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DTM.PX3.016.001-TD-LTE原理及关键技术v5.0.0(JS-CMCC)

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林子雨大数据技术原理及应用第四章课后作业答案

大数据技术原理与应用第四章课后作业 黎狸 1.试述在Hadoop体系架构中HBase与其他组成部分的相互关系。 HBase利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据,实现高性能计算;利用Zookeeper作为协同服务,实现稳定服务和失败恢复;使用HDFS作为高可靠的底层存储,利用廉价集群提供海量数据存储能力; Sqoop为HBase的底层数据导入功能,Pig 和Hive为HBase提供了高层语言支持,HBase是BigTable的开源实现。 2.请阐述HBase和BigTable的底层技术的对应关系。 3.请阐述HBase和传统关系数据库的区别。 4.HBase有哪些类型的访问接口? HBase提供了Native Java API , HBase Shell , Thrift Gateway , REST GateWay , Pig , Hive 等访问接口。 5.请以实例说明HBase数据模型。

6.分别解释HBase中行键、列键和时间戳的概念。 ①行键标识行。行键可以是任意字符串,行键保存为字节数组。 ②列族。HBase的基本的访问控制单元,需在表创建时就定义好。 ③时间戳。每个单元格都保存着同一份数据的多个版本,这些版本采用时间戳进行索 引。 7.请举个实例来阐述HBase的概念视图和物理视图的不同。 8.试述HBase各功能组件及其作用。 ①库函数:链接到每个客户端; ②一个Master主服务器:主服务器Master主要负责表和Region的管理工作; ③③许多个Region服务器:Region服务器是HBase中最核心的模块,负责存储和 维护分配给自己的Region,并响应用户的读写请求

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习题答案复习进程

大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。

大数据技术原理与应用课程建设经验分享

摘要:大数据专业人才的培养是世界各国新一轮科技较量的基础,高等院校承担着大数据人才培养的重任。大数据专业作为典型的“新工科”专业,在课程体系建设方面还处于摸索阶段。首先剖析了大数据课程建设的难点,然后介绍了厦门大学建设的大数据课程体系,包括入门级课程、进阶级课程和实训课程,最后分享了大数据技术原理与应用课程建设的经验与方法,包括课程定位、培养目标、预备知识、大数据与云计算课程之间的知识切割、课程内容与学时安排、课程教材、实验环境搭建、配套资源建设、在线服务平台、线下培训与交流等。 关键词:课程体系;MOOC;公共服务平台 1 引言 大数据带来了信息技术的巨大变革,对社会生产和人们生活的各个领域都产生着深刻的影响,所到之处,或是颠覆,或是提升,让人们深切感受到了大数据实实在在的威力。对于一个国家而言,能否紧紧抓住大数据发展机遇,快速形成核心技术和应用并参与新一轮的全球化竞争,将直接决定未来若干年世界范围内各国科技力量博弈的格局。大数据专业人才的培养是新一轮科技较量的基础,高等院校承担着大数据人才培养的重任,因此,各高等院校非常重视大数据课程的开设,大数据课程已经成为信息相关专业的重要核心课程。北京大学、厦门大学、中国人民大学等一批高校在国内率先开设大数据课程。2016年,北京大学、中南大学、对外经贸大学3所高校成为国内首批获得教育部批准设立“数据科学与大数据技术”专业的本科院校,此后,教育部又于2017年和2018年分别批准32所和248所本科院校设立数据科学与大数据技术专业。与此同时,根据教育部公布的“大数据技术与应用”专业

备案和审批结果显示,截至目前,已经有累计208所职业院校获批“大数据技术与应用”专业。“数据科学与大数据技术”专业和“大数据技术与应用”专业一般被统称为“大数据专业”。随着大数据专业在国内众多高校中开设,大数据专业人才的培养迈入了全新的阶段。 大数据专业作为典型的“新工科”专业,在课程体系建设方面还处于摸索阶段,没有太多可供借鉴的现成经验,需要一大批热爱教学的高校教师积极投身课程体系和教材的建设工作中,共同推动全国高校大数据教学工作不断向前发展。厦门大学数据库实验室作为国内高校较早从事大数据教学资源建设的团队,从2013年开始,在大数据课程建设方面开展了很多有意义的尝试和探索,本文将分享笔者团队在这些方面的工作成果和经验做法。 2 大数据课程建设的难点 大数据专业课程涵盖范围较广,从学科角度而言,包括了数学(高等数学、线性代数、离散数学、数学建模等)、计算机(算法、数据结构、程序设计、数据库、操作系统、数据挖掘等)、统计(概率论与数理统计、多元统计分析等)等多学科知识。从数据分析流程角度而言,大数据专业课程包含了数据分析全流程的各种技术,包括数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化等各个环节的技术。 本文探讨的大数据课程是指数据分析全流程涉及的大数据技术类课程。需要强调指出的是,在这些大数据技术类课程中,并非所有课程都是大数据时代新生的课程,比如,数据采集课程主要讲解网络爬虫技术,这些技术在大数据时代到来之前就已经存在很多年了,并非到了大数据时代才诞生。同理,数据可视化也是经历了多年发展的“老课程”,知识内容并没有因为大数据的出现而发生本质的变化。实际上,大数据技术之所以受到热捧,主要在于以Hadoop和Spark为代表的分布式框架解决了以较低的成本实现海量数据的存储和计算的

