这份试题涵盖了Hadoop、Hive、Spark、mapreduce等大数据核心技术,考察了考生对这些技术的理解和应用能力,是国家级考试比赛的宝贵参考资料。
2019年大数据国赛试题(2) (1)
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深入解析HIVE:2019年面试题精粹
深入解析HIVE:2019年面试题精粹
这份题集涵盖了2019年常见的HIVE面试问题,深入探讨HIVE的核心概念和技术细节,助你轻松应对面试挑战。
核心主题:
HIVE架构与原理
数据类型与文件格式
分区表与分桶表
HQL语法与优化技巧
性能调优与故障排除
实际应用案例分析
通过学习这份题集,你将能够:
全面掌握HIVE的核心知识点
深入理解HIVE的工作机制
提升HQL编写能力和查询优化技巧
解决实际工作中遇到的HIVE问题
在面试中脱颖而出
立即开始学习,开启你的HIVE之旅!
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1大数据技术之Hadoop(入门).doc
【大数据技术之Hadoop入门】 Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构,主要用于解决大规模数据的存储和分析计算问题。它起源于Doug Cutting创建的Lucene项目,实现类似Google的全文搜索功能。随着数据量的增加,Lucene面临与Google相似的挑战。Cutting及其团队学习并模仿了Google的解决方案,例如GFS(Google文件系统)对应HDFS(Hadoop分布式文件系统),Map-Reduce对应Hadoop的MapReduce计算框架,而BigTable启发了HBase的发展。Hadoop的发展可以追溯到2001年,当时Lucene成为Apache基金会的子项目。2003年至2004年,随着Google公开GFS和MapReduce的部分细节,Cutting等人在两年内基于这些概念开发了DFS和MapReduce,极大地提升了Nutch的性能。2005年,Hadoop正式成为Apache基金会的一部分,其名称源自Cutting的儿子的玩具大象。Hadoop有三个主要版本:Apache、Cloudera和Hortonworks。Apache版本是最原始的版本,适合初学者学习。Cloudera广泛应用于大型互联网企业,提供支持、咨询和培训等商业解决方案,其产品CDH在兼容性、安全性和稳定性方面有所增强,Cloudera Manager则是集群部署和管理的平台。Hortonworks由雅虎工程师创立,对Hadoop的贡献非常大,其主打产品HDP是100%开源的,包含了Ambari等管理工具以及对Hive性能优化的HCatalog。Hadoop生态系统包括多个组件,如HDFS用于分布式存储,MapReduce负责大数据处理,YARN作为资源管理系统,HBase是NoSQL数据库,Zookeeper提供分布式协调服务,Hive提供类似SQL的接口进行数据分析,Pig简化了大数据处理的编程模型,Oozie是工作流调度系统,Sqoop用于Hadoop和传统数据库之间的数据导入导出,Flume用于日志收集和传输。Hadoop的核心特性包括高容错性、可扩展性和成本效益。通过数据的分布式存储和计算,Hadoop能够处理PB级别的数据。
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这份数据包含了截至2019年中国城市的GDP和人口信息,以Excel格式呈现,适用于数据分析。
数据格式如下:
| ID | 省份 | 地市 | GDP | 人口 | 人均GDP ||---|---|---|---|---|---|| 1 | 江苏 | 苏州 | 18597.00 | 1068.40 | 17.41 || 2 | 江苏 | 南京 | 12820.00 | 8335.00 | 1.54 || 3 | 江苏 | 无锡 | 11438.00 | 655.30 | 17.45 || 4 | 江苏 | 南通 | 8427.00 | 730.50 | 11.54 || 5 | 江苏 | 常州 | 7050.00 | 4771.70 | 1.48 |
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