超星大数据技术原理与应用_3答案(学习通2023完整答案)

分类: 初中答案发布于:2024-06-02 13:40:04ė43202次浏览608条评论

超星大数据技术原理与应用_3答案(学习通2023完整答案)

1.绪论

第一单元测试题

1、超星以下哪些方法属于定性决策方法?
A、大数答案头脑风暴法
B、据技专家会议法
C、术原乐观决策法
D、用答波士顿矩阵法

2、案学大数据时代,习通现代企业的完整管理和发展面临哪些挑战?
A、更多的超星数据被收集
B、数据更加复杂
C、大数答案决策自动化
D、据技实时决策需求突出

3、术原决策的用答基本流程包含发现并界定问题、确定决策目标、案学拟定备选方案、习通评价备选方案、选择方案和回馈评估方案六大步。

4、大数据的五大特征包括?

2. 大数据决策的基本流程与方法

第2章单元测验

1、下列哪项不属于大数据决策的特点?
A、全局性
B、个性化
C、不确定性
D、因果分析

2、大数据在管理决策中的应用流程是
A、定义问题-建立大数据存储库-分析数据-准备数据-建立模型-评价模型-实施
B、定义问题-建立大数据存储库-准备数据-分析数据 -建立模型-评价模型-实施
C、定义问题-准备数据-建立大数据存储库-分析数据-建立模型-评价模型-实施
D、定义问题-分析数据-建立大数据存储库-准备数据-建立模型-评价模型-实施

3、决策数据挖掘不包括
A、应用挖掘
B、内容挖掘
C、结构挖掘
D、信息挖掘

4、大数据在医疗卫生管理与临床服务中的应用不包括
A、医疗质量管理
B、医疗绩效管理
C、智能医疗管理
D、医疗设备管理

5、大数据处理的基本流程与架构包括

3.大数据处理的基础架构:Hadoop

第3章 单元测验

1、以下名词解释不正确的是
A、HDFS:分布式文件系统,是Hadoop项目的两大核心之一,是谷歌GFS的开源实现
B、Zookeeper:针对谷歌Chubby的一个开源实现,是高效可靠的协同工作系统
C、Hive:一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储
D、HBase:提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库,是谷歌BigTable的开源实现

2、HDFS Federation设计不能解决“单名称节点”存在的哪个问题
A、单点故障问题
B、良好的隔离性
C、性能更高效
D、HDFS集群扩展性

3、下列说法正确的是
A、HDFS HA提供高可用性,可以实现可扩展性、系统性能和隔离性
B、第二名称节点是热备份
C、HDFS HA可用性不好
D、第二名称节点无法解决单点故障问题

4、MapReduce体系结构主要由哪几个部分组成
A、Client
B、JobTracker
C、TaskTracker
D、Task

5、对新一代资源管理调度框架YARN的理解正确的是
A、YARN的体系结构包含三个组件:ResourceManager,NodeManager,ApplicationMaster
B、YARN可以实现“一个集群多个框架”,即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架
C、MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架,由YARN来为MapReduce提供资源管理调度服务
D、YARN既是资源管理调度框架,也是一个计算框架

4.第四章 管理大数据存储与管理

第四章测试题

1、分布式文件系统HDFS采用了主从结构模型,由计算机集群中的多个节点构成的,这些节点分为两类,一类存储元数据叫 ,另一类存储具体数据叫 。( )
A、A.名称节点,数据节点
B、B.名称节点,主节点
C、C.数据节点,名称节点
D、D.从节点,主节点

2、HBase是一种()数据库
A、A.行式数据库
B、B.关系数据库
C、C.文档数据库
D、D.列式数据库

3、下列数据库属于文档数据库的是( )
A、A.MySQL
B、B.HBase
C、C.MongoDB
D、D.Redis

4、下列Amazon的云数据库属于关系数据库的是( )
A、A. Amazon DynamoDB
B、B. Amazon RDS
C、C. Amazon SimpleDB
D、D. Amazon Redshift

