南开大学复习资料-大数据导论.docx
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2022-12-18
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《大数据导论》课程期末复习资料
一、客观部分：（单项选择、多项选择）
（一）、单项选择以下不是NoSQL数据库的是（D）MongoDBHBaseCassandraDB22以
下不是目前主流开源分布式计算系统的是（A）AzureHadoopSparkStorm3.Apriori算
法是一种（A）算法关联规则聚类分类预测
（二）、多项选择大数据的特征包括（ABCD ）体量大（Volume）多样性（
Variety）速度快（Velocity）价值高（Value）按照数据结构分类，数据可分为（
ABC ）结构化数据半结构化数据非结构化数据无结构数据根据产生主体的不同，大
数据可以分为（BC）产量企业应用产生的数据大量个人用户产生的数据由巨量机器
产生的数据科研数据
数据可根据产生主体的不同分为三类：
（1）由少量企业应用而产生的数据。关系型数据库中的数据、数据仓库中 的
数据。
8. 简述大数据面临存储的问题与挑战。
随着结构化数据和非结构化数据数量的不断增长，以及分析数据来源的多样 化，
之前的存储系统设计已经无法满足大数据应用的需求。
对于大数据的存储，存在以下问题和挑战：
1. 容量问题：大数据通常可达到pb级的数据规模，因此大数据存储系统需 要达
到相应等级的扩展能力。
2. 延退问题：大数据应用还存在实时性的问题，很多大数据应用环境，如涉 及
网上交易或者金融类相关的应用，都需要较高的每秒进行读写操作的次数
3. 安全问题：某些特殊行业的应用，例如金融数据、医疗信息以及政府情报 等
又都自己的安全标准和保密性需求
4. 成本问题对于使用大数据环境的企业，成本控制是关键问题
5. 数据的积累，需要基于大数据的应用要求较长的数据保存时间，为了实现 长
期的数据保存，需要存储厂商开发出能持续进行数据一致性检测、备份和容灾 等保证
长期高可用性的技术
6. 灵活性大数据存储系统的基础设置规模庞大，保证存储系统的灵活性和 扩展
性是一大挑战。
为了应对大数据对存储系统的挑战，数据存储领域的工作者通过不懈努力提 升
数据存储系统的能力，主要提升有3个方面：提升系统的存储容量、提升系统 的吞吐
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