大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù)實(shí)例教程-習(xí)題及答案 ch01

第一章大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)篇1、大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)是什么?大量、高速、多樣化、有價(jià)值、真實(shí)。（1）大量，指大數(shù)據(jù)量非常大。高速，指大數(shù)據(jù)必須得到高效、迅速的處理。（2）多樣化，體現(xiàn)在數(shù)據(jù)類型的多樣化，除了包括傳統(tǒng)的數(shù)字、文字，還有更加復(fù)雜的語(yǔ)音、圖像、視頻等。（3）有價(jià)值，指大數(shù)據(jù)的價(jià)值更多地體現(xiàn)在零散數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)上。（4）真實(shí)，指與傳統(tǒng)的抽樣調(diào)查相比，大數(shù)據(jù)反映的內(nèi)容更加全面、真實(shí)。2、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)的區(qū)別和聯(lián)系是什么?（1）區(qū)別：大數(shù)據(jù)側(cè)重于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、處理和分析，從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價(jià)值，服務(wù)于生產(chǎn)與生活；云計(jì)算本質(zhì)上旨在整合和優(yōu)化各種IT資源并通過網(wǎng)絡(luò)以服務(wù)的方式，廉價(jià)地提供給用戶；物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)物物互聯(lián)，應(yīng)用創(chuàng)新是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心。（2）聯(lián)系：三者相輔相成。大數(shù)據(jù)根植于云計(jì)算，大數(shù)據(jù)的很多技術(shù)都來自于云計(jì)算（提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理、數(shù)據(jù)分析）；大數(shù)據(jù)為云計(jì)算提供了“用武之地”（就是具有大量的數(shù)據(jù)，以及對(duì)大量數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的需求）；物聯(lián)網(wǎng)源源不斷地產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的重要來源，物聯(lián)網(wǎng)借助于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和處理。3、推薦系統(tǒng)的工作原理和過程是什么?1）工作原理：推薦系統(tǒng)就是?個(gè)軟件、系統(tǒng)，?來給你推薦你想要了解、或者你喜歡的物品的系統(tǒng)。2）過程：（1）用戶登錄UI系統(tǒng)或者刷新UI頁(yè)面。（2）UI根據(jù)頁(yè)面展示內(nèi)容要求，向推薦系統(tǒng)的接口服務(wù)發(fā)起HTTP請(qǐng)求，請(qǐng)求內(nèi)容攜帶參數(shù)。（3）推薦服務(wù)接口啟動(dòng)召回算法，執(zhí)行推薦召回工作。在UI系統(tǒng)中，每個(gè)用戶都有自己的編號(hào)UserID。UserID在系統(tǒng)中具備唯一性。（4）召回算法根據(jù)UserID調(diào)用用戶特征數(shù)據(jù)和場(chǎng)景特征數(shù)據(jù)，從成百萬(wàn)上千萬(wàn)的候選商品集中篩選出幾千個(gè)與UserID用戶特征匹配的商品，形成初步推薦列表，推送給排序環(huán)節(jié)。（5）排序算法基于召回算法輸出列表，調(diào)用復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，預(yù)測(cè)用戶對(duì)商品的點(diǎn)點(diǎn)擊率。（6）提高推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確度。（7）重排環(huán)節(jié)根據(jù)運(yùn)營(yíng)需要對(duì)排序環(huán)節(jié)輸出結(jié)果調(diào)整排列順序。（8）接口服務(wù)得到UserID用戶的推薦列表，將其以HTTP響應(yīng)的方式，反饋給UI系統(tǒng)。（9）UI系統(tǒng)調(diào)用商品資料展示在頁(yè)面上。用戶根據(jù)頁(yè)面展示內(nèi)容，操作頁(yè)面，選擇自己喜歡的商品。（10）自動(dòng)采集用戶操作頁(yè)面的行為數(shù)據(jù)和場(chǎng)景數(shù)據(jù)，更新用戶當(dāng)前的興趣偏好特征和場(chǎng)景特征，為下一次推薦提供數(shù)據(jù)支撐。用戶刷新頁(yè)面，反饋進(jìn)入步驟1循環(huán)。4、大數(shù)據(jù)的知識(shí)背景有哪些，每一層需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)?（1）計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)涉及到三大塊內(nèi)容，包括操作系統(tǒng)、編程語(yǔ)言和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，其中操作系統(tǒng)要重點(diǎn)學(xué)習(xí)一下Linux操作系統(tǒng)，編程語(yǔ)言可以選擇Java或者Python。（2）數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。從學(xué)科的角度來看，大數(shù)據(jù)涉及到三大學(xué)科基礎(chǔ)，分別是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)，所以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)對(duì)于大數(shù)據(jù)從業(yè)者還是比較重要的。從大數(shù)據(jù)崗位的要求來看，大數(shù)據(jù)分析崗位（算法）對(duì)于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)的要求程度比較高，大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)運(yùn)維則稍微差一些，所以對(duì)于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)比較薄弱的初學(xué)者來說，可以考慮向大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)運(yùn)維方向發(fā)展。