2017年山东大学大数据管理与分析考试题

### 2017年山东大学大数据管理与分析考试题知识点解析 #### 一、HDFS数据存放、读取和复制的过程 **HDFS (Hadoop Distributed File System)** 是Hadoop项目的核心子项目之一，是一种分布式文件系统设计，用于解决大规模数据集的存储问题。 - **数据存放过程**：当客户端向HDFS写入文件时，NameNode会根据文件大小和配置参数将其划分为多个Block，每个Block默认大小为128MB或64MB。Block被分布到不同的DataNode上进行存储。通常情况下，第一个Block会被复制三次，其余的Block则复制两次，这些副本会被尽可能均匀地分布在整个集群中，以提高数据的可靠性和可用性。 - **数据读取过程**：客户端发起读取请求时，NameNode会返回离客户端最近的DataNode地址，客户端直接与该DataNode通信获取数据。如果DataNode故障，客户端会自动连接到其他包含相同Block副本的DataNode上读取数据。 - **数据复制过程**：在HDFS中，Block的复制是自动完成的。当一个Block被写入时，它会被复制到其他DataNode上，以确保即使某个DataNode出现故障，数据仍然是可用的。NameNode会监控每个Block的状态，并确保每个Block都有足够的副本数。如果副本数量不足，NameNode会触发新的复制操作。 #### 二、MapReduce实现Wordcount **MapReduce** 是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念“Map（映射）”和“Reduce（归约）”，通过它们可以简化并行编程。 - **Map阶段**：读取输入文件中的每一行，将每行分解为键值对的形式，其中键为单词，值为1。例如，“Hello world”会被转换为("Hello", 1)和("world", 1)。 - **Shuffle阶段**：将Map阶段产生的中间结果按照键进行排序，并将相同的键分组在一起。 - **Reduce阶段**：对每一个分组的键执行汇总操作，将所有值相加得到最终的单词计数。输出结果为单词及其出现次数。 **伪代码示例**： ```java // Map函数 map(LongWritable key, Text value, Context context) { String line = value.toString(); String[] words = line.split("\\s+"); for (String word : words) { context.write(new Text(word), new IntWritable(1)); } } // Reduce函数 reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } ``` #### 三、用MapReduce统计文章被引用的次数 这个题目本质上也是对MapReduce的应用。输入数据包含文档ID和被引用的文档ID，目的是统计每个文档被引用的次数。 - **Map阶段**：读取每条记录，提取出被引用的文档ID作为键，值设为1。 - **Reduce阶段**：对相同的键执行求和操作，得到每个文档被引用的总次数。 **伪代码示例**： ```java // Map函数 map(LongWritable key, Text value, Context context) { String line = value.toString(); String[] parts = line.split(","); String citedId = parts[1].trim(); // 被引用文档ID context.write(new Text(citedId), new IntWritable(1)); } // Reduce函数 reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); } ``` #### 四、HBase的数据访问过程 **HBase** 是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的 Google 文档Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统。 - **数据存储**：HBase中的表由行、列族和时间戳组成。每个单元格存储一个版本的数据，时间戳可以用来区分不同版本的数据。 - **数据访问**：客户端可以通过RowKey来访问数据。RowKey是HBase中最重要的索引，决定了数据如何分布以及如何被检索。HBase使用B+树索引来加速RowKey的查找速度。 - **数据查询**：支持基于RowKey的精确查询，也可以通过Scan API进行范围查询或者全表扫描。 #### 五、Hive的组成模块及作为数据仓库的原因 **Hive** 是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的SQL查询功能，可以理解为Hadoop的SQL层。 - **组成模块**：Hive主要由Hive客户端、元数据存储和Hive服务器组成。 - **Hive客户端**：用户提交SQL查询的地方。 - **元数据存储**：存储表和分区等定义的元数据信息。 - **Hive服务器**：接收客户端的请求，执行HQL语句并返回结果。 - **作为数据仓库的原因**： - **易用性**：Hive支持类似SQL的语言，使得用户无需学习复杂的MapReduce就可以查询数据。 - **扩展性**：Hive构建在Hadoop之上，可以无缝地处理PB级别的数据。 - **集成性**：Hive与其他Hadoop生态系统工具如Pig、HBase等集成良好。 #### 六、朴素贝叶斯分类器的应用 **朴素贝叶斯分类器** 是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 - **问题描述**：根据年龄、是否学生和身高三个特征判断是否会购买商品。 - **数据格式**：| Age | Student | Height | Buy | | --- | ------- | ------ | --- | | <30 | No | High | No | | >30 | Yes | Low | No | | <30 | No | Low | Yes | | >30 | Yes | Low | Yes | - **建模步骤**： - **数据预处理**：对数据进行编码或转换，使其适用于模型。 - **概率估计**：计算每个特征在每个类别下的条件概率。 - **分类决策**：根据贝叶斯公式计算后验概率，选择最大后验概率对应的类别作为预测结果。 #### 七、K-means聚类算法的应用 **K-means聚类算法** 是一种无监督的学习算法，用于将数据集划分成K个簇。 - **问题描述**：已知5个点ABCDE的坐标，初始聚类中心为A和D，采用曼哈顿距离计算每个点到各个聚类中心的距离，并更新聚类中心。 - **算法步骤**： - **初始化**：随机选择K个样本作为初始聚类中心。 - **分配样本**：对于每个样本，计算其与各聚类中心的距离，将其分配到距离最近的簇中。 - **更新聚类中心**：重新计算每个簇的质心作为新的聚类中心。 - **迭代**：重复以上步骤，直到聚类中心不再变化或达到最大迭代次数。 #### 八、数据平滑方法 **数据平滑** 是一种用于减少数据中的噪声或异常值的技术。 - **均值平滑**：通过计算一组相邻数值的平均值得到一个新的数值序列，以此来降低噪声的影响。 - **其他平滑方法**： - **移动平均法**：使用滑动窗口计算局部平均值。 - **指数平滑法**：给予不同时间段的数据不同的权重，较近的数据赋予更高的权重。 - **洛伦兹曲线平滑**：使用洛伦兹曲线拟合数据，去除极端值的影响。 #### 九、PageRank算法的实现及MapReduce与Spark的比较 **PageRank算法** 是Google搜索引擎排名的核心算法之一，用于评估网页的重要性。 - **MapReduce实现**： - **Map阶段**：计算每个页面的出链和入链数。 - **Reduce阶段**：根据PageRank公式更新每个页面的PageRank值。 - **迭代计算**：多次重复MapReduce过程，直到PageRank值收敛。 - **Spark实现**： - **RDD（弹性分布式数据集）**：将数据集表示为不可变的分布式对象集合。 - **迭代计算**：利用Spark的迭代计算能力，在内存中迭代更新PageRank值。 - **异同点**： - **共同点**：都可用于实现PageRank算法，都需要迭代计算。 - **不同点**： - **性能**：Spark比MapReduce更快，因为它支持内存计算。 - **易用性**：Spark提供了更高级的API，编写代码更简洁。 - **迭代处理**：Spark更适合迭代计算任务。 #### 十、推荐算法及其实现并行化 **推荐算法** 是一种根据用户的偏好来预测用户可能感兴趣的内容的算法。 - **协同过滤算法**：基于用户或物品的历史行为来推荐相似的物品。 - **实现并行化**： - **数据分区**：将数据划分为多个部分，每个部分可以在不同的计算节点上进行处理。 - **并行计算**：使用MapReduce或Spark等框架并行计算用户或物品间的相似度。 - **结果合并**：将各个计算节点的结果合并起来，生成最终的推荐列表。 以上是对2017年山东大学大数据管理与分析考试题中涉及知识点的详细解析，希望对您有所帮助。