5、NoSQL数据库的三大理论基石不包括( )
A、A. BASE
B、B. CAP
C、C. 最终一致性
D、D. ACID

6 管理大数据处理架构

第6章测验

1、下列哪个不是Spark具有的主要特点()
A、运行速度快
B、不易使用
C、通用性
D、运行模式多样

2、MapReduce的组成中协调作业的运行的是()
A、客户端
B、JobTracker
C、TaskTracker
D、文件系统

3、分布式流式数据计算架构不以下哪种框架()
A、Storm
B、Spark
C、Samza
D、Mesos

4、以下哪项不是批处理模式的优势()
A、可以处理非常海量的数据集
B、速度相对较快
C、可以在廉价硬件上运行
D、具备极高的缩放潜力

5、Spark的计算过程不包括()
A、ADD构建
B、任务调度
C、任务计算
D、Shuffle过程

8 管理决策可视化

第8章测验

1、可视化基本类型不包括以下哪一项?
A、A 科学可视化
B、B 信息可视化
C、C 可视分析学
D、D 图形可视化

2、科学可视化主要关注的是()
A、A 三维现象的可视化
B、B 二维现象的可视化
C、C 多维现象的可视化
D、D 图形的可视化

3、Google Chart API 属于那种可视化工具?
A、A 入门级工具
B、B 信息图表工具
C、C 地图工具
D、D 时间线工具

4、下面那一项不属于可视化工具中的高级分析工具
A、A R语言
B、B Weka
C、C Timeline JS
D、D Gephi

5、下面哪一项不属于视觉通道的内容
A、A 色调
B、B 饱和度
C、C 面积
D、D 色彩

9 大数据治理

第九章单元测试

1、制约大数据治理的主要因素有:
A、制度与规范缺失
B、数据防护意识薄弱
C、成本效益比较低
D、技术不成熟

2、下列属于大数据治理的实施路径的是:
A、产生数据
B、数据资产梳理
C、构建机构内部大数据治理体系
D、大数据治理评估与审计

3、大数据治理的五个核心要素包括:

4、数据资产包括:

学习通大数据技术原理与应用_3

概述

随着互联网的快速发展,大数据时代已经到来。大数据技术作为一种新兴的技术,正在被越来越多的人所关注和使用。学习通大数据技术原理与应用_3是一门关于大数据技术的课程,本文将对该课程进行详细介绍。

课程内容

学习通大数据技术原理与应用_3课程主要涉及以下内容:

  • 分布式文件系统HDFS
  • MapReduce计算模型
  • 大数据处理框架Spark
  • 数据仓库与数据挖掘
  • 大数据实时处理
  • 大数据安全

课程特色

学习通大数据技术原理与应用_3课程有如下几个特点:

  • 讲师权威,讲解深入
  • 案例丰富,实战操作
  • 涵盖全面,系统性强
  • 结合实际,易于理解

课程收获

学习通大数据技术原理与应用_3课程的学习,可以让学员掌握以下技能:

  • 理解大数据技术的原理和应用
  • 熟悉分布式文件系统HDFS的基本原理和操作
  • 掌握MapReduce计算模型的基本概念和实现方法
  • 熟练使用大数据处理框架Spark进行数据处理和分析
  • 了解数据仓库和数据挖掘的基本概念和方法
  • 掌握大数据实时处理的基本原理和实现方法
  • 了解大数据安全的相关知识和技能

总结

学习通大数据技术原理与应用_3是一门非常实用的课程,通过学习该课程,可以让学员掌握大数据技术的基本原理和应用,熟练使用大数据处理工具和技术,为以后的工作和学习打下坚实的基础。

学习通大数据技术原理与应用_3

概述

随着互联网的快速发展,大数据时代已经到来。大数据技术作为一种新兴的技术,正在被越来越多的人所关注和使用。学习通大数据技术原理与应用_3是一门关于大数据技术的课程,本文将对该课程进行详细介绍。

课程内容

学习通大数据技术原理与应用_3课程主要涉及以下内容:

  • 分布式文件系统HDFS
  • MapReduce计算模型
  • 大数据处理框架Spark
  • 数据仓库与数据挖掘
  • 大数据实时处理
  • 大数据安全

课程特色

学习通大数据技术原理与应用_3课程有如下几个特点:

  • 讲师权威,讲解深入
  • 案例丰富,实战操作
  • 涵盖全面,系统性强
  • 结合实际,易于理解

课程收获

学习通大数据技术原理与应用_3课程的学习,可以让学员掌握以下技能:

  • 理解大数据技术的原理和应用
  • 熟悉分布式文件系统HDFS的基本原理和操作
  • 掌握MapReduce计算模型的基本概念和实现方法
  • 熟练使用大数据处理框架Spark进行数据处理和分析
  • 了解数据仓库和数据挖掘的基本概念和方法
  • 掌握大数据实时处理的基本原理和实现方法
  • 了解大数据安全的相关知识和技能

总结

学习通大数据技术原理与应用_3是一门非常实用的课程,通过学习该课程,可以让学员掌握大数据技术的基本原理和应用,熟练使用大数据处理工具和技术,为以后的工作和学习打下坚实的基础。



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