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hdfs是什么在线播放_hdfs默认的块大小(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

hdfs是什么

深圳市考计算机专业课知识点分享大家好，今天我来分享一些深圳市考计算机专业课的知识点，虽然内容不多，但希望能帮到大家。单选题 SQL-99中没有哪种数据类型？答案：string 解释：SQL-99中确实没有string类型。优先级降序为3142，求屏蔽中断字1010 答案：1100 解释：根据优先级顺序，屏蔽中断字是1100。 Hadoop中没有用到的是哪个？答案：GIS 解释：Hadoop主要用到的是HDFS、Hive和GIS。哪个不是访问控制方式？答案：被动解释：访问控制方式包括主动、被动、强制和角色。一个项目中，项目经理评估最快6天完成、最慢18天完成，最有可能多少天完成？答案：9天解释：根据评论区小伙伴提供的解析，最有可能完成的天数是9天。哪个不是多路服务？答案：FSK 解释：TDM、FDM、CDM和FSK中，FSK不是多路服务。软件开发中哪个步骤花的时间最长？答案：维护解释：维护阶段是软件开发中花费时间最长的。路由器属于什么层？答案：网络层解释：路由器属于网络层。专家系统用于什么？答案：管理和决策解释：专家系统主要用于管理和决策。哪个没有多义性？答案：没有多义性解释：这个题目有误，应该是多义性的概念。多选题网络强国原则包括哪些？答案：发展与安全解释：网络强国原则包括发展与安全。系统原则包括哪些？答案：总体性原则、有序性原则解释：系统原则包括总体性原则和有序性原则。给一个图，分别是书、作者、出版商，书和作者是一对多关系，是ER图吗？答案：是ER图解释：书和作者是一对多关系，是ER图。大数据特点有哪些？答案：量大、多样、准确、高速解释：大数据的特点包括量大、多样、准确和高速。关于MIDI哪些是对的？答案：比波形文件小、记录的不是音乐本身而是数字、可以根据数字还原成音乐解释：MIDI文件比波形文件小，记录的不是音乐本身而是数字，可以根据数字还原成音乐。等效测试包括哪些？答案：有效类和无效类解释：等效测试包括有效类和无效类。开发了一个软件，哪些测试是对的？答案：做单元测试、模块组合起来形成构件，对接口测试解释：开发软件后需要进行单元测试和对接口测试。哪些是位运算？答案：^｜解释：位运算包括^和｜。哪个定义是错的？答案：char x［5］＝｛"xxxxx"｝解释：这个定义是错的，应该是char x［5］＝｛'x'，'x'，'x'，'x'，'x'｝。判断题人民是网络的本质属性，xxx是底色答案：错解释：这个判断题有误。如果CPU没有在执行任务，那么等待队列为空答案：对解释：如果CPU没有在执行任务，等待队列为空。中断优先响应和中断优先处理均可通过中断屏蔽字实现答案：错解释：中断优先响应和中断优先处理不能通过中断屏蔽字实现。二叉树有25个节点，叶节点有5个，那么度为1的节点有14个答案：对解释：根据二叉树的性质，度为1的节点有14个。在公布安全漏洞信息时，公布的信息要控制在一定范围内，避免被黑客利用，造成经济损失答案：对解释：公布安全漏洞信息时要控制范围，避免被黑客利用。路由器根据转发表将分组从输入链路转发到输出链路答案：对解释：路由器根据转发表将分组从输入链路转发到输出链路。软件质量中客户需求是唯一标准答案：错解释：软件质量的标准不仅仅是客户需求。增加人数可以缩短工期答案：错解释：增加人数不一定能缩短工期。