（3）數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)。數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)的重要基礎(chǔ)，大數(shù)據(jù)的技術(shù)體系有兩大基礎(chǔ)，一部分是分布式存儲(chǔ)，另一部分是分布式計(jì)算，所以存儲(chǔ)對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)體系有重要的意義。初學(xué)者可以從Sql語(yǔ)言開始學(xué)起，掌握關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)依然有比較重要的意義。另外，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)依然有大量的應(yīng)用場(chǎng)景。。5、大數(shù)據(jù)技術(shù)框架從不同角度出發(fā)，可以劃分為哪幾個(gè)組成部分?（1）數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)源是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)與前提，準(zhǔn)確高質(zhì)量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)是安全分析效果的保證，進(jìn)行安全分析需要收集的數(shù)據(jù)源包括：日志數(shù)據(jù)：包括設(shè)備與系統(tǒng)的日志和安全告警信息。流量數(shù)據(jù)：網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)，包括Netflow數(shù)據(jù)和全流量鏡像數(shù)據(jù)。支持?jǐn)?shù)據(jù)：包括資產(chǎn)信息、賬號(hào)信息、漏洞信息和威脅情報(bào)信息等。（2）采集和預(yù)處理。對(duì)數(shù)據(jù)源收集的信息進(jìn)行解析、標(biāo)準(zhǔn)化和豐富化處理，從而為數(shù)據(jù)分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)傳輸采集：根據(jù)不同類型的數(shù)據(jù)源，以及數(shù)據(jù)存在的狀態(tài)，采用不同的傳輸與采集技術(shù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、補(bǔ)全、標(biāo)準(zhǔn)化操作，從而提高安全分析的可信度，降低誤報(bào)率。6、大數(shù)據(jù)框架中各組件的作用是什么?1）數(shù)據(jù)采集：（1）Flume集群：數(shù)據(jù)采集工具，如寫腳本將不同源端的數(shù)據(jù)采集后進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，或推送至Kafka等；（2）FTP集群：文件傳輸工具；（3）Kafka集群：消息隊(duì)列，未避免消息堵塞而將消息由Kafka統(tǒng)一管理，進(jìn)行消息的接收和發(fā)布；爬蟲服務(wù)器：依據(jù)需求定時(shí)定向抓取頁(yè)面數(shù)據(jù)；2）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：（1）HDFS集群：分布式文件存儲(chǔ)系統(tǒng)，做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（理解為一個(gè)磁盤），相當(dāng)于數(shù)據(jù)分布在若干個(gè)服務(wù)器上，主要存儲(chǔ)文件。（2）Greenplum集群:本質(zhì)上是一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)集群，做數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。（3）Zookeeper服務(wù)器集群:一個(gè)分布式服務(wù)框架，文件系統(tǒng)+監(jiān)聽通知機(jī)制。3）數(shù)據(jù)計(jì)算處理：（1）Flink服務(wù)集群：實(shí)時(shí)計(jì)算處理數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)組件。（2）Spark服務(wù)集群：實(shí)時(shí)計(jì)算處理數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)組件，實(shí)時(shí)性低于Flink組件。（3）MR服務(wù)集群：MR-MapReduce，Hadoop自帶數(shù)據(jù)處理工具。（4）Hive服務(wù)集群：Facebook為解決海量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析而開發(fā)的基于Hadoop的數(shù)據(jù)分析工具（沒有存儲(chǔ)數(shù)據(jù)能力，有使用數(shù)據(jù)的能力），而且是將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表（結(jié)構(gòu)化是它對(duì)于存儲(chǔ)在HDFS上的數(shù)據(jù)的一個(gè)要求，其他的文件是不能映射為Hive表），而且它提供的是類SQL查詢功能，所以在數(shù)據(jù)使用的時(shí)候給我們提供了很大的方便。7、舉例說明大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例?金融風(fēng)險(xiǎn)控制。金融行業(yè)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的一個(gè)重要領(lǐng)域。金融機(jī)構(gòu)需要收集大量的數(shù)據(jù)來評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以及識(shí)別欺詐行為。借助大數(shù)據(jù)分析，金融機(jī)構(gòu)可以更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)借款人違約的可能性，制定更有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，并提高對(duì)投資組合的管理能力。例如，中小企業(yè)貸款領(lǐng)域是一個(gè)重要的市場(chǎng)，但由于數(shù)據(jù)收集困難，許多機(jī)構(gòu)無(wú)法為這些企業(yè)提供融資。