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文檔簡介
大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)知到智慧樹章節(jié)測試課后答案2024年秋山東交通學(xué)院第一章單元測試
數(shù)據(jù),就是所有能輸入到計(jì)算機(jī),并被計(jì)算機(jī)程序處理的符號的總稱為()。
A:錯(cuò)B:對
答案:對大數(shù)據(jù)的4V特征包括()。
A:價(jià)值巨大但價(jià)值密度低
B:規(guī)模龐大
C:變化頻繁
D:種類繁多
答案:價(jià)值巨大但價(jià)值密度低
;規(guī)模龐大
;變化頻繁
;種類繁多
2TB數(shù)據(jù)等于多少GB()。
A:2000
B:1024
C:2048
D:1000
答案:2048
大數(shù)據(jù)包含下面類型()。
A:半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
B:純文本數(shù)據(jù)
C:非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
D:結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
答案:半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
;純文本數(shù)據(jù)
;非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
;結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)的生命周期一般會(huì)經(jīng)歷這么幾個(gè)階段()。
A:存儲(chǔ)與管理
B:可視化
C:分析與挖掘
D:采集與預(yù)處理
答案:存儲(chǔ)與管理
;可視化
;分析與挖掘
;采集與預(yù)處理
大數(shù)據(jù)平臺的基本架構(gòu),從技術(shù)架構(gòu)的角度,可劃分為這幾個(gè)層次()。
A:數(shù)據(jù)處理層
B:數(shù)據(jù)采集層
C:數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層
D:服務(wù)封裝層
答案:數(shù)據(jù)處理層
;數(shù)據(jù)采集層
;數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層
;服務(wù)封裝層
linux系統(tǒng)中cd命令的作用是()。
A:將源文件復(fù)制至目標(biāo)文件
B:刪除一個(gè)目錄中的一個(gè)或多個(gè)文件
C:移動(dòng)文件或修改文件名
D:進(jìn)入指定目錄
答案:進(jìn)入指定目錄
vi編輯器的操作模式共分為()。
A:底線命令模式
B:編輯模式
C:命令模式
D:輸入模式
答案:底線命令模式
;編輯模式
;命令模式
第二章單元測試
Flume的Agent包含這些組成部分()。
A:Sink
B:Channel
C:Event
D:Source
答案:Sink
;Channel
;Source
Event由這兩部分組成()。
A:Array
B:K-V
C:Body
D:Head
答案:Body
;Head
Source是Flume中事件的源頭,負(fù)責(zé)接收數(shù)據(jù)到FlumeAgent,可以處理多種類型、多種格式的數(shù)據(jù)()
A:對B:錯(cuò)
答案:對Channel是位于Source和Sink之間的緩沖區(qū),對Source和Sink進(jìn)行一對一處理()
A:錯(cuò)B:對
答案:錯(cuò)在Flume的配置文件中,對某個(gè)目錄下文件進(jìn)行監(jiān)控的命令是()。
A:flume-ng
B:tail-f
C:/bin/bash-c
D:exec
答案:tail-f
第三章單元測試
以下說法有誤的是()。
A:分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)容災(zāi)
B:傳統(tǒng)單機(jī)存儲(chǔ)方式擴(kuò)容成本較低
C:分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)需要考慮數(shù)據(jù)的分塊問題
D:“元數(shù)據(jù)”中不包含真正的文件數(shù)據(jù)
答案:傳統(tǒng)單機(jī)存儲(chǔ)方式擴(kuò)容成本較低
Hadoop2.x中HDFS默認(rèn)的block的大小為()。
A:256MB
B:32MB
C:64MB
D:128MB
答案:128MB
關(guān)于SecondaryNameNode哪項(xiàng)是正確的()。
A:SecondaryNameNode應(yīng)與NameNode部署到一個(gè)節(jié)點(diǎn)
B:它對內(nèi)存沒有要求
C:它的目的是幫助NameNode合并編輯日志,減少NameNode啟動(dòng)時(shí)間
D:它是NameNode的熱備
答案:它的目的是幫助NameNode合并編輯日志,減少NameNode啟動(dòng)時(shí)間
以下哪一項(xiàng)用于配置HDFS的block大?。ǎ?。
A:.dir
B:fs.defaultFS
C:dfs.blocksize
D:dfs.replication
答案:dfs.blocksize
HDFS中的NameNode節(jié)點(diǎn)用于存放元數(shù)據(jù),元數(shù)據(jù)內(nèi)容包含()。
A:數(shù)據(jù)塊與數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的映射表
