大數據五v

A. 大數據技術培訓都學什麼

基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
大數據的5個「V」，或者說特點有五層面：
第一，數據體量巨大
從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類型繁多
前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第三，價值密度低
以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快
1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「V」——Volume，Variety，Value，Velocity。
物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。

B. 大數據5v特徵指的是

大數據技術具有「5V」特徵：Volume(體量大）、Variety(多樣性）、Velocity(變化快）、Veracity(准確性）、Value(價值大）。在維克托·邁爾－舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的弊雹胡《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。

大數據（big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

實用意義：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在租攔「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而肆磨言，如何利用這些大規模數據是贏得競爭的關鍵。

以上內容參考：網路-大數據

C. 大數據可以概括為5個v，包括以下哪些

大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為版5個V， 數據量大(Volume)、速度快權(Velocity)、類型多(Variety)、Value（價值）、真實性(Veracity)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生

D. 大數據學習一般都學什麼內容

基礎階段：、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。

大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。

大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。

大數據數據採集階段：Python、Scala。

大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。

E. ibm提出大數據的5v特點是

IBM提出的大數據的5V特點是：

1. Volume（數據量）：指的是數據的規模大小。現代數據很多時，數據通常是以TB、PB來計尺灶量。

2. Velocity（數據速度）：指的是數據增長的速度。隨著越來越多的設備與系統的互聯，數據增長的速度越來越快，需要更快的採集、存儲和處理數據的速度。

3. Variety（數據種類）：指的是數據的種類和類型。數據可以來自各種渠道和來源，例如感測器、社交媒體、圖像或視頻等。這些不同類型的數據需要採用不同的技術和工具進行處理和分析。

4. Veracity（數據真實性）：指的是數據的准確性、完整性和可信度。大數據的分析結果只有在數據真實可信的基礎上才有價值。

5. Value（數據價值）：凱困消指的是數據所能帶來的價值。通過對數據進行分析和挖掘，可以獲得更深刻的商業洞察和智能決策，並推動公司業務增長和創新發展。

IBM提出的5個V特點，可以幫助我們更好地理解大數據的本盯知質和特點，指導數據的採集、存儲、管理、處理和分析。

F. 大數據學習一般都學什麼

學習大數據首先我們要學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java

大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據要學習那個方向呢？只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。

有同學說Hibernate或Mybites也能連接資料庫啊，為什麼不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最後工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。

Linux

因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop

這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

YARN是體現Hadoop平台概念的重要組件有了它大數據生態體系的其它軟體就能在hadoop上運行了，這樣就能更好利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了，讓它直接跑在現有的hadoop yarn上面就可以了。

其實把Hadoop的這些組件學明白你就能做大數據的處理了，只不過你現在還可能對"大數據"到底有多大還沒有個太清楚的概念，聽我的別糾結這個。等以後你工作了就會有很多場景遇到幾十T/幾百T大規模的數據，到時候你就不會覺得數據大真好，越大越有你頭疼的。當然別怕處理這么大規模的數據，因為這是你的價值所在，讓那些個搞Javaee的php的html5的和DBA的羨慕去吧。記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper

這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql

我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那？你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop

這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive

這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie

既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。

Hbase

這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka

這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據（比如好幾百G的文件）我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了。

因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（比如Kafka）的。

Spark

它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

G. 大數據的五大特點是什麼

IBM提出了大數據」5V」特點：

一、Volume：數據量大，包括採集、存儲和計算的量都非常大。大數據的枯迅中起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。

二、Variety：種類和來源多樣化。包括結構化、半結構化和非結構化數昌寬據，具體表現為網路日誌、音頻、視頻、圖片、沒山地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。

三、Value：數據價值密度相對較低，或者說是浪里淘沙卻又彌足珍貴。隨著互聯網以及物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯並通過強大的機器演算法來挖掘數據價值，是大數據時代最需要解決的問題。

四、Velocity：數據增長速度快，處理速度也快，時效性要求高。比如搜索引擎要求幾分鍾前的新聞能夠被用戶查詢到，個性化推薦演算法盡可能要求實時完成推薦。這是大數據區別於傳統數據挖掘的顯著特徵。

五、Veracity：數據的准確性和可信賴度，即數據的質量。
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版權聲明：本文為CSDN博主「arsaycode」的原創文章.........

