大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下咸陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院.docx

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大數(shù)據(jù)技術(shù)與應(yīng)用智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下咸陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院咸陽(yáng)職業(yè)技術(shù)學(xué)院第一章測(cè)試1.大數(shù)據(jù)（BigData），是指可以在一定時(shí)間范圍內(nèi)使用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)2.Hadoop之父是（）。A:DougCuttingB:KentBeckC:MartinFowler答案:DougCutting3.大數(shù)據(jù)的起始計(jì)量單位至少是P，即（）個(gè)TA:10000B:10C:50D:1000答案:10004.大數(shù)據(jù)的特征有（）。A:數(shù)據(jù)量大B:價(jià)值密度低C:計(jì)算速度快D:數(shù)據(jù)種類繁多答案:數(shù)據(jù)量大;價(jià)值密度低;計(jì)算速度快;數(shù)據(jù)種類繁多 1.Hadoop核心組件有（）A:HDFS（分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)）：解決海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B:YARN（集群資源管理和任務(wù)調(diào)度框架）：解決資源任務(wù)調(diào)度C:MapReduce（分布式計(jì)算框架）：解決海量數(shù)據(jù)計(jì)算答案:HDFS（分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)）：解決海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ);YARN（集群資源管理和任務(wù)調(diào)度框架）：解決資源任務(wù)調(diào)度;MapReduce（分布式計(jì)算框架）：解決海量數(shù)據(jù)計(jì)算第二章測(cè)試2.Linux下啟動(dòng)HDFS的命令是（）。A:start-dfscmdB:start-dfs.shC:startdfsD:hdfs答案:start-dfs.sh3.生成密鑰對(duì)的命令是（）。A:ssh-keygenB:sshC:ssh-addD:ssh-copy-id答案:ssh-keygen4.查看hadoop版本號(hào)的命令是（）。A:hadoop-versionB:Hadoop-versionC:Version-hadoop-D:hadoopversion答案:hadoopversion5.Hadoop開發(fā)過程中一般采用普通用戶登錄。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì) 1.生效環(huán)境變量的命令是（???）。A:vi?/etc/profileB:vim/etc/profileC:source/etc/profileD:cat/etc/profile答案:source/etc/profile第三章測(cè)試2.Client端上傳文件的時(shí)候下列哪項(xiàng)正確?（）A:Client端將文件切分為Block，依次上傳B:Client只上傳數(shù)據(jù)到一臺(tái)DataNode，然后由NameNode負(fù)責(zé)Block復(fù)制工作C:NameNode負(fù)責(zé)Block復(fù)制工作D:數(shù)據(jù)經(jīng)過NameNode傳遞給DataNode答案:Client端將文件切分為Block，依次上傳3.下面哪個(gè)程序負(fù)責(zé)HDFS數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（）。A:DatanodeB:secondaryNameNodeC:NameNodeD:Jobtracker答案:Datanode4.Cloudera提供哪幾種安裝CDH的方法?（）A:TarballB:YumC:ClouderamanagerD:Rpm答案:Tarball;Yum;Clouderamanager;Rpm5.Nagios不可以監(jiān)控Hadoop集群，因?yàn)樗惶峁〩adoop支持。（） A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)1.Ganglia不僅可以進(jìn)行監(jiān)控，也可以進(jìn)行告警。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)第四章測(cè)試2.Hadoop環(huán)境變量中的HADOOP_HEAPSIZE用于設(shè)置所有Hadoop守護(hù)線程的內(nèi)存。它默認(rèn)是（）。A:1500MB:2000MC:200MD:1000M答案:1000M3.DataNode通過()與NameNode保持通信。（）A:短連接B:長(zhǎng)連接C:無連接D:超長(zhǎng)連接答案:長(zhǎng)連接4.下列哪項(xiàng)可以作為集群的管理?（）A:ClouderaManagerB:PdshC:ZookeeperD:Puppet答案:Pdsh;Zookeeper;Puppet5.