二章 分布式文件系统HDFS 5. 实验五:HDFS Shell命令使用 6. 实验六:Eclipse开发插件配置 7. 实验七:HDFS Java API编程 第三章 分布式协调服务系统ZooKeeper 8. 实验八:Zookeeper安装部署 9. 实验九:Zookeeper Shell命令使用 10. 实验十:Zookeeper Java API编程 第四章 分布式离线计算框架MapReduce 11. 实验十一:MapReduce单词计数 12. 实验十二:MapReduce数据去重 13. 实验十三:MapReduce单表关联 第五章 统一资源管理系统YARN 14. 实验十四:YARN命令基础 15. 实验十五:YARN命令进阶 第六章 分布式列族数据库HBase 16. 实验十六:HBase安装部署
  • 《Hadoop》课程解答
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    本书为《Hadoop大数据技术原理与应用》课程配套习题集,提供了丰富的练习题及详细解答,帮助读者深入理解并掌握Hadoop大数据处理技术。 本段落概述了《Hadoop》课后习题答案第1章的内容,涵盖了填空题、判断题、选择题及简答题等多个部分。其中,填空题涉及大量数据处理、多样化信息管理、高速计算以及价值挖掘等关键概念,并且提到了如HDFS(分布式文件系统)、MapReduce和Yarn这样的核心组件;而判断与选择题目则重点考察了读者对Hadoop基本理论架构的理解程度;简答题部分进一步探讨了Hadoop的不同发行版本及其社区版的区别。综上所述,本段落为学习者提供了关于Hadoop基础知识及概念的重要复习资料。
  • .docx
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    《数据库应用技术习题集》是一本涵盖多种数据库操作与管理技巧的练习册,旨在通过丰富的例题帮助读者巩固理论知识并提升实际操作能力。 数据库应用技术练习题是关系数据库管理系统中的重要组成部分,涵盖了关系代数、SQL语言、数据定义语言(DDL)以及数据操作语言(DML)等多个方面的知识内容。本段落档旨在详细介绍这些领域的相关知识点,并通过实际案例加深读者的理解和掌握。 一、关系代数表达式 这是一种用于描述在关系型数据库中如何查询与处理数据的语言形式,由选择(σ)、投影(π)、并集(∪)、差集(-)以及笛卡尔积(×)这五种基本操作组成。通过组合这些基础的运算符,可以实现复杂的查询需求。 例如:为了检索LIU老师所授课程的信息,包括课程号和名称,我们可以使用如下的关系代数表达式: πC#, CNAME(σTEACHER=LIU(C)) 此表达式首先利用选择操作筛选出所有由LIU教授的记录(σTEACHER=LIU),然后通过投影操作展示所需的列信息(πC#, CNAME)。 二、SQL语言 作为关系型数据库的标准查询与管理语言,SQL支持数据定义语句(DDL)、数据操纵语句(DML),以及用于控制访问权限的数据控制语句(DCL)。 例如:若要创建一个名为“工作”的表格,并设定其结构包括工作编号(主键)、最低工资和最高工资三个字段,则可以使用以下的SQL指令: CREATE TABLE 工作( 工作编号 char(8) PRIMARY KEY, 最低工资 int , 最高工资 int , CHECK ( 最低工资 <= 最高工资 ) ) 三、数据定义语言 用于创建或修改数据库结构,主要由DDL语句构成。包括但不限于:CREATE(新建)、ALTER(更改)和DROP(删除)等命令。 例如:若需要在雇员表中添加一个主键约束,则可以使用以下的SQL指令: ALTER TABLE 雇员表 ADD CONSTRAINT PK_EMP PRIMARY KEY (雇员编号) 四、数据操作语言 用于执行对数据库中的具体记录进行增删改查的操作,主要包括INSERT(插入)、UPDATE(更新)和DELETE(删除)等语句。 例如:若要查询所有学生的学号与姓名,则可以使用以下的SQL指令: SELECT Sno, Sname FROM Student 五、实践题目 为了帮助读者更好地掌握上述概念的应用,本段落档也提供了一些实际操作题目的示例。如检索特定老师所教授课程的信息;查找年龄大于23岁的男生信息等。 这些练习可以帮助加深对关系代数表达式、SQL语言以及数据定义与操作语言的理解和应用能力。
  • (实验二)
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    《大数据技术原理及应用》实验二是针对大数据课程设计的操作实践环节,通过实际案例和项目演练,帮助学生深入理解并掌握大数据处理与分析的核心技术和方法。 ### 大数据技术原理与应用(实验二) #### 实验背景及目标 本次实验报告针对的是《大数据平台核心技术》课程中的一个实践性学习任务。实验的主要目的是帮助学生掌握Hadoop分布式文件系统(HDFS)的基本操作,理解并实践大数据处理的基础步骤。通过具体的编程实践,加深学生对HDFS各种命令的理解,并学会如何使用编程接口来操作HDFS。 #### 实验环境 - **操作系统**:Windows - **Hadoop版本**:3.1.3 - **JDK版本**:1.8 - **Java IDE**:Eclipse #### 实验内容 本实验主要包含两个部分: 1. **HDFS基本操作**:通过编程实现常见的HDFS操作,并使用Hadoop Shell命令验证结果。 2. **自定义HDFS文件读取类**:编写一个名为`MyFSDataInputStream`的类,用于按行读取HDFS中的文件。 #### HDFS基本操作 ##### 1. 文件上传与管理 - **上传文件**:使用HDFS命令或编程接口将本地文件上传至HDFS。 - 命令示例:`hadoop fs -put localfile pathtoremotefile` - 编程实现:使用`FileSystem` API中的`create()`方法。 - **文件存在性检查**:使用`-exists`命令或API检查文件是否存在。 - 命令示例:`hadoop fs -test -e pathtofile` - **文件覆盖与追加**:允许用户选择覆盖或追加操作。 - 命令示例:`hadoop fs -appendToFile localfile pathtoremotefile` - **文件下载**:下载HDFS中的文件到本地。 - 命令示例:`hadoop fs -get pathtoremotefile localdir` ##### 2. 文件信息查询 - **文件详情展示**:使用`-ls`命令或API获取文件的详细信息。 - 命令示例:`hadoop fs -ls pathtodirectory` - **目录内容查询**:列出指定目录下的所有文件及其属性。 - 命令示例:`hadoop fs -ls -R pathtodirectory` ##### 3. 目录操作 - **目录创建与删除**:支持目录的创建与删除。 - 命令示例: - 创建:`hadoop fs -mkdir pathtonewdir` - 删除:`hadoop fs -rm -r pathtoexistingdir` #### 自定义HDFS文件读取类 本部分要求学生设计并实现一个自定义的`MyFSDataInputStream`类,该类继承自`FSDataInputStream`,具备以下功能: - **按行读取**:实现`readLine()`方法,能够按行读取文件内容。 - 方法实现:通过`BufferedReader`逐行读取文件。 - **缓存机制**:实现缓存功能,提高读取效率。 - 方法实现:使用内存缓存存储已读取的数据,减少磁盘IO操作。 ##### 示例代码 下面给出一个简单的`MyFSDataInputStream`类的实现示例: ```java import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; public class MyFSDataInputStream extends FSDataInputStream { private BufferedReader bufferedReader; public MyFSDataInputStream(FSDataInputStream in) { super(in); this.bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(in)); } public String readLine() throws IOException { return bufferedReader.readLine(); } } ``` ### 实验总结 通过本次实验,学生不仅掌握了HDFS的基本命令操作,还深入了解了如何使用编程接口来操作HDFS。这有助于理解和掌握大数据处理技术。此外,自定义文件读取类的设计与实现进一步加深了对HDFS文件操作机制的理解。这种理论结合实践的学习方式能够有效提升学生的实际应用能力和创新能力。
  • 期末考
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    《大数据技术原理与应用期末考题》是一套针对学习过大数据相关课程的学生设计的测试题目集,旨在检验学生对大数据处理、分析及应用的理解和掌握程度。 大数据技术原理与应用期末考试题涵盖了多个知识点,包括数据存储和管理、数据处理和分析以及数据隐私保护等方面的内容。 在“数据存储和管理”部分的题目中,问题1要求考生理解如何利用分布式文件系统、数据库等工具来管理和储存结构化、半结构化及非结构化的海量大数据。正确答案为A选项:通过这些技术可以实现对不同类型的数据进行有效的存储与管理。 关于Hadoop框架的问题2至4涉及到了成本效益和核心设计,其中问题3特别询问了HDFS(分布式文件系统)和MapReduce的作用。这些问题的答案分别是:对于成本高不是Hadoop的特性;最为核心的设计包括提供数据储存功能的HDFS以及进行数据分析工作的MapReduce。 在关于组件的部分中,如问题9至11,则要求考生了解各个组成部分的功能及其关系。例如,针对DataNode的角色、HDFS的意义(分布式文件系统)、MapReduce的概念(一种分布式的编程模型)和YARN是否属于早期版本等进行了提问。 对于“数据存储”相关内容的考察则集中在了分布式文件系统的定义与特性上,如问题12至14涉及到了将大量信息分散存储于集群中、HDFS中的块大小默认值以及使用抽象概念的好处等方面。其中提到,默认情况下每个分区块为128MB,并且这种设计并不直接提供强大的跨平台兼容性。 最后,在讨论NameNode与SecondaryNameNode时,问题16至17关注了它们的主要职责及FsImage文件的具体作用;而关于SecondaryNameNode的描述则指出它通常不会在多台计算机上并行运行。此外,还探讨了HDFS采用主从结构模型的特点(如问题19所示)。 综上所述,这些题目全面覆盖了大数据技术的核心领域,并深入剖析了一些关键组件和技术细节。
  • 林子雨版《》课后答案.doc
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    这份文档是关于《大数据关键技术原理与应用》课程的配套资源,提供了林子雨版本教材中各章节课后习题的答案解析,便于学生深入理解和掌握相关知识。 《大数据关键技术原理与应用》(林子雨版)课后习题答案文档提供了对课程内容的深入理解和实践指导。该文档帮助学生更好地掌握大数据技术的核心概念及其实际应用场景,是学习过程中不可或缺的学习资源。
  • 》期末复.jpg
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    本图涉及《大数据技术原理与应用》课程的期末复习内容概要,涵盖数据存储、处理技术和分析方法等关键知识点。 《大数据技术原理与应用》期末复习主要包括对课程核心概念、关键技术以及实际应用场景的回顾和理解。在复习过程中,建议重点关注数据采集、存储、处理及分析等方面的知识点,并结合具体案例进行深入学习。此外,还应熟悉相关工具和技术框架的应用方法及其优缺点比较,以便更好地掌握大数据技术的实际应用能力。