大数据技术原理与应用 林子雨版 课后习题答案(精编文档).doc

【最新整理,下载后即可编辑】 第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。

3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段? 答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。

8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术 答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。

11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

林子雨大数据技术原理与应用第二章课后题答案

大数据第二章课后题答案 黎狸 1.试述Hadoop和谷歌的MapReduce、GFS等技术之间的关系。 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一-个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 ①Hadoop 的核心是分布式文件系统( Hadoop Ditributed File System,HDFS )和MapReduce。 ②HDFS是对谷歌文件系统( Google File System, GFS )的开源实现,是面 向普通硬件环境的分布式文件系统,具有较高的读写速度、很好的容错 性和可伸缩性,支持大规模数据的分布式存储,其冗余数据存储的方式 很好地保证了数据的安全性。 ③MapReduce 是针对谷歌MapReduce的开源实现,允许用户在不了 解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序,采用MapReduce 来整合分布式文件系统上的数据,可保证分析和处理数据的高效性。2.试述Hadoop具有哪些特性。 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的,它具有以下几个方面的特性。 ①高可靠性。采用冗余数据存储方式,即使一个副本发生故障,其他副本 也可以保证正常对外提供服务。 ②高效性。作为并行分布式计算平台,Hadoop采用分布式存储和分布式 处理两大核心技术,能够高效地处理PB级数据。 ③高可扩展性。Hadoop的设计目标是可以高效稳定地运行在廉价的计算 机集群上,可以扩展到数以千计的计算机节点。

④高容错性。采用冗余数据存储方式,自动保存数据的多个副本,并且能 够自动将失败的任务进行重新分配。 ⑤成本低。Hadoop采用廉价的计算机集群,成本比较低,普通用户也很 容易用自己的PC搭建Hadoop运行环境。 ⑥运行在Linux平台上。Hadoop是基于Java语言开发的,可以较好地 运行在Linux平台上。 ⑦支持多种编程语言。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写, 如C++。 3.试述Hadoop在各个领域的应用情况。 互联网领域是Hadoop应用的主要阵地。 ①雅虎将Hadoop主要用于支持广告系统与网页搜索。 ②Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等 方面。 ③淘宝Hadoop集群服务于阿里巴巴集团各部门,数据来源于各部门产品 的线上数据库( Oracle、MySQL)备份、系统日志以及爬虫数据,每天在 Hadoop集群运行各种MapReduce任务,如数据魔方、量子统计、推 荐系统、排行榜等。 ④百度选择Hadoop主要用于日志的存储和统计、网页数据的分析和挖掘、 商业分析、在线数据反馈、网页聚类等。 4.试述Hadoop的项目结构以及每个部分的具体功能。

(完整版)大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答:运营式系统阶段,用户原创内容阶段,感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答:数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答:大数据时代的“数据爆炸”的特性是,人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长,也就是说,每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段?

答:人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答:大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变:全样而非抽样,效率而非精确,相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答:数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力,能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发,从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的基本应用 答: 9.举例说明大数据的关键技术

答:批处理计算,流计算,图计算,查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答:IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语:云计算、物联网 答:云计算:云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力,用户只需要在具备网络接入条件的地方,就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网,是互联网的延伸,它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起,形成人与物、物与物相连,实现信息化和远程管理控制。 12.详细阐述大数据、云计算和物联网三者之间的区别与联系。

林子雨大数据技术原理与应用答案(全)

林子雨大数据技术原理及应用课后题答案 大数据第一章大数据概述课后题 (1) 大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5) 大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10) 大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16) 大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22) 大数据第六章云数据库课后作题 (28) 大数据第七章MapReduce课后题 (34) 大数据第八章流计算课后题 (41) 大数据第九章图计算课后题 (50) 大数据第十章数据可视化课后题 (53) 大数据第一章课后题 ——大数据概述 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。 第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及,计算机走入企业和千家万户。代表企业:Intel,AMD,IBM,苹果,微软,联想,戴尔,惠普等。 第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。代表企业:雅虎,谷歌阿里巴巴,百度,腾讯。 第三次信息浪潮2010年前后,云计算大数据,物联网快速发展,即将涌现一批新的市场标杆企业。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段。 经历了三个阶段: 运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。 用户原创内容阶段Web2.0时代。 感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。 3.试述大数据的4个基本特征。