配置機(jī)架感知的下面哪項(xiàng)正確：（） A:MapReduce會(huì)根據(jù)機(jī)架獲取離自己比較近的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)B:寫入數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)寫到不同機(jī)架的DataNode中C:如果一個(gè)機(jī)架出問題，不會(huì)影響數(shù)據(jù)讀寫答案:MapReduce會(huì)根據(jù)機(jī)架獲取離自己比較近的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù);寫入數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)寫到不同機(jī)架的DataNode中;如果一個(gè)機(jī)架出問題，不會(huì)影響數(shù)據(jù)讀寫1.如果NameNode意外終止，SecondaryNameNode會(huì)接替它使集群繼續(xù)工作。（）A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)第五章測(cè)試2.Yarn各模塊組成有：（）A:AngularB:Resourcemanager、nodemanager、applicationMasterC:VueD:Json答案:Resourcemanager、nodemanager、applicationMaster3.Yarn附則整個(gè)集群的資源管理功能，每個(gè)任務(wù)都單獨(dú)有一個(gè)“應(yīng)用服務(wù)器”：（）A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)4.以下關(guān)于yarn的描述正確的是：（）A:對(duì)于資源的表示以硬盤為單位。 B:目前可以支持多種計(jì)算框架運(yùn)行在yarn上面，比如MapReduce、storm、spark、fookk等。C:支持多個(gè)框架，yarn不再是一個(gè)單純的計(jì)算框架，而是一個(gè)框架管理器。D:框架升級(jí)更容易，在yarn中，各種計(jì)算框架不再是作為一個(gè)服務(wù)部署到集群的各個(gè)節(jié)點(diǎn)上。答案:支持多個(gè)框架，yarn不再是一個(gè)單純的計(jì)算框架，而是一個(gè)框架管理器。1.以下關(guān)于yarn的說法正確的是：（）A:Yarn是采用兩級(jí)式資源分配方案B:存在于Hadoop1.0中C:Spark、stormstreaming、igraph等計(jì)算框架不能再yarn上運(yùn)行，也不能訪問hdfs上的數(shù)據(jù)資源D:Yarn只能運(yùn)行Hadoop生態(tài)下的MapReduce運(yùn)算框架答案:Yarn是采用兩級(jí)式資源分配方案2.對(duì)新一代資源管理調(diào)度框架YARN的理解正確的是：（）A:YARN的體系結(jié)構(gòu)包含三個(gè)組件：ResourceManager，NodeManager，ApplicationMasterB:MapReduce2.0是運(yùn)行在YARN之上的計(jì)算框架，由YARN來為MapReduce提供資源管理調(diào)度服務(wù)C:YARN既是資源管理調(diào)度框架，也是一個(gè)計(jì)算框架D:YARN可以實(shí)現(xiàn)“一個(gè)集群多個(gè)框架”，即在一個(gè)集群上部署一個(gè)統(tǒng)一的資源調(diào)度管理框架答案:YARN可以實(shí)現(xiàn)“一個(gè)集群多個(gè)框架”，即在一個(gè)集群上部署一個(gè)統(tǒng)一的資源調(diào)度管理框架第六章測(cè)試3.HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲(chǔ)，而MapReduce為海量的數(shù)據(jù)提供了計(jì)算。（） A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)1.谷歌公司關(guān)于MapReduce模型的論文發(fā)布于（）年A:2004B:2003C:2005D:2006答案:20042.下列關(guān)于MapReduce模型的說法錯(cuò)誤的是（）A:MapReduce模型是一種理論模型，無法實(shí)現(xiàn)B:MapReduce模型具有簡(jiǎn)單易學(xué)，使用靈活的特點(diǎn)C:MapReduce模型可實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)的并行計(jì)算D:MapReduce模型的核心思想是“分而治之”答案:MapReduce模型是一種理論模型，無法實(shí)現(xiàn)3.大數(shù)據(jù)的開發(fā)和利用，關(guān)鍵在于大數(shù)據(jù)技術(shù)的支撐。其中，MapReduce是分布式數(shù)據(jù)庫(kù)。（）A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)4.適合MapReduce框架處理的任何和數(shù)據(jù)集要求待處理的數(shù)據(jù)集可以分解為許多小的數(shù)據(jù)子集，而且每個(gè)數(shù)據(jù)子集的處理不依賴也不影響其他數(shù)據(jù)子集的處理。（）A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì) 第七章測(cè)試1.（）是一個(gè)實(shí)時(shí)收集、分析、展示、監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，它基于HBase存儲(chǔ)和查詢監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。