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大数据应用需依托的新技术有(　　)

以下关于大数据、云计算和物联网的区别，描述错误的是：(　　)

下面关于大数据安全问题，描述错误的是：(　　)

如果专注于构建关系图谱，如社交网络、推荐系统等，适合采用哪一类型的数据库。(　　)

下列哪项通常是集群的最主要瓶颈(　　)。

下面与HDFS类似的框架是(　　)？

HDFS 中的 block 默认保存几份？ (　　)

MapReduce中的“Map”阶段主要负责什么任务？ (　　)

与传统的软件使用方式相比，云计算方式具有哪些明显的优势？云计算的优势 -成本效益：按需付费，无需购买硬件和软件许可证. - 可扩展性：资源可随时扩展，满足动态需求. - 灵活性：随时随地通过网络访问应用. - 可靠性：数据存储在多个服务器上，减少数据丢失. - 维护简便：由云服务提供商负责维护. - 资源共享：提高资源利用率，避免浪费. 命令题【HDFS基础命令】在本地/tmp目录中新建文件hello.txt并将Hello BigData写入改文件中。 echo “Hello BigData” > /tmp/hello.txt 在HDFS根目录下新建test文件夹。 hdfs dfs -mkdir /test 将本地的/tmp/hello.txt上传到HDFS的/test目录下。 hdfs dfs -put /tmp/hello.txt /test 查看HDFS /test目录下的文件和文件夹信息。 hdfs dfs -ls /test 查看HDFS /test/hello.txt文本文件的内容。 hdfs dfs -cat /test/hello.txt 将HDFS /test/hello.txt 复制到根目录下。 hdfs dfs -cp /test/hello.txt 将HDFS /test/hello.txt 文件名改为 /test/new_hello.txt hdfs dfs -mv /test/hello.txt /test/new_hello.txt 将HDFS /test/new_hello.txt文件下载到本地 /tmp 目录下。 hadoop fs -get /test/new_hello.txt 删除HDFS /test/new_hello.txt文件。 hdfs dfs -rm /test/new_hello.txt 删除 HDFS /test 目录。 hdfs dfs -rm -r /test 命令题创建表t1,包含f1,f2,f3列族。

Block Size 是不可以修改的。

HDFS 支持数据的随机读写。

因为 HDFS 有多个副本，所以 NameNode 是不存在单点问题的。

NoSQL数据库是关系型数据库（RDBMS）的替代品。

与关系型数据库相比，NoSQL数据库在数据一致性和完整性方面较弱。

MapReduce框架适用于实时计算任务。

Hive中的表数据默认存储在HDFS中。

Hive的元数据（Metadat 简答题简述大数据的4个基本特征。数据量大，数据类型繁多，处理速度快，价值密度低简述大数据对思维方式的重要影响。全样而非抽样效率而非精确相关而非因果简述Hadoop具有哪些特性。高可靠性高效性高可扩展性高容错性成本低跨平台分布式存储并行运算简述Hadoop生态系统以及每个部分的具体功能。 HDFS（分布式文件系统） Hbase（分布式数据库） MapReduce(分布式计算框架) Hive（数据仓库） Pig（数据流处理） Mahout（数据挖取库） ZooKeeper（分布式协作服务） Flume（日志收集） Sqoop（数据库ETL） Ambari（安装，部署，配置和管理工作）简述HDFS中的名称节点和数据节点的具体功能。名称节点（NameNod 处理请求：为客户端提供文件访问的数据块位置信息. 管理数据块分配：在文件写入时分配数据块存储位置. 维护系统状态：监控数据节点状态和数据块副本分布. 数据节点（DataNod 执行读写操作：根据客户端请求进行数据块的读写. 管理副本：维护数据块副本，确保数据可靠性. 报告状态：向名称节点报告自身状态和数据块信息. 请比较NoSQL数据库和关系数据库的优缺点。关系数据库（RDBMS）优点： -使用SQL，查询功能强大. - 支持数据完整性和ACID事务. - 适合结构化数据和复杂关系. 缺点： - 可扩展性较差. - 灵活性不足，调整数据结构复杂. - 对非结构化数据支持有限. NoSQL数据库优点： - 高可扩展性，适合大规模数据. - 灵活性高，支持多种数据模型. - 性能优越，适合高并发场景. 缺点： - 查询功能相对有限. - 数据一致性问题，采用最终一致性模型. - 缺乏统一标准，学习和迁移成本较高.

试述MapReduce和Hadoop的关系。

MapReduce计算模型的核心是Map函数和Reduce函数，试述这两个函数各自的输入输出以及处理过程

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