数据量大(Volume) 据类型繁多(Variety) 处理速度快(Velocity) 价值密度低(Value) 4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。 大数据摩尔定律:人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长,即每两年就增加一倍。 5.科学研究经历了那四个阶段? 实验比萨斜塔实验 理论采用各种数学,几何,物理等理论,构建问题模型和解决方案。例如:牛一,牛二,牛三定律。 计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。 数据以数据为中心,从数据中发现问题解决问题。 6.试述大数据对思维方式的重要影响。 全样而非抽样 效率而非精确 相关而非因果 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别? 数据仓库以关系数据库为基础,在数据类型和数据量方面存在较大限制。 大数据决策面向类型繁多的,非结构化的海量数据进行决策分析。 8.举例说明大数据的具体应用。 汽车行业大数据和物联网技术无人汽车

《大数据技术原理与操作应用》第1章习题答案

第一章 单选题 1、下列选项中,最早提出“大数据”这一概念的是()。 ?A、贝恩 ?B、麦肯锡 ?C、吉拉德 ?D、杰弗逊 参考答案: B 答案解析: 暂无解析 2、下列选项中,哪一项是研究大数据最重要的意义()。 ?A、分析 ?B、统计 ?C、测试 ?D、预测 参考答案: D 答案解析: 研究大数据,最重要的意义是预测。 3、Hadoop1.0中,Hadoop内核的主要组成是()。 ?A、HDFS和MapReduce ?B、HDFS和Yarn ?C、Yarn ?D、MapReduce和Yarn 参考答案: A 答案解析: Hadoop1.0中,Hadoop内核的主要是由HDFS和MapReduce两个系统组成。 4、在HDFS中,用于保存数据的节点是()。

?B、datanode ?C、secondaryNode ?D、yarn 参考答案: B 答案解析: 暂无解析 多选题 1、下列选项中,属于Google提出的处理大数据的技术手段有()。 ?A、MapReduce ?B、MySQL ?C、BigTable ?D、GFS 参考答案: A,C,D 答案解析: Google提出了三个处理大数据的技术手段,分别是MapReduce、BigTable和G FS。 2、下列选项中,属于Hadoop优势的有()。 ?A、扩容能力强 ?B、可靠性 ?C、低效率 ?D、高容错性 参考答案: A,B,D 答案解析: Hadoop具有扩展能力强、成本低、高效率、可靠性、高容错性的优势。 3、下列选项中,属于Hadoop版本系列的有()。 ?A、Hadoop4 ?B、Hadoop2 ?C、Hadoop1

大数据技术原理及应用

大数据技术原理及应用 (总10页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面,使用请直接删除

大数据技术原理及应用 大数据处理架构—Hadoop简介 Hadoop项目包括了很多子项目,结构如下图 Common 原名:Core,包含HDFS, MapReduce和其他公共项目,从Hadoop 版本后,HDFS和MapReduce分离出去,其余部分内容构成Hadoop Common。Common为其他子项目提供支持的常用工具,主要包括文件系统、RPC(Remote procedure call) 和串行化库。 Avro Avro是用于数据序列化的系统。它提供了丰富的数据结构类型、快速可压缩的二进制数据格式、存储持久性数据的文件集、远程调用RPC的功能和简单的动态语言集成功能。其中,代码生成器既不需要读写文件数据,也不需要使用或实现RPC协议,它只是一个可选的对静态类型语言的实现。Avro系统依赖于模式(Schema),Avro数据的读和写是在模式之下完成的。这样就可以减少写入数据的开销,提高序列化的速度并缩减其大小。 Avro 可以将数据结构或对象转化成便于存储和传输的格式,节约数据存储空间和网络传输带宽,Hadoop 的其他子项目(如HBase和Hive)的客户端和服务端之间的数据传输。 HDFS HDFS:是一个分布式文件系统,为Hadoop项目两大核心之一,是Google file system(GFS)的开源实现。由于HDFS具有高容错性(fault-tolerant)的特点,所以可以设计部署在低廉(low-cost)的硬件上。它可以通过提供高吞吐率(high throughput)来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应