A:KijiExpressB:KijiMRC:KijiD:OpenTSDB答案:OpenTSDB2.HBase每個(gè)行有一個(gè)（）唯一標(biāo)識(shí)了行的地址。A:列族B:名C:行鍵D:時(shí)間戳答案:行鍵3.在水平方向，HBase的一張表由一個(gè)或多個(gè)（）組成。A:時(shí)間戳B:列C:行D:列族答案:列族4.HBase的每個(gè)列族均對(duì)應(yīng)了一個(gè)（）屬性。A:列名B:時(shí)間戳C:列鍵D:行鍵答案:時(shí)間戳5.在垂直方向，HBase的一張表有多個(gè)（）來組成。A:列B:行族C:列族D:行答案:行族 第八章測(cè)試1.下列關(guān)于Hive特點(diǎn)總結(jié)正確的選項(xiàng)是（）。A:Hive支持自由的擴(kuò)展集群的規(guī)模，只需要重啟服務(wù)即可B:Hive支持自定義函數(shù)，用戶可以根據(jù)自己的需求去定義函數(shù)C:Hive適合處理小批量數(shù)據(jù)D:HiveSQL執(zhí)行時(shí)，需要避免節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題答案:Hive支持自定義函數(shù)，用戶可以根據(jù)自己的需求去定義函數(shù)2.Hive的元數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在derby和MySQL中有什么區(qū)別（）。A:數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別B:沒區(qū)別C:多會(huì)話(Moresession)D:支持網(wǎng)絡(luò)環(huán)境答案:多會(huì)話(Moresession)3.Hive有四個(gè)驅(qū)動(dòng)器，下面那個(gè)不是（）。A:解釋器B:編譯器C:策略器(Strategyimplement)D:優(yōu)化器答案:策略器(Strategyimplement)4.Hive有什么好處（）。A:可以存儲(chǔ)數(shù)據(jù)B:可以通過語(yǔ)句自動(dòng)編譯mapreduce（Mapreducecanbeautomaticallycompiledusingstatements）C:可以直接在表中插入數(shù)據(jù)D:可以使用sql，操作存儲(chǔ)在hdfs中的數(shù)據(jù)答案:可以通過語(yǔ)句自動(dòng)編譯mapreduce（Mapreducecanbeautomaticallycompiledusingstatements）5.下列哪個(gè)組件不屬于Hive架構(gòu)（） A:ClientB:MySQLC:TaskManagerD:HDFS答案:TaskManager第九章測(cè)試1.Flume可以將應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到任何集中存儲(chǔ)器中，比如HDFS,HBase。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)2.Flume的管道是基于事務(wù)，保證了數(shù)據(jù)在傳送和接收時(shí)的一致性。（）A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)3.Flume是可靠的，容錯(cuò)性高的，可升級(jí)的，易管理的,并且不可以定制。（）A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)4.實(shí)時(shí)性，F(xiàn)lume有一個(gè)好處可以實(shí)時(shí)的將分析數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)庫(kù)或者其他系統(tǒng)中。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì) 1.Flume的配置很繁瑣，source，channel，sink的關(guān)系在配置文件里面交織在一起，便于管理。（）A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)第十章測(cè)試2.Sqoop是apache旗下一款“Hadoop和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器之間傳送數(shù)據(jù)”的工具。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)3.Sqoop核心的功能有導(dǎo)入或遷入、導(dǎo)出或遷出。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)4.Sqoop就是一個(gè)工具，需要在兩個(gè)以上節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行安裝即可。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)5.Sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)：MySQL，Oracle導(dǎo)入數(shù)據(jù)到Hadoop的HDFS、HIVE、HBASE等數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。（）A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì) 1.Sqoop不能自動(dòng)地完成數(shù)據(jù)類型的映射與轉(zhuǎn)換。（）A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)