𐟤”恶心但有效！区分系规易混考点的秘籍𐟓š 𐟓ˆ IT战略的中长期目标和策略路线/战略要点中长期目标：这是企业未来2~3年信息技术发展的具体目标，将远景目标具体化。策略路线/战略要点：实现上述中长期目标的途径或路线。易混淆点：分析题干是想描述目标，还是达成目标的方式。 𐟛’ B2C和O2O B2C：企业和消费者之间的电子商务。 O2O：线上购买线下的商品和服务，实体店提货或者享受服务。易混淆点：是否去实体店提货或者享受服务。 𐟔砩€‚应性维护和预防性维护适应性维护：使软件产品能够在变化后或变化中的环境中继续使用。预防性维护：在软件产品中的潜在错误成为实际错误前，检测并更正它们。易混淆点：维护发生的阶段。 𐟓Š 管理评审和技术评审管理评审：监控进展，决定计划和进度的状态，或评价用于达到目标所用管理方法的有效性。技术评审：评价软件产品，以确定其对使用意图的适合性。易混淆点：评审的对象、目的不同。 𐟓 HDFS和HBASE HDFS：适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，高度容错，适合部署在廉价的机器上。 HBASE：分布式、开源、面向列的数据库。易混淆点：适合的方向不同。 𐟌 PAAS和SAAS PAAS：平台即服务，指为云计算上各种应用软件提供服务的平台应用。 SAAS：软件即服务，指通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。易混淆点：提供的服务不同、路径不同。 𐟓 备考方法总结系规是偏管理类的科目（偏文科），所以备考的重心要放在理解和记忆上面。前期可以先跟着宋一林系规课系统地学习基础知识，一个月左右就差不多了，老师在课上会讲很多实用的做题技巧，要注意做好笔记。选择题就是多写、多练，对应好关键字和题眼，题刷的够多思路自然就打开了。计算题要背熟公式，吃透常见的题型；简答题要多背诵，先把关键词背下来，然后串着逻辑框架用自己的话复述，考试的时候能答上来70%左右就可以了，言之有理即可。论文要多背宋一林的模板和素材，并转化成自己熟练的表达方式。

美国人类发展与老年学PhD项目推荐大家好，我最近在寻找美国的人类发展与家庭研究（HDFS）或老年学（Gerontology）PhD项目，有没有小伙伴对这些领域比较了解？我搜索了一下，发现一些学校有这些项目，但可能还有一些遗漏。我的研究方向是：早期逆境和压力如何影响晚年时期的心理和生理健康，创伤如何影响父母身份的过渡，以及婚姻关系中的二元互动如何影响伴侣晚年的幸福感。根据这些方向，我找到了一些项目。我知道德克萨斯州、佛罗里达州和弗吉尼亚州有一些学校开设这类项目，但听说那边华人不太安全，所以暂时没考虑。 6月13日更新：非常感谢大家的帮助！目前我只考虑HDFS、Gerontology以及Developmental Psychology这三个领域的项目。我的主要研究领域还是心理学，其他的项目和心理学离得太远了。如果你有更多的推荐或者经验，欢迎留言分享哦！𐟙

我做过3个跟时序数据相关的业务系统，原始记录数都是千亿级的，按需求的不同，刚好用了3种最典型的方案，没用时序数据库，因为当时这种数据库还没火。如果你也遇到类似的需求，不妨看看我是怎么做的。第一个业务系统是用来存储和分析服务调用日志，用 hbase 就直接解决了，因为查询分析的需求不复杂，比如用服务名或机器名加时间做查询分析，就用它们生成不同的 row key 写到 hbase 就行，为了减少日志数量，只是在存储原始日志的机器上做了一点日志合并的工作，这种也是最简单的预计算：记录合并运算。第二个业务系统非常复杂，它需要抓取多个业务系统的数据过来做复杂的关联查询和统计分析，这里面的数据也包括最原始的时序数据，没有做任何预计算的工作，就是一个基于 hadoop 的离线批量处理系统，时序数据直接写到 hdfs，会按设备 id 和时间这两个维度存放时序数据。有些简单一点的查询用 hive 或 spark 就实现了，复杂的查询若跑几个小时太慢了就直接写程序实现。第三个业务系统原本甲方也想用 hadoop 那套方案，还计划花大几十万购买一批服务器组建 hadoop 集群。我看完他们的需求文档后，发现他们的业务需求没有用到其他业务系统的数据，是一个比较独立的系统，并且几十个查询分析需求都比较固定，就跟他们说采集回来的数据不需要全存到数据库中，边采集边按事先设计的计算规则把中间结果算好存到数据库中，然后用户再通过数据库基于中间结果做查询统计分析即可，最后花了几千块钱买了台pc机用 h2 这个很小的关系数据库就搞定了，原始数据每天大几十亿，预计算后存到 h2 每天就是小几百万的量。