GSM简单工作原理

gsm工作原理:Gsm分GSM900、DCS1800和PCS1900三个频段,一般的所谓的双频手机就是在GSM900和DCS1800频段切换的手机。PCS1900(PCS1900 - Personal Communications System operating in the 1,900MHz band.)则是别的一些国家使用的频段(如美国)。 GSM900/1800分别是工作在890~960mhz/1710~1880mhz频段的。GSM900的手机最大功率是8W(实际中移动台没这么大的功率,一般的手机最大功率是2W,车载台功能大),而DCS1800的手机的最大功率是1W。 gsm工作原理之GSM900/DCS1800/PCS1900的区别: GSM900是初始的GSM 系统, MOBILE 的功率从输出1W-8W, GSM900的通道从1 ~124, DCS1800的通道从512~885; DCS1800是低功率的, 最高是1W; gsm工作原理之GSM的频段:GSM900 小区半径35km 上行890~915MHZ 下行将 935~960MHZ PHASE2: 890~915MHZ 和935~960MHZ; 通道号1---124. GSM1800小区半径2km(由于1800mhz手机的低功率) 上行1710~1785MHZ 下行 1805~1880MHZ。 PHASE2: SAME; 通道号 :512—885. 为高密度的用户. GSM1900: 1850~1910MHZ 1930~1990MHZ gsm工作原理中上行和下行组成一频率对, 上行就是手机发射、基站接收;下行就是基站到手机。例如935-960 和890-915 相差45MHZ, 第二个通道上, 上行落后下行三个时隙,以上就是gsm工作原理的相关内容。

GSM原理

GSM原理 GSM900和DCS1800就是我们平常讲的双频网络,它们都是GSM标准。两个系统功能相同,主要是频率不同,GSM900工作在900MHZ,DCS1800工作在1800MHZ。我国最早使用的是GSM900,随着通信网络规模和用户数量的迅速发展,原有的GSM900网络频率变得日益紧张,为更好地满足用户增长的需求,我国近期引入了DCS1800,并采用以GSM900网络为依托, DCS1800网络为补充的组网方式,构成GSM900/DCS1800双频网,以缓和高话务密集区无线信道日趋紧张的状况。只要用户使用的是双频手机,就可在GSM900/DCS1800两者之间自由切换,自动选择最佳信道进行通话,即使在通话中手机也可在两个网络之间自动切换而用户毫无察觉,而且手机选择了最佳信道,接通率得到了提高。为适应这个趋势,进一步抢占市场份额,诺基亚、摩托罗拉、爱立信等世界著名移动电话设备生产厂商竞相开发并推出多频段手机。 M系统的网络结构 GSM的历史可以追溯到1982年,当时,北欧四国向CEPT(Conference Europe of Post and Telecommunications)提交了一份建议书,要求制定900MHZ频段的欧洲公共电信业务规范,以建立全欧统一的蜂窝系统。同年,成立了移动通信特别小组(GSM-Group Special Mobile)。在1982年~1985年期间,讨论焦点是制定模拟蜂窝网标准还是制定数字蜂窝网标准问题,直到1986年决定为制定数字蜂窝网标准。1986年,在巴黎对不同公司、不同方案的系统(8个)进行了比较,包括现场试验。1987年5月选定窄带TDMA方案。与此同时,18个国家签署了谅解备忘录,相互达成履行规范的协议。1988年颁布了GSM标准,也称泛欧数字蜂窝通信标准。在现阶段,GSM包括两个并行的系统:GSM900和DCS1800,这两个系统功能相同,主要是频率不同。在GSM建议中,未对硬件作出规定,只对功能和接口制定了详细规定,这样便于不同产品可以互通。GSM建议共有12个系统。 1.GSM系统的主要组成 GSM数字蜂窝通信系统的主要组成部分可分为移动台、基站子系统和网络子系统。基站子系统(简称基站BS)由基站收发台(BTS)和基站控制器(BSC)组成;网络子系统由移动交换中心(MSC)和操作维护中心(OMC)以及原地位置寄存器(HLR)、访问位置寄存器(VLR)、鉴权中心(AUC)和设备标志寄存器(EIR)等组成。 2.GSM的区域、号码、地址与识别 1)区域划分 从地理位置范围来看,GSM系统分为GSM服务区,公用陆地移动网(PLMN)业务区、移动交换控制区(MSC区)、位置区(LA)、基站区和小区。 *GSM服务区 由联网的GSM全部成员国组成,移动用户只要在服务区内,就能得到系统的各种服务,包括完成国际漫游。 *PLMN业务区 由GSM系统构成的公用陆地移动网(GSM/PLMN)处于国际或国内汇接交换机的级别上,该区域为PLMN业务区,它可以与公用交换电信网(PSTN)、综合业务数字网(ISDN)和公用数据网(PDNN)互连,在该区域内,有共同的编号方法及路由规划。一个PLMN 业务区包括多个MSC业务区,甚至可扩展全国。 *MSC业务区 在该区域内,有共同的编号方法及路由规划。由一个移动交换中心控制区域称为 MSC业务区。一个MSC区可以由

