大数据分析技术判断题

本篇文章给大家分享大数据分析技术判断题，以及大数据分析期中考试对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、大数据技术Hadoop笔试题
• 2、分析大数据技术的发展过程中体现了哪些唯物辩证法
• 3、如何运用人工智能、物联网、大数据等信息化技术进行施工过程和工作时问...

大数据技术Hadoop笔试题

HDFS中的block默认保存几份？ 默认保存3份。 HDFS默认BlockSize是多大？ 默认64MB，但在Hadoop x版本中默认大小是128MB。 负责HDFS数据存储的是哪一部分？ DataNode负责数据存储。 SecondaryNameNode的目的是什么？ SecondaryNameNode的目的是帮助NameNode合并编辑日志，减少NameNode启动时间。

Hadoop基础 理解Hadoop版本区别：需明确Hadoopx、Hadoopx和x在架构、性能、功能等方面的主要差异。 集群运行模式和瓶颈分析：了解Hadoop集群在不同运行模式下的工作原理，以及常见的性能瓶颈及其优化方法。

Hadoop面试题汇总：MapReduce是什么：MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，它将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。MapReduce的核心思想：并行处理：实现海量数据的并行处理，提高效率。

默认大小在hadoopx版本中是128M，老版本中是64M。块大小不能设置得太小或太大。块的大小应足够大以减少寻址开销，同时考虑到磁盘传输速率。如设置为128MB时，寻址时间约为10ms，传输速率为100MB/s，块大小约为100MB。

Hadoopx的副本节点选择策略为：第一个副本存储在客户端所在节点或集群外随机节点，第二个副本存储在另一个机架的随机节点，第三个副本存储在第二个副本所在机架的随机节点。HDFS文件块大小默认为128M，根据寻址时间和磁盘传输速率的平衡确定。

大数据之所以难学，主要原因有以下几点：技术广博且复杂：多学科交叉：大数据技术涉及计算机科学、统计学、数学、机器学习等多个学科，要求学习者具备广泛的知识背景。技术栈多样：包括Hadoop、Spark、Flink等开源框架，以及数据存储系统、数据仓库、数据湖等工具，这些技术栈的学习和应用都较为复杂。

分析大数据技术的发展过程中体现了哪些唯物辩证法

1、③事物发展的前途是光明的，道路是曲折的（或事物的发展是前进性和曲折性的统一） 。 （2 分） “大数据技术”在促进经济发展的同时也面临着众多制约因素。 （1 分）④唯物辩证法认为，事物都是一分为二的，要用全面的观点看问题。

2、成长期 时间：上个世纪中后期至本世纪初。 特征：随着数据库技术的成熟和互联网的普及，数据量急剧增加，数据处理和分析成为大数据技术的重要方向。此阶段，数据挖掘、机器学习等技术开始应用于数据分析领域，为大数据技术的发展奠定了基础。 成熟期 时间：本世纪初至今。

3、唯物辩证法告诉我们，要坚持全面的观点、发展的观点，抓住主要矛盾和次要矛盾，用一分为二的眼光看待事物、分析问题，坚持两点论和重点论相统一的方法，反对形而上学的一点论与均衡论。***同志在《论十大关系》中指出：“一万年都有两点。将来有将来的两点，现在有现在的两点，各人有各人的两点。

4、改善城市和国家建设，通过大数据分析，可以提高城市和国家的建设效率；金融交易安全性，通过大数据分析，可以提高金融交易的安全性。随着大数据技术的发展，它已经和我们的生活息息相关。大数据的应用已经渗透到各个领域，改善了我们的生活质量。

5、技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从***集、处理、存储到形成结果的整个过程。实践是大数据的最终价值体现。

如何运用人工智能、物联网、大数据等信息化技术进行施工过程和工作时问...

1、实时数据***集：在施工现场部署各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器等，实时***集施工环境和设备运行数据。这些数据可以通过物联网传输到中央服务器，为施工过程和工作时间的研究提供准确的数据支持。 设备管理与维护：利用物联网技术对施工设备进行远程监控和管理。

2、机器学习是人工智能技术研究的重要领域，该技术可以让机器像人一样通过对大量数据资料的“学习”掌握相关知识，并开展相关的工作。

3、G技术就是在建设智慧城市在数据传输方面高速公路。而最终的数据汇集到大数据中心，通过人工智能的协调、处理、分配等复杂性的过程最终做出正确的、合理的、科学的、有前瞻性的决策、执行命令和措施。

4、人工智能：随着人工智能技术的快速发展，它与大数据、云计算、物联网等技术的深度融合，正在推动智能化转型升级，助力各行业数字化、智能化发展。

5、人工智能建模：使用人工智能技术，建立合适的建模模型，如机器学习和深度学习算法，以预测建筑项目的预算、工期和质量。智能建造管理：使用智能建造技术，管理建筑项目的生产过程，包括施工进度、质量控制和资源优化等。数据反馈：使用大数据技术，对建筑项目的数据进行反馈，以提高后续的智能建造管理效率。

关于大数据分析技术判断题，以及大数据分析期中考试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。