大数据技术主要学什么？𐟤” 简单来说，大数据技术主要包括数据分析、数据存储、数据处理等方面。下面我来详细讲解一下这些核心技术都需要学习哪些知识点吧！𐟒ኊ1️⃣ 数据分析数据分析是大数据技术的核心之一。这方面你需要学习：数据挖掘：掌握关联规则挖掘、聚类分析、分类预测等方法，以便从海量数据中找出有价值的信息。统计学：了解描述性统计、推断性统计、概率论等基本概念，为数据分析提供理论基础。机器学习：熟悉常用的机器学习算法，如线性回归、决策树、神经网络等，用于构建预测模型。 2️⃣ 数据存储数据存储是大数据技术的基础。这方面你需要学习：关系型数据库：掌握SQL语言，了解MySQL、Oracle等数据库的原理和操作。非关系型数据库：学习MongoDB、Redis等NoSQL数据库的使用，应对大数据场景下的存储需求。分布式存储：了解Hadoop、HDFS等分布式存储系统的原理和架构。 3️⃣ 数据处理数据处理是大数据技术的关键环节。这方面你需要学习：数据清洗：学会使用Python、R等编程语言，对数据进行预处理，如去除重复、缺失值处理等。数据转换：掌握数据转换的方法，如数据规范化、特征工程等，以便将原始数据转换为适合分析的形式。数据可视化：学会使用Matplotlib、Seaborn等工具，将数据分析结果以图形的形式直观展示。 4️⃣ 其他知识点除了以上三个方面，你还需要学习以下知识点：数据采集：了解网络爬虫、API调用等数据采集方法，获取原始数据。大数据平台：熟悉Hadoop、Spark等大数据处理平台，掌握其基本操作和应用场景。云计算：了解云计算的基本概念，如虚拟化、容器、Kubernetes等，为大数据技术提供基础设施支持。总之，大数据技术涉及的知识点繁多，但只要 systematically（系统地）学习，相信你会在这个领域取得不错的成果！𐟒갟’갟’ꀀ

Hive表大不同！内外部咋选？ 11、Hive中Sort By和Order By的区别 Sort By：Sort By在Reducer之前对数据进行局部排序，但不保证全局排序。它适用于大规模数据集，因为可以在每个Reducer上进行并行排序。如果需要全局排序，需要使用Distribute By和Sort By来确保数据按照指定字段排序。 Order By：Order By用于全局排序，将所有数据发送到一个Reducer上进行排序，然后返回有序结果。对于大规模数据集，Order By可能会导致性能问题，因为所有数据都需要通过网络传输到一个Reducer上进行排序。 12、Hive的组件有哪些？ Hive通过编写SQL命令来执行MapReduce作业，主要组件包括： Metastore：用于存储系统的元数据，如表的结构信息和分区信息等。 Driver：解释、编译和执行用户提交的SQL命令，生成对应的MapReduce任务。 Executor：负责执行优化后的任务，并管理数据的读写过程。 HDFS：Hive的数据通常存储在HDFS中，这使得Hive能处理大规模数据集。 Compiler：解析和编译SQL命令，转换成一系列可以在Hadoop集群上运行的任务。 Optimizer：对生成的任务进行优化，比如合并任务等。 13、Hive内部表和外部表的区别数据的所有权内部表：Hive对内部表的数据拥有完全的所有权。删除内部表时，Hive将删除表的元数据和存储的数据，即表数据和表定义都会被完全删除。外部表：Hive不拥有数据的所有权，仅存储数据的路径。删除外部表时，Hive仅删除表的元数据，不会删除存储的数据，数据文件保留在文件系统中。数据的存储位置内部表：数据通常存储在Hive指定的仓库目录下（通常是/user/hive/warehouse）。用户可以通过设置LOCATION指定一个自定义的存储位置，但默认情况下数据和元数据都由Hive管理。外部表：数据可以存储在任意位置，比如HDFS上的任何路径或者其他存储系统中。创建外部表时必须显式指定数据的存储位置（使用LOCATION语句）。使用场景内部表适用于：数据完全由Hive管理的情况；数据不需要被外部系统共享；数据生命周期与Hive表同步（即，当表删除时数据也应当被删除）。外部表适用于：数据需要被多个应用或作业共享的情况；避免数据被Hive删除管理，即数据的使用寿命超过Hive表的寿命；数据已经存在且不希望Hive对数据拥有独占控制。具体例子内部表创建语句： CREATE TABLE emp(id INT, name STRING) STORED AS TEXTFILE; 外部表创建语句： CREATE EXTERNAL TABLE emp(id INT, name STRING) STORED AS TEXTFILE LOCATION'/path/to/data';