大数据技术实验一平台搭建

《大数据技术原理与应用》实验报告一 题目:安装Hadoop 姓名:高聪江班级:大数据1533 学号:2015005677 日期:2017.11.01 实验环境: 笔记本电脑一台 Archlinux虚拟机3台 Hadoop 2-7-10 Java 1-8-0 实验内容与完成情况: 下载相关软件已完成 安装虚拟机已完成 配置环境变量已完成 安装Hadoop 已完成 出现的问题: 01 虚拟机运行软件选择 02 虚拟机选择 03 虚拟机的分盘出现问题 04 虚拟机命令不被识别 05 Hadoop版本选择 06 Hadoop无法正常启动 07 结束安装后活节点数是0 解决方案(列出遇到的问题和解决办法,列出没有解决的问题): 01 虚拟机运行软件选择使用了VirtualBox 02 虚拟机选择使用了Archlinux 03 虚拟机的分盘出现问题再分了一次,成功解决 04 虚拟机命令不被识别系统的环境变量出现问题,修改配置文件解决 05 Hadoop版本选择选择了2-7-10这一比较广泛的版本Hadoop 06 Hadoop无法正常启动由于格式化节点的时候没有先把生成文件都删除 07 结束安装后活节点数是0 这个问题原因一直没有找到,重装解决的 报告正文 1.实验内容与步骤 本实验主要内容和步骤如下: 1.1.实验内容

Hadoop集群搭建(由于伪分布比较简单,所以实验报告描述集群搭建),WorldCount实例测试。 1.2.实验步骤 1>下载相关软件。主要是Java,VirtualBox,Hadoop安装包,虚拟机的镜像 文件。 2>安装ArchLinux虚拟机(由于此发行版本比较洁净,系统体积小,运 行比较流畅) 安装结果如图: 3>进行Hadoop集群安装 >>启用网络并安装SSH和JDK >>配置SSH免密登录

大数据技术原理与应用

一:判断题(每小题 5 分)
1:Pig 是一个基于 Hadoop 的大规模数据分析平台,它为复杂的海量数据并行 计算提供了一个简单的操作和编程接口。
A:对 B:错 ? 答案:A ? 正确 2:所有的 MapReduce 程序都需要经过 Map 和 Reduce 这两个过程 A:对 B:错 ? 答案:B ? 错误 3:一般而言,分布式数据库是指物理上分散在不同地点,但在逻辑上是统一 的数据库。因此分布式数据库具有物理上的独立性、逻辑上的一体性、性能 上的可扩展性等特点。 A:对 B:错 ? 答案:A ? 正确

4:简单随机抽样,是从总体 N 个对象中任意抽取 n 个对象作为样本,最终 以这些样本作为调查对象。在抽取样本时,总体中每个对象被抽中为调查样 本的概率可能会有差异。
A:对 B:错 ? 答案:B ? 错误 5:信息生命周期管理是据生命周期管理的来源,最早由英国企业提出。 A:对 B:错 ? 答案:B ? 错误
二:单选题(每小题 5 分)
6:YARN 的 http 端口默认是______
A80 B8080 C 8090 D8088 ABCD ? 答案:D ? 错误
7:HBase 系统基本架构中主服务器 Master 的作用是______

A 包含访问 HBase 的接口,同时在缓存中维护着已经访问过的 Region 位置 信息,用来加快后续数据访问过程 B 可以帮助选举出一个 Master 作为集群 的总管,并保证在任何时刻总有唯一一个 Master 在运行 C 主要负责表和 Region 的管理工作 D 是 HBase 中最核心的模块,负责维护分配给自己的 Region,并响应用户的读写请求
ABCD
? 答案:C ? 错误
8:支撑大数据业务的基础是______
A 数据科学 B 数据应用 C 数据硬件 D 数据人才 ABCD
? 答案:B ? 错误
9:Heartbeat 间隔默认______
A1S B2S C3S D4S ABCD
? 答案:C ? 错误
10:下列关于 Hadoop API 的说法错误的是______

