大数据存储技术题库电子版

今天给大家分享大数据存储技术题库电子版，其中也会对大数据存储技术路线的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、大数据的存储和管理主要包括哪几方面的关键技术?
• 2、大数据技术Hadoop笔试题
• 3、大数据存储技术是否属于通信
• 4、当今大数据存储面临的主要问题是什么

大数据的存储和管理主要包括哪几方面的关键技术?

1、大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。

2、包括数据的存储、组织、索引和检索等，涉及分布式文件系统、数据库管理系统等关键技术，以应对大数据的海量、高速和多样性特点。大数据分析及挖掘：利用各种算法和模型对数据进行深入分析和挖掘，发现数据中的隐藏模式、趋势和关联，为决策提供支持。

3、大数据处理关键技术主要包括以下几个方面： 大数据***集 技术概述：大数据***集是指利用数据库、日志、外部数据接口等技术手段，从各种数据源获取大量的、不同类型的数据。关键技术：包括数据库***集技术、网络爬虫技术、日志***集技术等。这些技术能够实现对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的全面***集。

4、大数据的关键技术主要围绕四大方面展开：数据***集和预处理、大数据存储与管理、大数据分析和挖掘以及大数据展现和应用。数据***集和预处理技术负责智能化识别、定位、跟踪、传输等操作，将复杂数据转化为便于处理的形式。

大数据技术Hadoop笔试题

1、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。

2、大数据技术Spark常见面试问题汇总 Spark的Shuffle原理及调优Shuffle原理：定义：当使用reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作的时候，会发生shuffle操作。

3、大数据面试流程通常包括以下几个关键环节，旨在全面评估应聘者的专业技能、项目经验以及综合素质： 初步筛选与简历评估 答案：面试流程通常从提交简历开始，企业的人力资源部门或技术团队会对简历进行初步筛选，重点关注应聘者的教育背景、专业技能、项目经验以及与大数据相关的技术栈掌握情况。

4、大数据常见问题：数据倾斜数据倾斜表现 Hadoop中的数据倾斜表现 有一个或多个Reduce任务卡住，进度长时间停留在接近100%的位置（如999%），无法完成。容器（container）报错内存溢出（OOM）。某些Reducer读写的数据量异常庞大，远超其他正常的Reducer。

5、概率论：理解随机事件、概率分布等基本概念。假设检验：学习如何进行统计假设检验，判断样本数据的显著性。回归分析：掌握线性回归、逻辑回归等分析方法，用于预测和分类任务。因子分析：了解因子分析的基本原理和应用场景，用于数据降维和特征提取。

大数据存储技术是否属于通信

1、综上所述，大数据存储技术和通信技术虽然都是现代信息技术的重要组成部分，但它们在技术领域和应用场景上存在明显的差异。大数据存储技术关注数据的长期保存和高效访问，而通信技术则侧重于数据的实时传输和网络通信。两者相辅相成，共同推动了现代信息技术的发展。

2、通信技术 5G技术：提升了网络速度并降低了延迟，为物联网、智能城市等应用提供了强有力的支持。 光纤通信技术：通过高带宽和低损耗，实现高效稳定的数据传输。 信息技术 云计算：提供强大的计算能力和存储空间，支持远程协作和数据共享。

3、计算机技术：包括计算机硬件、操作系统、编程语言、数据库等方面的技术，网络技术：包括网络拓扑结构、协议、安全等方面的技术，通信技术：包括移动通信、卫星通信、光纤通信等方面的技术。

4、云计算技术 云计算技术是现代通信中的重要支柱之一。它通过网络将计算资源、存储资源以及应用程序等集中起来，以高效、可扩展的方式为用户提供服务。云计算技术能够实现数据的存储和处理能力的大幅提升，并且可以根据用户需求动态分配资源，实现资源的最大化利用。

5、现代通信领域不断推陈出新，涌现出多种革命性技术。以下是几种引领潮流的技术： 云计算技术：云计算技术通过集中管理计算资源、存储资源和应用程序，以高效和可扩展的方式为用户提供服务。它能够显著提升数据存储和处理能力，并根据用户需求动态分配资源，实现资源的最大化利用。

6、通信与网络技术：这是信息技术的基础，涵盖了移动通信、卫星通信等通信技术，以及局域网、广域网、互联网等网络技术，实现了全球范围内的信息传递和交流。

当今大数据存储面临的主要问题是什么

1、大数据存储面临的主要问题有：数据量的爆炸式增长导致的存储需求迅速扩张、数据存储的安全性问题和数据存储管理的复杂性。存储需求迅速扩张 随着数字化进程的加快，大数据存储面临的第一大挑战就是数据量的爆炸式增长。社交网络、云计算、物联网和移动设备的普及产生了海量的数据，传统的存储技术和设备已经无法满足这种巨大的存储需求。

2、资源调度难题：大数据的特点之一是其生成的时间点和数据量都是不可预测的。因此，我们需要建立一个动态响应机制，以合理调度有限的计算和存储资源。同时，考虑如何在成本最小化的同时获得理想的分析结果也是一个重要问题。 分析工具的局限性：随着数据分析技术的发展，传统的软件工具已经不再适用。

3、大数据面临的问题主要有：数据质量问题 大数据中常常包含大量的不完整、冗余甚至错误的数据。数据质量问题对于数据分析的准确性和可靠性构成挑战。数据清洗和预处理成为大数据分析中非常重要的环节。为了解决这一问题，企业和组织需要建立严格的数据治理机制，确保数据的准确性和质量。

4、数据安全问题：- 大数据系统可能遭受异常攻击，从而引发安全风险。- 数据泄露的风险始终存在，可能导致敏感信息外泄。- 在大数据传输过程中，安全隐患可能被忽视，为攻击者提供可乘之机。- 数据在存储和管理阶段也可能遭遇风险，比如不当的数据处理和存储技术缺陷。

5、大数据发展面临的困境主要包括以下几点：数据处理难题：处理效率与安全性：大数据的处理涉及到海量数据的快速分析和处理，这对计算能力和存储能力提出了极高要求。同时，数据的处理过程需要确保信息管理的可靠安全性，防止数据泄露或被非法利用，这是大数据发展中亟需攻克的重要问题。

6、基础设施安全问题。作为大数据传输汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据传输提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据传输发展的主要因素。个人隐私安全问题。

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