大数据技术选择题答案解析

今天给大家分享大数据技术选择题答案，其中也会对大数据技术选择题答案解析的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、智慧交通是一种典型的大数据技术应用,实时道路交通情况查看功能最能体...
• 2、大数据Hive面试题(一)
• 3、干货满满,202303最新各大厂大数据核心面试题
• 4、大数据的特点是什么?

智慧交通是一种典型的大数据技术应用,实时道路交通情况查看功能最能体...

1、数据体量巨大（Volume）（2）数据类型繁多（Variety）（3）价值密度低（Value）（4）时效性高（Velocity）智慧交通实时道路交通情况体现了大数据技术的时效性高，故本题选D。

2、智慧交通是在智能交通的基础上，融入物联网、云计算、大数据、移动互联等高新IT技术，通过高新技术汇集交通信息，提供实时交通数据下的交通信息服务。大量使用了数据模型、数据挖掘等数据处理技术，实现了智慧交通的系统性、实时性、信息交流的交互性以及服务的广泛性。智慧交通系统主要解决四个方面的应用需求。

3、智慧交通在智能交通的基础上，融合了物联网、云计算、大数据和移动互联网等高新技术，通过高科技汇集交通信息，提供实时交通数据下的服务。数据模型和数据挖掘等技术的大量使用，使得智慧交通具备了系统性、实时性、信息交互性和服务广泛性。

4、智慧交通是现代智能交通系统的进一步发展，它不仅融合了物联网、云计算和大数据等高科技，还引入了移动互联技术。借助这些先进技术，智慧交通能够实时汇集并处理交通信息，为公众提供最新的交通情况和服务。

大数据Hive面试题(一)

1、面试题四：如何在Hive中实现两张表的关联？对于关联操作，若其中一张表为小表，***用map端join加载小表进行聚合。

2、否：Hive 0.0版本后，简单查询无需MapReduce，通过Fetch task直接获取数据。Hive函数UDF、UDAF、UDTF的区别？UDF：单行输入单行输出。UDAF：多行输入单行输出。UDTF：单行输入多行输出。理解Hive桶表？桶表：通过哈希值将数据分到不同文件存储，用于抽样查询。

3、Hive支持存储格式包括TEXTFILE、SEQUENCEFILE、ORC与PARQUET。列式存储和行式存储各有特点，列式存储在查询少数字段时效率高，行式存储在查询整行数据时效率高。

4、Hive的sort by和order by的区别在于，order by会进行全局排序，只有一个reduce任务，数据量大时处理速度慢；而sort by不进行全局排序，仅保证每个reduce任务内的数据有序，不能确保全局排序，需设置mapred.reduce.tasks大于1。希望这些关于Hive的面试题能帮助你更好地准备面试。

干货满满,202303最新各大厂大数据核心面试题

以下是2023年3月各大厂大数据核心面试题的答案总结： Hive在实际项目中做了哪些优化？ 分区裁剪：根据查询条件只扫描必要的分区，减少数据扫描量。 桶化表：提高JOIN等操作的效率，减少数据倾斜。 索引优化：为常用查询字段建立索引，加速查询。

大数据的特点是什么?

大数据的第二个特点是高速，即通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，满足“1秒定律”，能够从各种类型的数据中迅速提取高价值信息。这一点与传统数据挖掘技术有本质区别。此外，这些数据需要及时处理，因为存储效果较小的历史数据是不划算的。数据类型繁多 多样性是大数据的第三个特点。

大数据，一种包含了海量数据的技术，其特点可概括为五个“V”： 体量大（Volume）：大数据处理的数据规模庞大，超出了常规软件工具在合理时间内处理、管理和分析的能力。 多样性（Variety）：数据类型繁多，涵盖了结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

大数据的特点包括以下四个哦：数据量巨大：就像是个超级大胃王，能装下超级多的数据，比如说，那些大企业的数据量都已经快接近EB量级啦，是不是很厉害！数据类型多样：它可不挑食哦，什么类型的数据都喜欢。

大数据是一种规模巨大、增长迅速、类型多样的数据***，其特点表现在以下几个方面： **海量性**：大数据的规模极其庞大，涉及的数据集可以从几十TB扩展到数PB，其规模持续演变，不断增长。 **高速性**：在高速网络环境下，数据的实时生成和处理变得尤为重要。

容量：大数据的一个重要特点是它的容量，即数据的大小。这决定了数据的价值和其中潜在信息的丰富程度。 种类：大数据的种类繁多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等，这增加了数据处理的复杂性。 速度：数据生成的速度极快，需要高效的技术手段来捕捉、存储和分析这些实时数据流。

大数据，又称巨量资料，指的是那些规模巨大、增长迅速且种类繁多的信息资源，它们需要全新的处理模式才能有效支持决策制定、洞察发现和流程优化。大数据的特点包括：数据量大、处理速度快、数据类型多以及价值密度低。与传统数据仓库应用相比，大数据分析更复杂，且对数据处理能力有更高的要求。

关于大数据技术选择题答案，以及大数据技术选择题答案解析的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。