大数据技术原理与应用教学大纲

大数据技术原理与应用教学大纲 课程概述 入门级大数据课程,适合初学者,完备的课程在线服务体系,可以帮助初学者实现“零基础”学习大数据课程。课程采用厦门大学林子雨老师编著的国内高校第一本系统性介绍大数据知识专业教材《大数据技术原理与应用》。课程紧紧围绕“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”的指导思想,对大数据知识体系进行系统梳理,做到“有序组织、去粗取精、由浅入深、渐次展开”。课程由国内高校知名大数据教师厦门大学林子雨副教授主讲。 授课目标 课程的定位是入门级课程,本课程的目标是为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带。本课程将系统梳理总结大数据相关技术,介绍大数据技术的基本原理和大数据主要应用,帮助学生形成对大数据知识体系及其应用领域的轮廓性认识,为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。 课程大纲 第1讲大数据概述 1.1 大数据时代 1.2 大数据概念和影响 1.3 大数据的应用 1.4 大数据的关键技术 1.5 大数据与云计算、物联网 本讲配套讲义PPT-第1讲-大数据概述 第1讲大数据概述章节单元测验 第2讲大数据处理架构Hadoop 本讲实验答疑-第2讲-大数据处理架构Hadoop 2.1 概述

2.2 Hadoop项目结构 2.3 Hadoop的安装与使用 2.4 Hadoop集群的部署和使用 本讲配套讲义PPT-第2讲-大数据处理架构Hadoop 大数据处理架构Hadoop单元测验 第3讲分布式文件系统HDFS 3.1 分布式文件系统HDFS简介 3.2 HDFS相关概念 3.3 HDFS体系结构 3.4 HDFS存储原理 3.5 HDFS数据读写过程 3.6 HDFS编程实践 本讲配套讲义PPT-第3讲-分布式文件系统HDFS 分布式文件系统HDFS单元测验 第4讲分布式数据库HBase 4.1 HBase简介 4.2 HBase数据模型 4.3 HBase的实现原理 4.4 HBase运行机制 4.5 HBase应用方案 4.6 HBase安装配置和常用Shell命令 4.7 HBase常用Java API及应用实例

《大数据技术原理和应用操作》试卷A卷及答案

《大数据技术原理和应用操作》试卷A卷 一、单选题(每题2分,共计20分) 1.下列选项中,用于获取Zookeeper所包含的信息的Shell命令是()。 A、ls B、ls2 C、r D、get 2.MapReduce处理数据的工作流程大致分为()步。 A、两 B、三 C、四 D、五 3.下列选项中,关于HDFS的架构说法正确的是()。 A、HDFS采用的是主备架构 B、HDFS采用的是主从架构 C、HDFS采用的是从备架构 D、以上说法均错误 4.下列选项中,若是哪个节点关闭了,就无法访问Hadoop集群()。 A、namenode B、datanode C、secondary namenode D、yarn 5.下列选项中,Hadoop2.x版本独有的进程是()。 A、JobTracker B、TaskTracker C、NodeManager D、NameNode 6.下列选项中,存放Hadoop配置文件的目录是()。 A、include

B、bin C、libexec D、etc 7.下列选项中,最早提出“大数据”这一概念的是()。 A、贝恩 B、麦肯锡 C、吉拉德 D、杰弗逊 8.HDFS中的Block默认保存()份。 A、3份 B、2份 C、1份 D、不确定 9.下列选项中,主要用于决定整个MapReduce程序性能高低的阶段是()。 A、MapTask B、ReduceTask C、分片、格式化数据源 D、Shuffle 10在配置Linux网络参数时,固定IP地址是将路由协议配置为()。 A、static B、dynamic C、immutable D、variable 二、多选题(每题2分,共计20分) 下列选项中,属于Hadoop优势的有()。 A、扩容能力强 B、可靠性 C、低效率 D、高容错性 下列哪项可以作为集群的管理?

