云计算大数据基础知识题库

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一、云计算大数据培训需要学习什么学习云计算大数据需要学习什么：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoopmapreducehdfsyarn：Hadoop：Hadoop概念、版本、历史、HDFS如何工作、YARN介绍和组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：分布式Flume、Zookeeper、Kafka。
实时大数据计算的阶段：Mahout、Spark、Storm。
大数据采集阶段：Python、Scala。
大数据业务实践阶段：企业大数据处理业务场景开发、需求分析、解决方案实施以及复杂技术在实践中的应用。
学习大数据不是一朝一夕就能完成的。如果你想学好大数据，可以观看扣扣鼎学院的视频，希望对你有用。

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二、大数据基础学什么大数据的基础学习涉及到很多关键领域。主要学习内容如下：
1．数据库基础知识
掌握数据库的基本概念、架构和数据模型。学习用于数据操作的SQL语言，以及数据库设计和管理的原理。这是学习大数据的基础。
2.数据结构和算法
学习数组、链表、树和图等基本数据结构，以及排序、搜索和递归等基本算法。这对于数据处理和分析至关重要。
3.统计和数学知识
运用概率论、数理统计、线性代数等，这些知识可以让你了解数据分析的方法和工具。
4.数据挖掘和机器学习
学习数据预处理、特征提取、模型构建等基本流程，掌握聚类、决策树、神经网络、支持向量机等基本算法。
5.大数据处理技术和工具
了解Hadoop、Spark、MapReduce等大数据处理框架和工具，深入了解大数据处理和分析方法。
6.数据可视化
掌握Tableau、PowerBI、D3等数据可视化工具，让分析结果更加直观、易懂。
7.数据安全和隐私保护
学习数据加密、隐私保护、数据备份和灾难恢复等知识，加强数据保护和安全。
8.大数据开发与调试
学习Java、Python、Scala、R等编程语言以及相关开发框架和工具，如Git、IntelliJIDEA，支持大数据开发。系统和应用程序以及调试。
9.项目管理和团队协作
了解敏捷开发方法，例如Scrum、看板和团队协作工具Slack和Trello，以便在大数据项目中有效协作。
学习大数据基础知识是掌握数据科学领域知识的关键。本课程内容非常全面，涵盖了数据库原理、数据结构与算法、统计与概率论、数据挖掘与机器学习、分布式系统与云计算、大数据平台与工具等多个方面，帮助学生了解大数据。。应用数据技术的基本思想和方法。
大数据的基本特征是：
-技术性强：涉及多种数据管理和处理技术，如分布式系统、Hadoop、数据清洗和统计理论等。
-跨学科性：结合计算机科学、数学、管理学、经济学和人工智能等多个领域的知识。
-多种应用：技术和理论可应用于金融、医疗、交通、政府等多个领域。
-快速变化：随着技术的发展和应用需求的变化，大数据知识体系和应用场景不断更新。
-产生大量价值：大数据技术的应用为企业、政府和其他机构带来重大价值，掌握相关知识可以创造更多机会。

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三、最新云计算大数据试题云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的相关服务的添加、使用和交付模型，通常涉及通过互联网提供动态扩展且通常是虚拟的资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用的模式，是指通过网络按需获取所需的、易于扩展的资源；广义的云计算是指服务的交付和使用的模式，指的是通过网络按需且轻松扩展的方式来获取您需要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分发。
大数据，即大数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用的信息以实现更积极的目的。在企业的经营决策中。大数据的4V特征：Volume（容量）、Velocity（速度）、Diversity（多样性）和Truth（真实性）。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式计算架构。其特点在于海量数据挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据管理，分布式文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分区和并发访问执行，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算构建下一代大数据；数据技术数据仓库已经成为一个热门话题。从系统需求来看，大数据架构对系统提出了新的挑战：
1．标准机箱可以最大程度地解决某些任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU和网络的均衡设计以及数据仓库访问的优化设计，比传统同类平台高出一个数量级以上。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是最低的。4.系统更加稳定可靠。它可以消除多单点故障并统一组件或设备的质量和标准。5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。6.有计划且可预测的系统扩展和升级。
云计算与大数据的关系
简而言之：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全正确，但是可以帮助不理解这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释清楚一点的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化，然后分配使用。
可以说，大数据就相当于大数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展都是朝着同一个方向发展的。类似于传统数据库的经历一句话，传统数据库为大数据发展提供了足够的空间。
大数据的整体架构包括三层：数据存储、数据处理和数据分析。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据的需求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标体系，对数据进行分析以产生价值。
中间时间精度是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层的计算资源，支撑上层的大数据处理，大数据发展的趋势是实时交互查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的一句话：“在Miaji中只需动动鼠标就可以操纵PB级的数据。