B:客戶端硬件配置數(shù)據(jù)
C:文件與數(shù)據(jù)塊的映射表
D:每個(gè)數(shù)據(jù)塊的內(nèi)容
答案:數(shù)據(jù)塊與數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的映射表
;文件與數(shù)據(jù)塊的映射表
如果NameNode意外終止,SecondaryNameNode會(huì)接替它使集群繼續(xù)工作。()
A:對B:錯(cuò)
答案:錯(cuò)NameNode負(fù)責(zé)管理元數(shù)據(jù),客戶端每次讀寫請求,它都會(huì)從磁盤中讀取或者寫入元數(shù)據(jù)信息并反饋客戶端。()
A:錯(cuò)B:對
答案:錯(cuò)因?yàn)镠DFS有多個(gè)數(shù)據(jù)副本,所以NameNode是不存在單點(diǎn)故障問題的。()
A:對B:錯(cuò)
答案:錯(cuò)讀取HDFS文件可以使用命令hdfsdfs-get。()
A:對B:錯(cuò)
答案:對
第四章單元測試
以下說法有誤的是()。
A:MapReduce編程模型的核心思想是分而治之
B:Hadoop的MapReduce框架不能容忍任務(wù)出錯(cuò)
C:MapReduce編程模型可以分為Map和Reduce兩個(gè)階段
D:分布式計(jì)算框架的實(shí)現(xiàn)需要考慮網(wǎng)絡(luò)通信
答案:Hadoop的MapReduce框架不能容忍任務(wù)出錯(cuò)
下面說法錯(cuò)誤的是()。
A:MapReduce可以逐行處理文本數(shù)據(jù)
B:一個(gè)集群中某個(gè)確定的任務(wù)可以存在多個(gè)MapTask進(jìn)程
C:MapTask負(fù)責(zé)匯總整個(gè)任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果
D:MapReduce任務(wù)可以不跑在Hadoop集群中
答案:MapTask負(fù)責(zé)匯總整個(gè)任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果
下面哪項(xiàng)是錯(cuò)誤的()。
A:MapReduce的輸出目錄如果已經(jīng)存在了,任務(wù)的輸出結(jié)果將會(huì)覆蓋該路徑下的原有內(nèi)容
B:Python提交MapReduce作業(yè)時(shí),可以使用-o參數(shù)指定輸出路徑
C:Python提交MapReduce作業(yè)時(shí),可以使用-rhadoop指定集群模式運(yùn)行
D:MapReduce作業(yè)的運(yùn)行內(nèi)存并非越大越好
答案:MapReduce的輸出目錄如果已經(jīng)存在了,任務(wù)的輸出結(jié)果將會(huì)覆蓋該路徑下的原有內(nèi)容
MapReduce中Map階段的輸出將作為下面哪個(gè)階段的輸入()。
A:Shuffle
B:Reduce
C:Split
D:Join
答案:Reduce
下列關(guān)于MapReduce說法正確的是()。
A:MapReduce是一種計(jì)算框架
B:MapReduce程序只能用java語言編寫
C:MapReduce隱藏了并行計(jì)算的細(xì)節(jié),方便使用
D:MapReduce來源于google的學(xué)術(shù)論文
答案:MapReduce是一種計(jì)算框架
;MapReduce隱藏了并行計(jì)算的細(xì)節(jié),方便使用
;MapReduce來源于google的學(xué)術(shù)論文
第五章單元測試
以下說法有誤的是()。
A:Kafka支持離線數(shù)據(jù)處理
B:實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸問題在高并發(fā)場景下尤為明顯
C:Kafka由Scala語言編寫
D:Kafka無法持久化數(shù)據(jù)
答案:Kafka無法持久化數(shù)據(jù)
以下對Kafka名詞解釋錯(cuò)誤的是()。
A:Offset是數(shù)據(jù)在分區(qū)中的唯一位置
B:Consumer指消息的消費(fèi)者
C:Partition指Kafka的數(shù)據(jù)副本
D:Broker指Kafka服務(wù)器
答案:Partition指Kafka的數(shù)據(jù)副本
對市面上的消息隊(duì)列產(chǎn)品描述正確的是()。
A:ActiveMQ不支持集群模式
B:Kafka支持事務(wù)
C:RabbitMQ支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展
D:Kafka支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展
答案:Kafka支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展
以下描述正確的是()。
A:utf-8編碼方式不支持中文
B:Kafka的默認(rèn)客戶端端口號是50070
C:Python語言可以通過kafka-python模塊使用Kafka客戶端
D:數(shù)據(jù)發(fā)送到Kafka需要經(jīng)歷序列化
答案:Python語言可以通過kafka-python模塊使用Kafka客戶端
;數(shù)據(jù)發(fā)送到Kafka需要經(jīng)歷序列化
以下對消息模型的說法正確的是()。
A:發(fā)布訂閱模型消息可以重復(fù)消費(fèi)
B:點(diǎn)對點(diǎn)模型中同一消息只有一個(gè)消費(fèi)者可以消費(fèi)
C:發(fā)布訂閱模型以主題區(qū)分消息類別
D:點(diǎn)對點(diǎn)模型中消息被消費(fèi)后即刪除