GSM基础原理—GSM数字移动通信系统

☆☆☆☆☆☆GSM基础原理☆☆☆☆☆☆ GSM数字移动通信系统 一、GSM系统的基本特点 GSM (global system for mobile communication)数字蜂窝移动通信系统(简称GSM系统)是完全依照欧洲通信标准化委员会(ETSI)制定的GSM规范研制而成的,任何GSM数字蜂窝移动通信系统都必须符合GSM技术规范。GSM系统是一种典型的开放式结构,作为一种面向未来的通信系统,它具有下列主要特点: ⑴GSM 系统由几个分系统组成,各分系统都有定义明确且详细的标准化接口方案,保证任何厂商提供的GSM系统设备可以互连。同时,GSM与各种公用通信网之间也都详细定义了标准接口规范,使GSM系统可以与各种公用通信网实现互连互通。 ⑵GSM系统除了可以开放基本的话音业务外,还可以开放各种承载业务、补充业务以及与ISDN 相关的各种业务。 ⑶GSM系统采用FDMA/TDMA及调频的复用方式,频率复用利用率较高,同时它具有灵活方便的组网结构,可满足用户的不同容量需求。 ⑷GSM具有较强的鉴权和加密功能,能确保用户和网络的安全需求。 ⑸GSM系统抗干扰能力较强,系统的通信质量较好。 二、蜂窝概念 ?蜂窝通信是一种使用频率复用的智能方法,以使有限的带宽可以容纳巨大数量的用户。 –其基本原理是把覆盖区域分为大量相连的小区域,每个小区域都使用自己的、低功率的无线基站。由于同样的频谱在分散的区域内可以被多次复用,这样,每次建立一个新的 基站(一个小区域)时,容量就会增加。 ?小区域被称为小区或单元(cell),一组小区组成区群(cluster)。 ?一个区群中小区的数量称为区群大小或频率复用因子。 –需要对这些小区域以智能的方式分配信道,以避免两种干扰: ?同频道干扰(cochannel interference) ?邻道干扰(adjacent channel interference) 蜂窝拓扑结构

林子雨大数据技术原理与应用第二章课后题答案

| 大数据第二章课后题答案 黎狸 1.试述Hadoop和谷歌的MapReduce、GFS等技术之间的关系。 Hadoop是Apache软件基金会旗下的一-个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。 ①Hadoop 的核心是分布式文件系统( Hadoop Ditributed File System,HDFS )和MapReduce。 ②HDFS是对谷歌文件系统( Google File System, GFS )的开源实现,是面 向普通硬件环境的分布式文件系统,具有较高的读写速度、很好的容错 性和可伸缩性,支持大规模数据的分布式存储,其冗余数据存储的方式 很好地保证了数据的安全性。 ③MapReduce 是针对谷歌MapReduce的开源实现,允许用户在不了解分布 式系统底层细节的情况下开发并行应用程序,采用MapReduce 来整合分 布式文件系统上的数据,可保证分析和处理数据的高效性。 2.试述Hadoop具有哪些特性。 . Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架,并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的,它具有以下几个方面的特性。 ①高可靠性。采用冗余数据存储方式,即使一个副本发生故障,其他副本 也可以保证正常对外提供服务。 ②高效性。作为并行分布式计算平台,Hadoop采用分布式存储和分布式处 理两大核心技术,能够高效地处理PB级数据。 ③高可扩展性。 Hadoop的设计目标是可以高效稳定地运行在廉价的计算机 集群上,可以扩展到数以千计的计算机节点。 ④高容错性。采用冗余数据存储方式,自动保存数据的多个副本,并且能 够自动将失败的任务进行重新分配。 ⑤成本低。 Hadoop采用廉价的计算机集群,成本比较低,普通用户也很容 易用自己的PC搭建Hadoop运行环境。 ⑥运行在 Linux平台上。Hadoop是基于Java语言开发的,可以较好地运 行在Linux平台上。 ⑦支持多种编程语言。 Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写, 如C++。 3.、 4.试述Hadoop在各个领域的应用情况。 互联网领域是Hadoop应用的主要阵地。 ①雅虎将Hadoop主要用于支持广告系统与网页搜索。 ②Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等方面。 ③淘宝Hadoop集群服务于阿里巴巴集团各部门,数据来源于各部门产品的 线上数据库( Oracle、MySQL)备份、系统日志以及爬虫数据,每天在 Hadoop集群运行各种MapReduce任务,如数据魔方、量子统计、推荐系统、 排行榜等。 ④百度选择Hadoop主要用于日志的存储和统计、网页数据的分析和挖掘、