大数据技术主要学什么一、基础课程 •数学与统计：数学分析、高等代数、概率与统计，奠定数据分析基础。 •计算机基础：数据结构、操作系统、计算机网络，掌握计算机运作原理。二、核心课程 •编程语言：Python编程基础，学习高效数据处理与分析工具。 •数据库技术：SQL语言及关系型数据库（如MySQL）、非关系型数据库（如MongoDB）管理。 •数据处理与分析：数据采集、预处理、特征工程、数据挖掘算法（如分类、聚类）及统计分析。三、进阶技术 •大数据平台：Hadoop、Spark等分布式计算框架，HDFS、HBase等分布式存储技术。 •机器学习：线性回归、决策树、支持向量机等基础算法，TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。 •数据可视化：Tableau、Power BI等工具，将复杂数据转化为直观图表。四、实践与应用 •项目实践：参与实际项目，应用所学知识解决具体问题，积累项目经验。 •数据分析案例：用户行为分析、市场趋势预测等，提升数据分析能力。五、扩展领域 •云计算：了解IaaS、PaaS、SaaS服务模型，掌握云平台使用。 •物联网：传感器、通信协议等关键技术，探索物联网与大数据的结合。 •安全与隐私：数据加密、认证、防护技术，保障数据安全。大数据技术学习涵盖数学统计、计算机基础、编程语言、数据库、数据处理、大数据平台、机器学习、数据可视化等多个方面，通过系统学习和实践，能够掌握大数据处理与分析的核心技能，为未来的职业发展打下坚实基础。

数据科学与大数据技术专业必学课程清单 𐟓š 大一上学期：高等数学（上）程序设计基础线性代数大数据导论 𐟓š 大一下学期：大学物理离散数学高等数学（下） Python程序设计 𐟓š 大二上学期：模拟与数字电子技术基础数据结构与算法 JAVA程序设计概率论与数理统计数据采集技术 𐟓š 大二下学期：计算机网络计算机组成原理数据库原理及应用机器学习 Linux操作系统 𐟓š 大三上学期：操作系统算法分析与设计人工智能大数据技术原理及应用（Hadoop）大数据专业英语移动应用开发前端开发 𐟓š 大三下学期：计算机体系结构软件工程云计算 Spark编程基础总结：这个专业的培养方案涵盖了计算机基础、数据科学（数据采集、数据挖掘、数据分析）以及大数据开发（Hadoop、Spark、HDFS、MapReduce等）。其中，粉色标注的课程是大数据专业独有的，而其他课程则是所有计算机专业都会学习的。如果该专业划分在数统院，会学习更多数学相关的课程。