答案:發(fā)布訂閱模型消息可以重復(fù)消費(fèi)
;點(diǎn)對點(diǎn)模型中同一消息只有一個(gè)消費(fèi)者可以消費(fèi)
;發(fā)布訂閱模型以主題區(qū)分消息類別
;點(diǎn)對點(diǎn)模型中消息被消費(fèi)后即刪除
第六章單元測試
Spark框架的特色包括()。
A:通用性
B:容易使用
C:運(yùn)行模式多樣
D:運(yùn)行速度快
答案:通用性
;容易使用
;運(yùn)行模式多樣
;運(yùn)行速度快
Spark支持的集群管理器包括()。
A:SparkCore
B:HadoopYARN
C:Standalone
D:ApacheMesos
答案:HadoopYARN
;Standalone
;ApacheMesos
下面關(guān)于Spark驅(qū)動(dòng)程序driverprogram的說法,正確的是()。
A:驅(qū)動(dòng)程序定義了分布式數(shù)據(jù)集以應(yīng)用在集群中
B:驅(qū)動(dòng)程序包含Spark應(yīng)用程序中的主函數(shù)
C:驅(qū)動(dòng)程序負(fù)責(zé)把并行操作發(fā)布到集群上
D:每個(gè)Spark應(yīng)用程序都包含一個(gè)驅(qū)動(dòng)程序
答案:驅(qū)動(dòng)程序定義了分布式數(shù)據(jù)集以應(yīng)用在集群中
;驅(qū)動(dòng)程序包含Spark應(yīng)用程序中的主函數(shù)
;驅(qū)動(dòng)程序負(fù)責(zé)把并行操作發(fā)布到集群上
;每個(gè)Spark應(yīng)用程序都包含一個(gè)驅(qū)動(dòng)程序
彈性分布式數(shù)據(jù)集RDD的特性包括()。
A:彈性
B:分區(qū)
C:只讀
D:依賴
答案:彈性
;分區(qū)
;只讀
;依賴
在Spark操作中,map(func)的作用是()。
A:返回一個(gè)新的數(shù)據(jù)集,這個(gè)數(shù)據(jù)集中的元素是通過func函數(shù)篩選后返回為true的元素
B:返回排序后的數(shù)據(jù)集
C:對元素為鍵值對的RDD中Key相同的元素的value進(jìn)行reduce
D:對RDD中的數(shù)據(jù)按照func進(jìn)行計(jì)算得到新的RDD
答案:對RDD中的數(shù)據(jù)按照func進(jìn)行計(jì)算得到新的RDD
在Spark操作中,collect()的作用是()。
A:通過函數(shù)func聚合數(shù)據(jù)集中的元素
B:返回?cái)?shù)據(jù)集中的元素個(gè)數(shù)
C:以數(shù)組的形式返回?cái)?shù)據(jù)集中的所有元素
D:將數(shù)據(jù)集中的每個(gè)元素傳遞到函數(shù)func中運(yùn)行
答案:以數(shù)組的形式返回?cái)?shù)據(jù)集中的所有元素
從概念上而言,流數(shù)據(jù)(或數(shù)據(jù)流)是指()。
A:數(shù)據(jù)分時(shí)段批量到達(dá)
B:數(shù)據(jù)采用集中式處理
C:數(shù)據(jù)記錄是流數(shù)據(jù)的最小組成單元
D:在時(shí)間分布和數(shù)量上無限的一系列動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集合體
答案:數(shù)據(jù)記錄是流數(shù)據(jù)的最小組成單元
;在時(shí)間分布和數(shù)量上無限的一系列動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集合體
SparkStreaming最主要的抽象是離散化數(shù)據(jù)流,表示連續(xù)不斷的數(shù)據(jù)流。()
A:對B:錯(cuò)
答案:對在SparkStreaming中,作為一個(gè)長期運(yùn)行的task跑在一個(gè)Executor上,用于接收DStream的組件是()。
A:Streaming
B:Receiver
C:Analyzer
D:RDD
答案:Receiver
在SparkStreaming中,可以通過streamingContext.awaitTermination()方法來手動(dòng)結(jié)束流計(jì)算進(jìn)程。()
A:對B:錯(cuò)
答案:錯(cuò)
第七章單元測試
以下說法有誤的是()。
A:HBase是一種key-value數(shù)據(jù)庫
B:HBase是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫
C:HBase不需要考慮讀寫性能
D:HBase對事務(wù)的支持較差
答案:HBase不需要考慮讀寫性能
下面說法錯(cuò)誤的是()。
A:HBase一個(gè)RegionServer服務(wù)器中可以有多個(gè)Region
B:一個(gè)HBase集群中只能有一個(gè)RegionServer
C:HBase表的一個(gè)列族可以包含多個(gè)列
D:HBase的一個(gè)表中可以有多個(gè)列族
答案:一個(gè)HBase集群中只能有一個(gè)RegionServer
下面哪項(xiàng)關(guān)于HBase的常用命令的描述是錯(cuò)誤的()。
A:HBase一張正在使用的表可以直接使用drop命令刪除
B:HBase要查看表可以使用list_namespace
C:HBase全表掃描使用get命令
D:HBase使用scan命令時(shí)可以指定掃描區(qū)間
答案:HBase一張正在使用的表可以直接使用drop命令刪除
;HBase要查看表可以使用list_name
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