本文件为《大数据课程》期末考试复习资料，包含各类题目与解答，旨在帮助学生全面掌握课程内容，进行有效的考前准备。
大数据是指无法在一定时间内用传统数据处理工具和方法对其进行捕捉、存储、管理、处理和分析的数据集合。因此，了解大数据的基本概念、技术和应用场景非常重要。
大数据的发展历程可以分为四个阶段：萌芽期、大规模应用期、成熟期和迷茫期。
- 在萌芽期，大数据技术开始出现和发展；
- 在大规模应用期，这些技术被广泛应用于各种行业；
- 到了成熟期，它们变得更加稳定和完善；
- 而在迷茫期，则面临着诸多挑战与不确定性。
大数据具有四个主要特点：大量化、快速化、多样化和价值密度低。
1. 大量化是指其规模远超传统工具的处理能力；
2. 快速化意味着需要实时或接近实时地处理分析数据；
3. 多样性体现在结构化、半结构化及非结构化的各类信息上；
4. 价值密度较低，则需通过深入的数据挖掘来发现潜在的价值。
大数据的核心技术包括分布式存储和分布式计算。
- 分布式存储是指把大量数据分散保存于多台机器中，以提高效率与可靠性；
- 而分布式处理则是将任务分配给多个节点执行，从而加快速度并提升性能。
云计算是支持大数据处理的关键平台之一。它提供了强大的计算能力和储存资源，并且利用了诸如虚拟化、分布存储和分布式计算等关键技术来支撑大规模数据操作。
物联网作为另一个重要应用领域，通过连接各种设备实现智能化的感知与控制功能。该技术涵盖识别及传感机制、网络通信以及数据分析融合等多个层面。
大数据对社会发展产生了深远影响：它已经成为决策的新途径；推动了信息科技与其他行业的深度融合，并促进了各领域的进步；同时也在不断催生新的技术和应用场景，从而加速科技创新的步伐。
Hadoop是处理和分析海量数据的重要工具之一。该框架的核心组件包括用于大规模存储的HDFS（分布式文件系统）以及执行并行计算任务的MapReduce机制。它具备高可靠性和容错性，并且运行于Linux环境之下。
总之，大数据技术对社会进步具有重大意义，因此深入理解其基本原理、应用领域和技术细节显得尤为重要。
5星
