大数据五v

A. 大数据技术培训都学什么

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：
第一，数据体量巨大
从TB级别，跃升到PB级别。
第二，数据类型繁多
前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。
第三，价值密度低
以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。
第四，处理速度快
1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。
物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

B. 大数据5v特征指的是

大数据技术具有“5V”特征：Volume(体量大）、Variety(多样性）、Velocity(变化快）、Veracity(准确性）、Value(价值大）。在维克托·迈尔－舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的弊雹胡《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据（big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

实用意义：

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在租拦“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而肆磨言，如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

以上内容参考：网络-大数据

C. 大数据可以概括为5个v，包括以下哪些

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为版5个V， 数据量大(Volume)、速度快权(Velocity)、类型多(Variety)、Value（价值）、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生

D. 大数据学习一般都学什么内容

基础阶段：、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

E. ibm提出大数据的5v特点是

IBM提出的大数据的5V特点是：

1. Volume（数据量）：指的是数据的规模大小。现代数据很多时，数据通常是以TB、PB来计尺灶量。

2. Velocity（数据速度）：指的是数据增长的速度。随着越来越多的设备与系统的互联，数据增长的速度越来越快，需要更快的采集、存储和处理数据的速度。

3. Variety（数据种类）：指的是数据的种类和类型。数据可以来自各种渠道和来源，例如传感器、社交媒体、图像或视频等。这些不同类型的数据需要采用不同的技术和工具进行处理和分析。

4. Veracity（数据真实性）：指的是数据的准确性、完整性和可信度。大数据的分析结果只有在数据真实可信的基础上才有价值。

5. Value（数据价值）：凯困消指的是数据所能带来的价值。通过对数据进行分析和挖掘，可以获得更深刻的商业洞察和智能决策，并推动公司业务增长和创新发展。

IBM提出的5个V特点，可以帮助我们更好地理解大数据的本盯知质和特点，指导数据的采集、存储、管理、处理和分析。

F. 大数据学习一般都学什么

学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java

大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。

有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

Linux

因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

Hadoop

这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。

其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了，只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念，听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据，到时候你就不会觉得数据大真好，越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据，因为这是你的价值所在，让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper

这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql

我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那？你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop

这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive

这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那？它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie

既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。

Hbase

这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka

这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的？排队买票你知道不？数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据（比如好几百G的文件）我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了。

因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（比如Kafka）的。

Spark

它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

G. 大数据的五大特点是什么

IBM提出了大数据”5V”特点：

一、Volume：数据量大，包括采集、存储和计算的量都非常大。大数据的枯迅中起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。

二、Variety：种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数昌宽据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、没山地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。

三、Value：数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。随着互联网以及物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何结合业务逻辑并通过强大的机器算法来挖掘数据价值，是大数据时代最需要解决的问题。

四、Velocity：数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。比如搜索引擎要求几分钟前的新闻能够被用户查询到，个性化推荐算法尽可能要求实时完成推荐。这是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。

五、Veracity：数据的准确性和可信赖度，即数据的质量。
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版权声明：本文为CSDN博主「arsaycode」的原创文章.........

H. 大数据主要学习什么

现在是大数据的时代，很多人都想从事大数据的职业.大数据主要学习什么？

基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis.hadoopmaprecehdfs:hadoop:hadoop概念、版本、历史、HDFS工作原理、YARN介绍和组件介绍.

大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop.

大数据结构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka.

大数据侍败带实时计算阶段:Mahout、Spark、storm.

大数据收集阶段:Python，Scala.

大数据商业实战阶段:实践企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用.

大数据枯返(bigdata、mega、data)或大量资料，是指需要新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和过程优化能力的大容量、高增长率和多样化的信息资产.在维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶写的《大数据时代》中，大数据不是随机分析法(抽样调查)的捷径，而是采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实老芦性).

大数据的5个v或特征为

第一，数据体量巨大

I. 大数据面试题及答案谁能分享一下

大数据时代才刚刚开始。随着越来越多的公司倾向于大数据运营，人才需求达到历史最高水平。这对你意味着什么？如果您想在任何大数据岗位上工作，它只能转化为更好的机会。您可以选择成为数据分析师，数据科学家，数据库管理员，大数据工程师，Hadoop大数据工程师等。在本文中，慧都网将介绍与大数据相关的前10大数据面试问题。

以下是最重要的大数据面试问题以及具体问题的详细解答。对于更广泛的问题，答案取决于您的经验，我们将分享一些如何回答它们的提示。

10个大数据面试入门级问题

无论何时进行大数据采访，采访者都可能会询问一些基本问题。无论您是大数据领域的新手还是经验丰富，都需要基础知识。因此，让我们来介绍一些常见的基本大数据面试问题以及破解大数据面试的答案。

1.您对“大数据”一词有何了解？

答：大数据是与复杂和大型数据集相关的术语。关系数据库无法处理大数据，这就是使用特殊工具和方法对大量数据执行操作的原因。大数据使公司能够更好地了解其业务，并帮助他们从定期收集的非结构化和原始数据中获取有意义的信息。大数据还允许公司采取数据支持的更好的业务决策。

2.大数据的五个V是什么？

答：大数据的五个V如下：

• Volume -Volume表示体积大，即以高速率增长的数据量，即以PB为单位的数据量

• Velocity -Velocity是数据增长的速度。社交媒体在数据增长速度方面发挥着重要作用。

• Variety -Variety是指不同的数据类型，即各种数据格式，如文本，音频，视频等。

• Veracity -Veracity是指可用数据的不确定性。由于大量数据带来不完整性和不一致性，因此产生了准确性。

• Value -价值是指将数据转化为价值。通过将访问的大数据转换为价值，企业可以创造收入。



YARN的两个主要组成部分：

• ResourceManager-该组件接收处理请求，并根据处理需要相应地分配给各个NodeManager。

• NodeManager-它在每个单个数据节点上执行任务




7.为什么Hadoop可用于大数据分析？

答：由于数据分析已成为业务的关键参数之一，因此，企业正在处理大量结构化，非结构化和半结构化数据。在Hadoop主要支持其功能的情况下，分析非结构化数据非常困难

• 存储

• 处理

• 数据采集

此外，Hadoop是开源的，可在商用硬件上运行。因此，它是企业的成本效益解决方案。




8.什么是fsck？

答：fsck代表文件系统检查。它是HDFS使用的命令。此命令用于检查不一致性以及文件中是否存在任何问题。例如，如果文件有任何丢失的块，则通过此命令通知HDFS。




9. NAS（网络附加存储）和HDFS之间的主要区别是什么？

答：NAS（网络附加存储）和HDFS之间的主要区别 -

• HDFS在一组计算机上运行，而NAS在单个计算机上运行。因此，数据冗余是HDFS中的常见问题。相反，复制协议在NAS的情况下是不同的。因此，数据冗余的可能性要小得多。

• 在HDFS的情况下，数据作为数据块存储在本地驱动器中。在NAS的情况下，它存储在专用硬件中。




10.格式化NameNode的命令是什么？

答：$ hdfs namenode -format。

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以上就是大数据面试题及答案，希望我的回答对您有帮助！