昆明北大青鸟大数据培训：从零开始到精通在昆明北大青鸟计算机学校的大数据培训中，第二个月的学习已经结束。这个月的学习内容相比第一个月难度有所增加，可能是因为之前完全没有接触过的缘故，所以需要多花一些时间去理解和掌握。第二个月的主要学习内容是Hadoop。在学习之前，我对Hadoop充满了憧憬。然而，真正开始学习后发现，它并不像想象中那么简单。Hadoop需要理解的地方很多，原理性的东西也不少，这需要我们花更多的时间去消化。总的来说，Hadoop阶段的学习需要的是理解和记忆。这个月我们主要学习了HDFS、MapReduce（MR）和Hive。HDFS是文件存储系统，MR是Hadoop中任务执行的方法之一，而Hive则是Hadoop上使用的数据库。这些内容都需要我们去理解它们的架构和工作原理。此外，还有一些细节需要我们去记忆和理解。对于Hadoop的学习，我觉得由于概念的东西比较多，所以需要提前去了解下，这样在讲师讲解时我们能够知道有这么个东西。讲完以后，我们需要抽时间去多理解。概念性的东西就是需要我们花时间去记忆。对于这个月的学习，我自己感觉学的一般，知道有哪些东西，但还不能完全记住，所以后期需要时不时地复习前面的内容，加深印象。总的来说，昆明北大青鸟计算机学校的大数据培训让我在专业技能上有了稳步的提升。虽然学习过程中遇到了一些挑战，但通过不断努力和理解，我相信自己能够更好地掌握这些知识。

大数据开发必学技能清单，别再盲目跟风！大数据开发不仅仅是靠决心就能搞定的，今天我来给大家详细讲讲，别急着划走，花3分钟看看这篇文章吧。 𐟒夻€么是大数据开发？简单来说，大数据开发就是利用各种技术手段来处理海量数据，并从中提取出有价值的信息。首先，你得有海量数据，没有数据支撑，大数据就是空谈。其次，你需要技术手段来处理这些数据，比如Hadoop，你一定听说过吧。 𐟒奤禕𐦍𞥭楐—？其实，大数据并不难学，但它的技术层面很广，涉及编程、网络、主机等多方面的知识。在学习技术框架时，最好动手在阿里云或者虚拟机上搭建集群。另外，大数据技术在生产和测试环境中是不一样的，生产环境会有实际的业务场景和各种各样的问题，所以有机会接触到大数据生产环境的话，学习效率会事半功倍。 𐟒奦‚何学习大数据开发？ 𐟔𗤸€、计算机基础知识操作系统知识计算机网络知识数据结构及算法数据库基本知识 Linux常用命令 𐟔𗤺Œ、语言基础 Java语言，包括JVM虚拟机、线程、集合等 Scala语言 Python语言 SQL语言及基本调优，主要是Hive SQL 𐟔𗤸‰、大数据入门：Hadoop生态体系掌握分布式数据处理和存储的思想，会写一些简单的MR任务 Hadoop生态圈的全貌 MR、Yarn、HDFS的工作过程 Zookeeper架构及原理数据采集框架Sqoop、Flume 任务平台Oozie和Azkaban的工作原理 𐟔𗥛›、数据仓库建模方法理论数仓分层理论星型模型、雪花模型、逆三泛式建模连链表通用模板、开链、闭链、卡拉链数据核验原理 𐟔𗤺”、离线数据处理主要围绕Hive和Spark的学习 Hive的基本架构和工作流程 Hive的基本调优 Spark的基本架构和工作流程 Spark的基本调优数据倾斜的处理 𐟔𗥅�实时数据处理主要围绕Spark Streaming和Flink进行学习 Spark Streaming的基本架构和工作流程 Spark Streaming的基本调优 Flink的基本架构和工作流程 Flink的基本调优 Hbase的基本架构 Kafka消息队列 𐟔𗤸ƒ、数据治理元数据管理数据质量监控数据存储治理数据计算治理希望这篇文章能帮你更好地理解大数据开发，别再盲目跟风了，明确目标，逐步前进吧！

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