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超星学习通Hadoop开发技术作业答案

Hadoop开发技术

学校: 无

问题 1: 1. 所谓大数据,狭义上可以定义为( )

选项:

• A. 用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合

• B. 随着互联网的发展,在我们身边产生的大量数据

• C. 随着硬件和软件技术的发展,数据的存储、处理成本大幅下降,从而促进数据大量产生

• D. 随着云计算的兴起而产生的大量数据

答案: 用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合

问题 2: 2. 大数据的特点不包括下面哪一项_____( )_____。

选项:

• A. 巨大的数据量

• B. 多结构化数据

• C. 增长速度

• D. 价值密度高
  二 简答题

答案: 价值密度高
二 简答题

问题 3: 3. 大数据具有哪些特点？

选项:

• A. 数据的“大量化”

• B. 数据的“快速化”

• C. 数据的“多样化”

• D. 数据的“价值化”

答案: 数据的“大量化”

问题 4: 4. 下面哪些属于大数据的应用领域？

选项:

• A. 智能医疗研发

• B. 监控身体情况

• C. 实时掌握交通状况

• D. 金融交易

答案: 智能医疗研发

问题 5: 5. 下列哪一个不属于Hadoop大数据层的功能？ （ ）

选项:

• A. 数据挖掘

• B. 离线分析

• C. 实时查询

• D. BI分析

答案: 实时查询

问题 6: 1. 在实验集群的master节点使用jps命令查看进程时,终端出现以下哪项能说明Hadoop主节点启动成功? ( )

选项:

• A. Namenode,Datanode, TaskTracker

• B. Namenode,Datanode, secondaryNameNode

• C. Namenode,Datanode, Hmaster

• D. Namenode,JobTracker, secondaryNameNode

答案: Namenode,JobTracker, secondaryNameNode

问题 7: 2. 分布式文件系统指的是什么? ( )

选项:

• A. 把文件分布存储到多个计算机节点上,成千上万的计算机节点构成计算机集群

• B. 用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递

• C. 一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统

• D. 一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据

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问题 8: 3. 关于Hadoop单机模式和伪分布式的说法正确的是( )

选项:

• A. 两者都启动守护进程,且守护进程运行在一台机器上

• B. 单机模式不使用HDFS,但加载守护进程

• C. 两者都不与守护进程交互,避免复杂性

• D. 后者比前者增加了HDFS输入输出以及可检查内存使用情况

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问题 9: 4. 如果NameNode意外终止，SecondaryNameNode会接替它使集群继续工作。

选项:

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问题 10: 5. Slave节点要存储数据，所以它的磁盘越大越好。

选项:

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问题 11: 1. HDFS中的block默认保存几份。 ( )

选项:

• A. 3

• B. 2

• C. 1

• D. 不确定

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问题 12: 2. 下列哪一项不属于HDFS采用抽象的块概念带来的好处? ( )

选项:

• A. 强大的跨平台兼容性

• B. 支持大规模文件存储

• C. 简化系统设计

• D. 适合数据备份

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问题 13: 3. 下面对FsImage的描述,哪个是错误的? ( )

选项:

• A. FsImage文件没有记录文件包含哪些块以及每个块存储在哪个数据节点

• B. FsImage文件包含文件系统中所有目录和文件inode的序列化形式

• C. FsImage用于维护文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据

• D. FsImage文件记录了所有针对文件的创建、删除、重命名等操作

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问题 14: 4. 下面对SecondaryNameNode第二名称节点的描述,哪个是错误的? ( )

选项:

• A. 它是用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份,并减少名称节点重启的时间

• B. SecondaryNameNode一般是并行运行在多台机器上

• C. SecondaryNameNode通过HTTP GET方式从NameNode上获取到FsImage和EditLog文件,并下载到本地的相应目录下

• D. SecondaryNameNode是HDFS架构中的一个组成部分

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问题 15: 5. 一个gzip文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB，请问其占用几个Block？

选项:

• A. 1

• B. 2

• C. 3

• D. 4

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问题 16: 6. HDFS有一个LZO（with index）文件大小75MB，客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce任务读取该文件时input split大小为（ ）

选项:

• A. 一个map读取64MB，另外一个map读取11MB

• B. 64M

• C. 75M

• D. 60M

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问题 17: 7. 配置机架感知的好处,下面哪项（ ）不正确。

