南开大学20秋学期《大数据开发技术（一）》在线作业-1.pdf

这篇资料涉及到了大数据开发技术相关的多个知识点，包括数据库类型、云数据库服务、大数据特性、数据库优点、计算模式、可视化工具、物联网技术、MapReduce工作流程以及大数据处理框架和工具等。下面将对这些知识点进行详细解释： 1. 列族数据库（Column Family Database）：这种数据库类型以列簇为数据组织方式，查找速度快，可扩展性强，适用于大规模数据存储，如Hbase。 2. Hbase中的Hlog：Hlog（HBase Write-Ahead Log）是Hbase用来保证数据持久化的关键机制，当系统出现故障时，可以通过Hlog恢复数据。 3. Google Cloud SQL：这是谷歌提供的基于MySQL的云数据库服务，提供自动备份、故障切换等功能。 4. 流数据实时计算：流数据处理强调实时或近实时地处理不断到来的数据，通常采用实时计算模式。 5. 数据库可视化工具：如Google Fusion Tables用于地图工具，提供数据分析和可视化功能。 6. 亚马逊RDS（Amazon Relational Database Service）：这是一个托管的关系数据库服务，支持MySQL、PostgreSQL等多种数据库引擎。 7. 图数据库：适用于处理高度相互关联关系的数据，如社交网络，例如Neo4j。 8. 大数据摩尔定律：体现大数据的“数据体量大”特征，指的是数据量每过一段时间就会翻倍。 9. 图数据库：灵活性高，支持复杂的图形算法，适合构建复杂的关系图谱。 10. Hbase与Zookeeper：在Hbase中，Zookeeper用于协调系统组件，如记录-ROOT-表的位置。 11. 亚马逊SimpleDB：这是一个键值数据库服务，提供简单灵活的存储解决方案。 12. UMP系统：通过Controller服务器实现实时监控、元数据管理等核心功能。 13. Hbase寻址：客户端只需要询问Zookeeper服务器，不需要直接连接Master。 14. Xtimeline：是一款时间线工具，用于展示时间序列数据。 15. 物联网关键技术：RFID（无线频率识别）、传感器和矩阵式二维码是物联网的重要组成部分，而交换机是网络设备，不属于物联网的关键技术。 16. MapReduce工作流程：MapReduce任务是并行处理的，不同Map和Reduce任务之间不直接通信，所有数据交换通过框架自身实现。 17. D3.js：这是一个强大的数据可视化库，用于创建信息图表。 18. Hadoop执行MapReduce任务的方式：可以通过Hadoop jar、Shell脚本或Python，但不包含Mahout。 19. MapReduce处理关系运算：处理差集运算时，Map过程需要记录元组信息及其来源。 20. Hadoop启动命令：使用start-all.sh命令启动所有进程。 21. R语言：R是一种用于统计分析和图形展示的强大工具，也是分析工具。 22. Storm中的Topology：Topology是流处理的核心，表示流转换图，可以并行计算，不是串行运行的。 23. Weka：这是一款数据挖掘和机器学习工具，用于数据分析。 24. 第三次信息化浪潮：解决信息爆炸问题，应对数据的快速增长和处理需求。 以上知识点涵盖了大数据技术的多个方面，包括数据库系统、云计算服务、数据处理框架以及数据可视化的工具和技术，对于理解和掌握大数据开发技术具有重要参考价值。