大数据入学题（大数据入学题库及答案）

大数据时代的特征是什么多选题

1、数据量大 大数据的最显著特征是其庞大的数据量。这些数据集通常包含数十亿甚至更多的数据项。它们可以是结构化数据，比如传统数据库中的信息；也可以是半结构化或非结构化数据。与常规数据库相比，大数据的数据存储需求呈指数级增长，日增量可能达到数百亿甚至更多。

2、大数据时代的特征主要包括以下几点： 数据量大 大数据时代的第一个显著特征是数据量的巨大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），这远远超过了传统数据处理所能应对的规模。这种规模的数据量使得人们需要采用新的技术和方法来存储、处理和分析数据。

3、大数据具有以下特征：数据类型繁多：大数据包含网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多种类型的数据，这对数据的处理能力提出了更高的要求。数据价值密度相对较低：在大数据中，虽然信息感知和信息海量，但价值密度却较低。大数据时代的一个重要难题是如何通过强大的机器算法迅速完成数据的价值提纯。

大数据论文题目有哪些?

1、大数据时代下的计算机网络信息安全与保护策略：这个题目聚焦于大数据如何处理和保护海量的网络信息，尤其是在面临各种网络威胁时如何确保数据的安全。

2、引言 介绍大数据时代背景及企业会计信息化的发展趋势，阐述研究大数据时代下企业会计信息化风险及防范策略的重要性。大数据时代下企业会计信息化面临的风险 信息安全风险：包括数据泄露、黑客攻击等，可能对企业造成重大损失。数据质量风险：数据错误、不完整或不一致可能导致决策失误。

3、ChatGPT在企业环境会计信息披露中的应用及风险防控探讨 大数据背景下管理会计在企业经营中的变革 会计职能转型背景下“业财合一”型会计人才培养路径 在收集到的数据资料中，提供了多篇直接参考的文献，包括最新的研究论文、案例分析和行业报告，旨在为论文写作提供有力支持。

4、人工智能领域的科技论文题目 深度学习在图像识别中的应用研究。 人工智能在自动驾驶技术中的应用及发展。 机器学习算法在大数据分析中的优化研究。解释及拓展 人工智能领域：随着人工智能技术的飞速发展，该领域成为了科研的热点。

5、论文题目种类繁多，主要包括以下几种：学术研究类论文题目：这类题目主要围绕某一学术领域进行深入研究，如“人工智能在医疗诊断中的应用与挑战”、“基因编辑技术CRISPR的最新进展与伦理考量”等。

大数据具有哪些特征多选题大数据具有哪些特征

大数据具有以下特征：数据类型繁多：大数据包含网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等多种类型的数据，这对数据的处理能力提出了更高的要求。数据价值密度相对较低：在大数据中，虽然信息感知和信息海量，但价值密度却较低。大数据时代的一个重要难题是如何通过强大的机器算法迅速完成数据的价值提纯。

大量性：大数据的首要特征是数据量的巨大。它通常以PB（ petabyte，千万亿字节）为单位来衡量，涉及的存储内容极为丰富。 高速性：大数据的处理和分析需要极高的速度。这不仅包括数据的收集速度，还包括数据的处理和分析速度，以确保在短时间内能够让更多的人接收到信息。

大数据的特征包括： 数据类型繁多：大数据涵盖了多种类型的数据，如网络日志、音频、视频、图片和地理位置信息等，这要求数据处理能力更高。 处理速度快且时效性要求高：与传统数据挖掘不同，大数据的显著特点是快速处理能力，以满足及时的数据分析和决策需求。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

大数据具有以下特征：数据量巨大：这是大数据最显著的特征，随着各种社交媒体、物联网设备和数字化交易的出现，数据量已经呈指数级增长，包含了庞大的信息流、事务数据和各种社交互动信息。

大数据的特征主要包括以下四个方面：数据量大 大数据时代，数据的大小达到了前所未有的规模。从数量级上看，大数据动辄涉及上亿甚至数十亿的数据记录。随着各类传感器、物联网设备、社交网络等的普及，数据的生成和积累呈现出爆炸式增长的趋势。

大数据spark常见面试题汇总(二)

1、大数据Spark常见面试题汇总的答案如下：Spark Driver的作用：Spark Driver是作业的主进程，拥有main函数和SparkContext实例。负责资源申请、向master注册信息。负责作业调度，包括DAGScheduler和TaskScheduler的任务分配。Spark的部署模式：本地模式：适用于开发和测试环境。

2、Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.parallelism调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark Application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。

3、SparkContext vs. SparkSession SparkSession 是 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext 的封装，通过 builder 方式创建，更简洁。SparkSession 提供了更丰富的 API 来操作 Dataset 和 DataFrame。

4、面试题1：Spark运行架构的核心特征是什么？答案：Spark架构设计的核心在于每个应用获取专属的executor进程，该进程在整个应用周期内持续存在，并以多线程方式执行任务。Spark任务与资源管理器分离，主要依赖executor进程间的通信。

5、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

大数据面试题及答案谁能分享一下

1、Hive常见面试题答案如下：排序关键字：全局排序：使用order by关键字，对整个数据集进行排序，但仅支持升序，且只有一个reduce任务处理，处理大数据量时效率较低。局部排序：使用sort by关键字，在数据进入reduce阶段前完成排序，可以根据指定字段将数据分配到不同的reduce任务中，每个reduce内部再进行排序。

2、大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。

3、以下是hadoop面试中关于HDFS部分可能出现的问题及答案： HDFS中的block默认保存几份？ 默认保存3份。 HDFS默认BlockSize是多大？ 默认64MB，但在Hadoop x版本中默认大小是128MB。 负责HDFS数据存储的是哪一部分？ DataNode负责数据存储。

4、答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算集合。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。

大数据技术Hadoop笔试题

HDFS中的block默认保存几份？ 默认保存3份。 HDFS默认BlockSize是多大？ 默认64MB，但在Hadoop x版本中默认大小是128MB。 负责HDFS数据存储的是哪一部分？ DataNode负责数据存储。 SecondaryNameNode的目的是什么？ SecondaryNameNode的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间。

大数据开发—Hadoop权威指南笔记（一）Chapter 2： MapReduceMapReduce思想 MapReduce的思想非常直观且高效，其核心步骤包括Map、Shuffle（打乱并排序）和Reduce。Map阶段：将输入文件按行读入，然后解析为若干个Key， Value对。Shuffle阶段：将Map生成的KV对打乱，并按照Key进行排序。

Hadoop、Hive、Spark都是大数据领域的重要技术，它们各自扮演着不同的角色，共同构成了大数据技术的生态体系。为了更形象地理解它们之间的关系，我们可以从数据管理的两个核心问题出发：数据怎么存？数据怎么算？数据怎么存？在单机时代，数据量相对较小，一台服务器就可以满足存储和计算的需求。

大数据面试流程通常包括以下几个关键环节，旨在全面评估应聘者的专业技能、项目经验以及综合素质： 初步筛选与简历评估 答案：面试流程通常从提交简历开始，企业的人力资源部门或技术团队会对简历进行初步筛选，重点关注应聘者的教育背景、专业技能、项目经验以及与大数据相关的技术栈掌握情况。