选项:

• A. 如果一个机架出问题，不会影响数据读写

• B. 写入数据的时候会写到不同机架的DataNode中

• C. MapReduce会根据机架获取离自己比较近的网络数据

• D. 各个机架之间不需要有网络

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问题 18: 8. 关于 SecondaryNameNode 哪项是正确的( )

选项:

• A. 它是 NameNode 的热备

• B. 它对内存没有要求

• C. 它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志,减少 NameNode 启动时间

• D. SecondaryNameNode 应与 NameNode 部署到一个节点

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问题 19: 1. HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征,适合的读写任务是( )。

选项:

• A. 一次写入,少次读

• B. 多次写入,少次读

• C. 多次写入,多次读

• D. 一次写入,多次读

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问题 20: 1. 关于SecondaryNameNode哪项是正确的?( )

选项:

• A. 它是NameNode的热备

• B. 它对内存没有要求

• C. 它的目的是帮助NameNode合并编辑日志,减少NameNode启动时间

• D. SecondaryNameNode应与NameNode部署到一个节点

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问题 21: 2. 下面哪项负责HDFS数据存储。( )

选项:

• A. NameNode

• B. client

• C. Datanode

• D. secondaryNameNode

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问题 22: 3. 下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动?( )

选项:

• A. NameNode

• B. Datanode

• C. TaskTracker

• D. Jobtracker

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问题 23: 4. HDFS采用了什么模型？

选项:

• A. 主从结构模型

• B. 分层模型

• C. 管道-过滤器模式

• D. 点对点模式

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问题 24: 5. 数据节点(DataNode)的主要功能包括哪些?( )

选项:

• A. 负责数据的存储和读取

• B. 根据客户端或者是名称节点的调度来进行数据的存储和检索

• C. 用来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份,并减少名称节点重启的时间

• D. 向名称节点定期发送自己所存储的块的列表

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问题 25: 1.

选项:

• A.

• B.

• C.

• D.

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问题 26: 1.

选项:

• A.

• B.

• C.

• D.

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问题 27: 2.

选项:

• A.

• B.

• C.

• D.

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问题 28: 3.

选项:

• A.

• B.

• C.

• D.

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问题 29: 4.

选项:

• A.

• B.

• C.

• D.

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问题 30: 5.

选项:

• A.

• B.

• C.

• D.

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问题 31: 6. 关于 MapReduce 中的默认分组行为，以下哪个描述是正确的？

选项:

• A. 默认情况下，所有 key-value 对都会被视作同一个组。

• B. 默认情况下，每个不同的 key 会被视作一个独立的组。

• C. 可以通过修改 Hadoop 配置文件来改变默认分组行为。

• D. 默认分组行为无法修改，只能通过自定义逻辑来实现。

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问题 32: 7. 在 MapReduce 程序中，如果希望按照学生姓名首字母的 ASCII 值进行分组，应该如何实现？

选项:

• A. 在 Mapper 类中修改 key 的值。

• B. 在 Partitioner 类中实现自定义分区逻辑。

• C. 在 Reducer 类中处理数据时根据 key 排序。

• D. 实现自定义的 GroupingComparator 类，并覆盖其 compare 方法。

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问题 33: 8. 以下哪一项不是 MapReduce 自定义分组可能的应用场景？

选项:

• A. 将相同班级的学生成绩分组到同一个 Reduce 任务处理。

• B. 将同一日期的日志信息分组到同一个 Reduce 任务处理。

• C. 控制 Map 任务的执行顺序。

• D. 将具有相同前缀的 URL 访问记录分组处理。

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问题 34: 9. 在 MapReduce 程序中，若要实现基于学生班级的自定义分组，应该在哪个类中实现自定义逻辑？

选项:

• A. Mapper 类

• B. Reducer 类

• C. Partitioner 类

• D. GroupingComparator 类

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问题 35: 10. 关于 MapReduce 中的自定义分组，以下哪个说法是正确的？

选项:

• A. 自定义分组允许开发者控制哪些数据作为一组传递给同一个 Reduce 任务。

• B. 默认情况下，每个不同的 key 都会被视作一个独立的组。

• C. 分组操作发生在 Map 阶段，与 Reduce 阶段无关。

• D. 分组操作只能通过修改 MapReduce 的源代码来实现。

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