《大数据技术原理与应用》课程标准

《大数据技术原理与应用》课程标准 课程信息 课程名称:大数据技术原理与应用课程类型:考查课 课程代码:1016074 授课对象:20XX物联网工程专业本科1-4班,20XX 物联网创新班矚慫润厲钐瘗睞枥庑赖賃軔朧。 学分:2 先修课:物联网导论、操作系统教程、JAVA编程聞創沟燴鐺險爱氇谴净祸測樅。 学时:28 后续课:智能家居、智能物流、云计算残骛楼諍锩瀨濟溆塹籟婭骒東。 制定人:理艳荣、张海兰制定时间:2018-9-3 课程性质 《大数据技术》是一门专业选修课,大数据技术入门课程,为学生搭建起通向“大数据知识空间”的桥梁和纽带,以“构建知识体系、阐明基本原理、引导初级实践、了解相关应用”为原则,为学生在大数据领域“深耕细作”奠定基础、指明方向。酽锕极額閉镇桧猪訣锥顧荭钯。 课程将系统讲授大数据的基本概念、大数据处理架构Hadoop、分布式文件系统HDFS、分布式数据库HBase、NoSQL数据库、云数据库、分布式并行编程模型MapReduce、流计算、图计算、数据可视化以及大数据在互联网、生物医学和物流等各个领域的应用。在Hadoop、HDFS、HBase和MapReduce等重要章节,安排了入门级的实践操作,让学生更好地学习和 掌握大数据关键技术。彈贸摄尔霁毙攬砖卤庑诒尔肤。 课程设计 课程目标设计 能力目标 总体目标:通过学习大数据相关理论知识,掌握大数据的系统架构及关键技术以及具体应用 场景,并结合具体设计实例,培养学生创新意识和实践能力。謀荞抟箧飆鐸怼类蒋薔點鉍杂。 件系统HDFS的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程,并熟练掌握分布式文件系统HDFS 的使用方法; (4)能够了解分布式数据库HBase的访问接口、数据模型、实现原理和运行机制,并熟练 掌握HBase的使用方法;厦礴恳蹒骈時盡继價骚卺癩龔。 (5)能够了解NoSQL数据库与传统的关系数据库的差异、NoSQL数据库的四大类型以及NoSQL数据库的三大基石;基本掌握Redis、MongoDB等NoSQL数据库的使用方法;茕桢广鳓鯡选块网羈泪镀齐鈞。 具体目标: 序号单项能力目标 1 能够掌握大数据的基本概念 2 能够掌握相关的数据管理、存储、分析计算等的技术基础 3 能够掌握Hadoop的相关知识 4 通过对数据库的学习和编程设计,掌握HBase的使用方法 5 掌握大数据知识体系的系统架构 知识目标 序号知识目标 1 了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求,掌握Hadoop的概念 1 / 4

研究生《大数据技术原理》教学大纲

《大数据技术原理》教学大纲 Big Data Technology 第一部分大纲说明 1. 课程代码: 2. 课程性质:专业非学位课 3. 学时/学分:20/2 4. 课程目标:本课程以大数据处理技术为主题,旨在让学生理解掌握大数据相关的基础知识及核心技术。掌握大数据处理的概念、大数据处理架构、分布式文件系统、分布式数据库、NoSQL数据库和分布并行Map/Reduce编程模型及编程方法等。课程强调融合云计算技术、大数据处理技术和分布并行编程为一体,力图反映大数据处理领域的最新成就和发展趋势。学生除完成基本理论课程学习外,课程将通过在大数据系统平台上的实践,学习和掌握大数据的基础知识。 5. 教学方式:课堂讲授、实验、自学与讨论相结合 6. 考核方式:考试+平时+实验 7. 先修课程:JAVA程序设计 9. 教材及教学参考资料: (一)教材: 《大数据技术原理与应用》人民邮电出版社主编林子雨 (二)教学参考资料: [1] 深入理解大数据,黄宜华,机械工业出版社

第二部分教学内容和教学要求 第一章课程介绍及大数据概述 教学内容: 对于课程的基本介绍,包括课程特色、教材介绍、篇章安排、主讲教师和助教等,介绍大数据发展历程、基本概念、主要影响、应用领域、关键技术、计算模式和产业发展,并阐述了云计算、物联网的概念及其与大数据之间的紧密关系。 教学要求: 了解大数据课程要求,特色,教学安排以及答疑安排,了解大数据发展历程、基本概念、应用领域、关键技术等。 第二章大数据处理架构Hadoop 教学内容: 介绍Hadoop的发展历史、重要特性和应用现状,并详细介绍Hadoop项目结构及其各个组件,最后,演示如何在Linux操作系统下安装和配置Hadoop。 教学要求:了解hadoop特性和应用,掌握hadoop的项目结构及组件构成以及hadoop的安装配置等技术。 第三章分布式文件系统HDFS 教学内容: 介绍分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求,然后介绍Hadoop分布式文件系统HDFS,详细阐述它的重要概念、体系结构、存储原理和读写过程,最后,介绍了一些HDFS 编程实践方面的知识。 教学要求:了解分布式文件系统的基本概念、结构和设计需求,掌握HDFS的概念,体系结构、存储原理和读写过程,熟练掌握HDFS编程实践技术。 第四章分布式数据库HBase 教学内容: 介绍了HBase的由来及其与关系数据库的区别,然后,介绍了HBase访问接口、数据模型、实现原理和运行机制,并在最后介绍了HBase编程实践方面的一些知识。 教学要求:熟练掌握HBASE的原理和工作机制、掌握HBASE的编程实现技术。

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