某些公司利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)收集企業(yè)的公開和私有數(shù)據(jù)，并將其用于信用評(píng)分，以更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，這有助于金融機(jī)構(gòu)更好地控制風(fēng)險(xiǎn)和降低損失。8、舉例說明大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例?（1）隱私泄露和濫用。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，人們的信息越來越容易被獲取、分析和應(yīng)用。如果這些信息被錯(cuò)誤使用，就有可能導(dǎo)致個(gè)人隱私泄露、身份被盜用等問題。（2）不公平和歧視性。大數(shù)據(jù)中包含了很多個(gè)人的信息和數(shù)據(jù)，而某些算法可能會(huì)基于這些數(shù)據(jù)做出不公平或者歧視性的決策。比如，招聘中可能會(huì)因?yàn)閭€(gè)人信息或特定屬性而歧視某些求職者。（3）偏見和誤導(dǎo)。大數(shù)據(jù)在分析和處理數(shù)據(jù)時(shí)，往往會(huì)受到樣本偏差和數(shù)據(jù)質(zhì)量等問題的影響，從而可能會(huì)導(dǎo)致某些分析結(jié)果出現(xiàn)偏見和誤導(dǎo)。（4）精神健康問題。隨著人們?cè)絹碓揭蕾嚮ヂ?lián)網(wǎng)和智能設(shè)備，大數(shù)據(jù)所帶來的高效和方便也會(huì)讓人們過度沉迷其中，從而導(dǎo)致精神健康問題。（5）就業(yè)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變革。大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展會(huì)對(duì)一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和就業(yè)崗位帶來沖擊，這可能會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變革和失業(yè)問題。9、大數(shù)據(jù)的崗位有哪些?大數(shù)據(jù)的崗位可以分為三大類：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)人員、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)人才和大數(shù)據(jù)分析人才。最普遍同時(shí)需求也大的是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)工程師和數(shù)據(jù)分析師此外，與大數(shù)據(jù)相關(guān)的工作職位還有數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)分析師、大數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)架構(gòu)師、商業(yè)智能(BI)開發(fā)人員、統(tǒng)計(jì)員、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師等。10、大數(shù)據(jù)的意義是什么?（1）促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)和政府更好地了解市場(chǎng)需求和消費(fèi)者行為，從而制定更加精準(zhǔn)的營(yíng)銷策略和政策措施，提高經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。同時(shí)，大數(shù)據(jù)還可以促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等。（2）提高生產(chǎn)效率。大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)更好地管理生產(chǎn)過程，優(yōu)化生產(chǎn)流程，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，通過對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的問題，從而及時(shí)進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。（3）改善社會(huì)治理。大數(shù)據(jù)可以幫助政府更好地了解社會(huì)狀況和民生需求，從而制定更加科學(xué)、合理的政策措施，提高社會(huì)治理水平。例如，通過對(duì)城市交通數(shù)據(jù)的分析，政府可以更好地規(guī)劃城市交通，緩解交通擁堵問題。（4）推動(dòng)科學(xué)研究。大數(shù)據(jù)可以幫助科學(xué)家更好地進(jìn)行科學(xué)研究，發(fā)現(xiàn)新的科學(xué)規(guī)律和知識(shí)。例如，通過對(duì)基因數(shù)據(jù)的分析，科學(xué)家可以更好地了解人類基因組的結(jié)構(gòu)和功能，從而為人類健康和醫(yī)學(xué)研究提供更加準(zhǔn)確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。11、現(xiàn)代生活中的哪些產(chǎn)業(yè)或服務(wù)是由大數(shù)據(jù)提供技術(shù)支持實(shí)現(xiàn)的?（1）制造業(yè)：通過大數(shù)據(jù)技術(shù)分析制造業(yè)大數(shù)據(jù)，可以為企業(yè)提供制造過程中的實(shí)時(shí)反饋和更深入的洞察，指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行生產(chǎn)和管理決策。（2）政務(wù)業(yè)：通過行政大數(shù)據(jù)的分析和應(yīng)用，政府可以更好的監(jiān)測(cè)和制定公共政策，更有效的分配資源，更好的服務(wù)民生。（3）交通業(yè)：通過交通大數(shù)據(jù)的處理和分析，可以幫助交通管理部門實(shí)現(xiàn)交通流量、擁堵等交通情況的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，優(yōu)化交通信號(hào)控制和路網(wǎng)規(guī)劃，提高交通效率，減少擁堵和交通事故。（4）旅游業(yè)：旅游大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以涵蓋整個(gè)旅游業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)和方面，包括旅游市場(chǎng)分析、旅游產(chǎn)品研發(fā)、旅游線路規(guī)劃、旅游