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spark大数据技术与应用期末考试题库

xiaofei
大数据技术
2024-11-27 03:18:11
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接下来为大家讲解spark大数据技术与应用，以及spark大数据技术与应用期末考试题库涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

1、大数据技术与应用专业学什么?
2、大数据处理为何选择spark?
3、大数据技术与应用专业简介

大数据技术与应用专业学什么?

大数据技术与应用属于信息技术或计算机科学的专业方向。这一专业方向融合了大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术，旨在培养适应“互联网+”时代需求的高素质技术技能型人才。

专业核心课程包括大数据可视化、云计算概论、数据结构、Hadoop核心技术等，这些课程聚焦于大数据时代的关键技术，如数据可视化展现复杂信息、云计算支持的大规模数据处理、高效的数据结构设计、Hadoop平台的大数据存储与计算等。

（图片来源网络，侵删）

大数据专业需要学习的课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据技术与应用专业的主要课程内容围绕基础技术和应用展开。首先，基础课程如数据库基础、JAVA基础、以及Oracle数据库的学习，为后续深入研究打下扎实的理论根基。接着，课程涉及实际应用层面，如网页前台技术、软件测试、Android技术等，旨在培养学生的实践操作能力。专业特色课程则聚焦于数据领域。

大数据处理为何选择spark?

1、处理速度和性能 Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。

（图片来源网络，侵删）

2、Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。

3、首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施：它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。

4、大规模数据处理能力：Spark能够在集群上处理大规模数据集，其内存管理和计算模型的优化使其在处理海量数据时表现出高效率。多样化的处理功能：Spark提供了多种数据处理和分析工具，如SQL查询、机器学习、流处理、图计算等，适用于多种应用场景。

5、Spark的优势：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架，它提供了强大的计算能力和丰富的功能库。与Hadoop相比，Spark在处理数据速度方面更胜一筹，因为它***用了内存计算的方式，避免了频繁读写磁盘带来的性能损耗。此外，Spark支持多种编程语言和编程模型，包括SQL、Python、R等，使得开发更加便捷。

6、总的来说，选择Hive还是Spark，取决于你的具体需求。如果你的项目主要集中在数据查询、数据仓库建设和数据分析，Hive可能是更好的选择；而如果你的项目需要进行大规模的数据处理，尤其是数据挖掘和机器学习相关的迭代计算，Spark则会提供更高的效率和更好的性能。