H. 大數據主要學習什麼

現在是大數據的時代，很多人都想從事大數據的職業.大數據主要學習什麼？

基礎階段:Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis.hadoopmaprecehdfs:hadoop:hadoop概念、版本、歷史、HDFS工作原理、YARN介紹和組件介紹.

大數據存儲階段:hbase、hive、sqoop.

大數據結構設計階段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka.

大數據侍敗帶實時計算階段:Mahout、Spark、storm.

大數據收集階段:Python，Scala.

大數據商業實戰階段:實踐企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用.

大數據枯返(bigdata、mega、data)或大量資料，是指需要新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和過程優化能力的大容量、高增長率和多樣化的信息資產.在維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶寫的《大數據時代》中，大數據不是隨機分析法(抽樣調查)的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理.大數據的5V特徵:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實老蘆性).

大數據的5個v或特徵為

第一，數據體量巨大

I. 大數據面試題及答案誰能分享一下

大數據時代才剛剛開始。隨著越來越多的公司傾向於大數據運營，人才需求達到歷史最高水平。這對你意味著什麼？如果您想在任何大數據崗位上工作，它只能轉化為更好的機會。您可以選擇成為數據分析師，數據科學家，資料庫管理員，大數據工程師，Hadoop大數據工程師等。在本文中，慧都網將介紹與大數據相關的前10大數據面試問題。

以下是最重要的大數據面試問題以及具體問題的詳細解答。對於更廣泛的問題，答案取決於您的經驗，我們將分享一些如何回答它們的提示。

10個大數據面試入門級問題

無論何時進行大數據采訪，采訪者都可能會詢問一些基本問題。無論您是大數據領域的新手還是經驗豐富，都需要基礎知識。因此，讓我們來介紹一些常見的基本大數據面試問題以及破解大數據面試的答案。

1.您對「大數據」一詞有何了解？

答：大數據是與復雜和大型數據集相關的術語。關系資料庫無法處理大數據，這就是使用特殊工具和方法對大量數據執行操作的原因。大數據使公司能夠更好地了解其業務，並幫助他們從定期收集的非結構化和原始數據中獲取有意義的信息。大數據還允許公司採取數據支持的更好的業務決策。

2.大數據的五個V是什麼？

答：大數據的五個V如下：

• Volume -Volume表示體積大，即以高速率增長的數據量，即以PB為單位的數據量

• Velocity -Velocity是數據增長的速度。社交媒體在數據增長速度方面發揮著重要作用。

• Variety -Variety是指不同的數據類型，即各種數據格式，如文本，音頻，視頻等。

• Veracity -Veracity是指可用數據的不確定性。由於大量數據帶來不完整性和不一致性，因此產生了准確性。

• Value -價值是指將數據轉化為價值。通過將訪問的大數據轉換為價值，企業可以創造收入。



YARN的兩個主要組成部分：

• ResourceManager-該組件接收處理請求，並根據處理需要相應地分配給各個NodeManager。

• NodeManager-它在每個單個數據節點上執行任務




7.為什麼Hadoop可用於大數據分析？

答：由於數據分析已成為業務的關鍵參數之一，因此，企業正在處理大量結構化，非結構化和半結構化數據。在Hadoop主要支持其功能的情況下，分析非結構化數據非常困難

• 存儲

• 處理

• 數據採集

此外，Hadoop是開源的，可在商用硬體上運行。因此，它是企業的成本效益解決方案。




8.什麼是fsck？

答：fsck代表文件系統檢查。它是HDFS使用的命令。此命令用於檢查不一致性以及文件中是否存在任何問題。例如，如果文件有任何丟失的塊，則通過此命令通知HDFS。




9. NAS（網路附加存儲）和HDFS之間的主要區別是什麼？

答：NAS（網路附加存儲）和HDFS之間的主要區別 -

• HDFS在一組計算機上運行，而NAS在單個計算機上運行。因此，數據冗餘是HDFS中的常見問題。相反，復制協議在NAS的情況下是不同的。因此，數據冗餘的可能性要小得多。

• 在HDFS的情況下，數據作為數據塊存儲在本地驅動器中。在NAS的情況下，它存儲在專用硬體中。




10.格式化NameNode的命令是什麼？

答：$ hdfs namenode -format。

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以上就是大數據面試題及答案，希望我的回答對您有幫助！