大数据处理与实践课程期末测试题.docx
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简介：
《大数据处理与实践课程期末测试题》涵盖了数据清洗、数据分析及可视化等核心内容，旨在评估学生在实际问题解决中的应用能力。
大数据处理与实践期末考查试题
本资源摘要信息涵盖了基于Hadoop Spark的大数据处理和实践的考试题目，涉及了Hadoop和Spark的体系结构、工作原理及机器学习算法等知识点。
一、Hadoop 体系结构与工作原理
Hadoop是一个高性能计算框架，它支持分布式处理，并包含几个核心组件如HDFS（即Hadoop分布文件系统）、MapReduce以及YARN（资源调度器）。其主要组成部分包括：
*CLIENT*：客户端用来提交任务并获取结果。
*NAME_NODE*: 名称节点负责管理文件系统的元数据。
*DATA_NODE*: 数据节点用于存储实际的数据块。
*JOB_TRACKER*: 作业跟踪器控制着所有作业的执行流程。
*TASK_TRACKER*: 跟踪具体的任务运行情况。
Hadoop的工作过程可以概括为：
1. 客户端向JobTracker提交一个计算任务；
2. JobTracker将该任务分配给多个TaskTrackers来并行处理；
3. TaskTrackers执行相应的数据操作，并产生中间结果文件；
4. Reduce阶段汇总所有中间产物，最终输出分析的结果。
二、Spark 体系结构与作业流程
Spark是一个内存导向的高性能计算框架，包括Driver Program（驱动程序）、Executor（执行器）和Cluster Manager等主要组件。其架构如下：
*DRIVER PROGRAM*: 驱动程序负责运行整个应用程序。
*EXECUTOR*: 执行任务的具体工作节点。
*CLUSTER MANAGER*: 管理Spark集群中的资源。
Spark作业的处理步骤主要包括：
1. Driver Program将计算需求分配给多个Executor；
2. Executor执行具体的任务，生成中间数据；
3. 通过Shuffle操作收集并整合这些结果以形成最终输出。
三、基于Hive的数据管理
Hive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具，提供了一种类似SQL的语言来查询和分析大数据集。使用Hive进行数据分析的基本步骤为：
1. 创建表结构；
2. 把实际的业务数据加载到这些表格中；
3. 利用QL语言执行复杂的统计或挖掘任务。
四、基于大数据平台的机器学习
在处理大规模的数据时，利用机器学习技术是一个关键的应用领域。这包括监督式学习、非监督式学习和半监督式学习方法等。进行此类分析通常包含以下步骤：
1. 数据预处理：清洗数据并构造有用的特征；
2. 模型训练：通过已有的算法对模型参数进行优化调整；
3. 评估性能：使用独立的数据集来测试最终模型的准确性。
本次考试要求运用Python版Spark（PySpark）读取存储在HDFS上的Iris数据集，并用适当的机器学习方法来进行分类任务。Iris数据集中共有150个样本，分为三类各含50项记录；每条记录有四维特征值可供分析使用。可采用逻辑回归、决策树或随机森林等算法来完成这一目标。
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