大数据第五个v

A. 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！

B. 对于当今最流行的大数据技术AL人工智能技术。物联网技术。你了解多少

带你了解大数据及人工智能时代的3项关键技术

01 云计算根据美国国家标准与技术研究院（National Instituteof Standards and Technology，NIST）的定义，云计算是指能够针对共享的可配置计算资源，按需提供方便的、泛在的网络接入的模型。上述计算资源包括网络、服务器、存储、应用和服务等，这些资源能够快速地提供和回收，而所涉及的管理开销要尽可能小。具体来说，云模型包含五个基本特征、三个服务模型和四个部署模型。五个基本特征：

按需自助服务（on-demand self-service）

广阔的互联网访问（broad network access）

资源池（resource pooling）

快速伸缩（rapid elasticity）

可度量的服务（measured service）

三个服务模型：

软件即服务（Software as a Service，SaaS）

平台即服务（Platform as a Service，PaaS）

基础设施即服务（Infrastructure as a Service，IaaS）

四个部署模型：

私有云（private cloud）

社区云（community cloud）

公有云（public cloud）

混合云（hybrid cloud）

一般来说，云计算可以被看作通过计算机通信网络（例如互联网）来提供计算服务的分布式系统，其主要目标是利用分布式资源来解决大规模的计算问题。云中的资源对用户是透明的，用户无须知晓资源所在的具体位置。这些资源能够同时被大量用户共享，用户能够在任何时间、任何地点访问应用程序和相关的数据。云计算的体系结构如图1-3所示，还对三个服务模型进行了阐述。

一般来说，物联网能够在云计算的虚拟形式的无限计算能力和资源上补偿自身的技术性限制（例如存储、计算能力和通信能力）。云计算能够为物联网中服务的管理和组合提供高效的解决方案，同时能够实现利用物联网中产生的数据的应用程序和服务。对于物联网来说，云计算能够以更加分布式的、动态的方式来扩展其能处理的真实世界中物/设备的范围，进而交付大量实际生活中的场景所需要的服务。


在多数情况下，云计算能够提供物与应用程序之间的中间层，同时将实现应用程序所必需的复杂性和功能都隐藏起来，这将影响未来的应用程序开发。在未来的多云环境下，应用程序的开发面临着来自信息的收集、处理和传输等方面的新挑战。物联网在工业领域的应用涵盖了众多方面，例如自动化、优化、可预测制造、运输等。制造（manufacturing）是物联网在工业领域最大的市场，涉及软件、硬件、连通性和服务等。


随着物联网的引入，由原料、工件、机器、工具、库存和物流等组成的工业系统构成了实施制造过程的生产单元，上述这些构件之间可以互相通信。物联网提供的连通性驱动了各项操作技术（Operational Technology，OT）的实际性能的收敛性，这里的操作技术包括机械手、传送带、仪表、发电机等。在整个制造过程中，传感器、分布式控制以及安全软件发挥着“胶水”的作用。


当前，工业领域有远见的企业都将生产线和生产过程构建在了物联网之上。运输（transportation）是物联网在工业领域的第二大市场。当前，在众多城市中涌现的智能运输网络能够优化传统运输网络中的路径，生成高效、安全的路线，降低基础设施的开销并缓解交通拥塞。航空、铁路、城际等货运公司能够集成海量的数据来对需求进行实时分析，实现统筹规划和优化操作。


03 大数据随着物联网和云计算技术的发展，海量的数据以前所未有的速度从异构数据源产生，这些数据源所在的领域有医疗健康、政府机构、社交网络、环境监测和金融市场等。在这些景象的背后，存在大量强大的系统和分布式应用程序来支持与数据相关的操作，例如智能电网（smart grid）系统、医疗健康（healthcare）系统、零售业（retailing）系统、政府（government）系统等。


在大数据的变革发生之前，绝大多数机构和公司都没有能力长期保存归档数据，也无法高效地管理和利用大规模的数据集。实际上，现有的传统技术能够应对的存储和管理规模都是有限的。在大数据环境下，传统技术缺乏可扩展性和灵活性，其性能也无法令人满意。当前，针对海量的数据集，需要设计涵盖清洗、处理、分析、加载等操作的可行性方案。业界的公司越来越意识到针对大数据的处理与分析是使企业具有竞争力的重要因素。

1. 三类定义当前大数据在各个领域的广泛普及使得学界与业界对大数据的定义很难达成一致。不过有一点共识是，大数据不仅是指大量的数据。通过对现有大数据的定义进行梳理，我们总结出三种对大数据进行描述和理解的定义。1）属性型定义（attributive definition）作为大数据研究与应用的先驱，国际数据公司（International Data Corporation，IDC）在戴尔易安信（DELLEMC）公司的资助下于2011年提出了如下大数据的定义：

大数据技术描述了技术与体系结构，其设计初衷是通过实施高速的捕获、发现以及分析，来经济性地提取大量具有广泛类型的数据的价值。

该定义侧面描述了大数据的四个显著特征：数量、速度、多样化和价值。由Gartner公司分析师Doug Laney总结的研究报告中给出了与上述定义类似的描述，该研究指出数据的增长所带来的挑战与机遇是三个维度的，即显著增长的数量（Volume）、速度（Velocity）和多样化（Variety）。尽管Doug Laney关于数据在三个维度的描述最初并不是要给大数据下定义，但包括IBM、微软在内的业界在其后的十年间都沿用上述“3V”模型来对大数据进行描述。2）比较型定义（comparative definition）Mckinsey公司2011年给出的研究报告将大数据定义为：

规模超出了典型数据库软件工具的捕获、存储、管理和分析能力的数据集。

尽管该报告没有在具体的度量标准方面对大数据给出定义，但其引入了一个革命性的方面，即怎样的数据集才能够被称为大数据。3）架构型定义（architectural definition）美国国家标准与技术研究院（NIST）对大数据的描述为：

大数据是指数据的数量、获取的速度以及数据的表示限制了使用传统关系数据库方法进行有效分析的能力，需要使用具有良好可扩展性的新型方法来对数据进行高效的处理。

2. 5V以下是一些文献中关于大数据特征的描述：

数据的规模成为问题的一部分，并且传统的技术已经没有能力处理这样的数据。

数据的规模迫使学界和业界不得不抛弃曾经流行的方法而去寻找新的方法。

大数据是一个囊括了在合理时间内对潜在的超大数据集实现捕获、处理、分析和可视化的范畴，并且传统的信息技术无法胜任上述要求。

大数据的核心必须包含三个关键的方面：数量多、速度快和多样化，即著名的“3V”。

1）数量数据的数量又称为数据的规模，在大数据中，其是指在进行数据处理时所面对的超大规模的数据量。目前，海量的数据持续不断地从千百万设备和应用中产生（例如信息通信技术、智能手机、软件代码、社交网络、传感器以及各类日志）。

McAfee公司在2012年估算：在2012年的每一天中，全球都产生着2.5EB的数据，并且该数值约每40个月实现翻倍。

2013年，国际数据公司（IDC）估算全球所产生、复制和消费的数据已经达到4.4ZB，并且该数值约每两年实现翻倍。

到2015年，全球产生的数据将达到8ZB。根据IDC的研究报告，全球产生的数据将在2020年达到40ZB。

2）速度在大数据中，数据的速度是指在进行数据处理时所面对的具有高频率和高实时性的数据流。高速生成的数据应当及时进行处理，以便提取有用的信息和洞察潜在的价值。全球知名的折扣连锁店沃尔玛基于消费者的交易每小时产生2.5PB的数据。视频分享类网站（例如优酷、爱奇艺等）则是大数据高频率和高实时性特征的另一个例证。


3）多样化在大数据中，数据的多样化是指在进行数据处理时所面对的具有不同语法格式的数据类型。随着物联网技术与云计算技术的普及，海量的多源异构数据从不同的数据源以不同的数据格式持续地产生，典型的数据源有传感器、音频、视频、文档等。海量的异构数据形成各种各样的数据集，这些数据集可能包含结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，数据集的属性可能是公开或隐私的、共享或机密的、完整或不完整的，等等。随着大数据理论的发展，更多的特征逐步被纳入考虑的范围，以便对大数据做出更好的定义，例如：

想象（vision），这里的想象是指一种目的；

验证（verification），这里的验证是指经过处理后的数据符合特定的要求；

证实（validation），这里的证实是指前述的想象成为现实；

复杂性（complexity），这里的复杂性是指由于数据之间关系的进化，海量数据的组织和分析均很困难；

不变性（immutability），这里的不变性是指如果进行妥善管理，那么经过存储的海量数据可以永久保留。

描述大数据的五个关键特征（即“5V”）：

数量（Volume）

速度（Velocity）

多样化（Variety）

准确性（Veracity）

价值（Value）

4）准确性在商界，决策者通常不会完全信任从大数据中提取出的信息，而会进一步对信息进行加工和处理，然后做出更好的决策。如果决策者不信任输入数据，那么输出数据也不会获得信任，这样的数据不会参与决策过程。随着大数据中数据规模的日新月异和数据种类的多样化，如何更好地度量和提升数据可信度成为一个研究热点。


5）价值一般来说，海量的数据具有价值密度低的缺点。如果无法从数据中有效地提取出潜在的价值，那么这些数据在某种程度上就是没用的。数据的价值是决策者最关注的方面，其需要仔细且认真的研究。目前，已经有大量的人力、物力和财力投入到大数据的研究和应用中，这些投资行为都期望从海量数据中获得有价值的内容。但是，对于不同的机构和不同的价值提取方法，同样的数据集所产生的价值差异可能很大，即投入与产出并不一定成正比。


因此，对大数据价值的研究需要建立更加完善的体系。

C. 互联网时代，都说大数据，那什么是大数据

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、洞察力和流程优专化能力的海量、高属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)。

D. 大数据是个什么概念！

现代社会的技术水平的提高，任何事件、情况的数据都可以储存、读取。其代表就是云端

E. 数据库是大数据的主要课程吗

这个怎么说呢？数据库应该是大数据的课程之一，但是应该不算是主要课程。

因为大数据有5V特性，那么大数据课程也应该集中于这五个方面。

第一个V（Volume（大量）），那么就会有数据治理与数据整理，从大量甚至海量的数据中，找到有价值的数据，或者说有关联的对分析有帮助的数据。

第二个V（Velocity（高速）），这部分主要是数据实时性，比如现在有时某些城市会有所谓的堵车报告，或者实时概况，这种就是高速提高的实时性。比如今天才得到去年的信息，那有什么用？

第三个V（Variety（多样）），大数据并不是特定收集某些相关数据，而是从第一个V大量的数据中找到很多信息，信息非常的多，这里主要的内容应该是数据分析，以及数据关联性等等
第四个V（Value（低价值密度）），每一条数据拿出来其实都是没神勇的，只有将数据放在一起，进行分析管理才能得到一些趋势，概率，密度等等这些内容，其实大数据要做的就是讲得到的低价值密度的信息进行提炼，提炼为价值密度更高的信息。
第五个V（Veracity（真实性）），这个其实就是一个数据治理的过程，只是这里更多的存在一些去伪存真的意思，就好比现在的“刷X”，如果能判断出来哪些是刷的，哪些是真的，那么这不就是数据治理吗。而且只有真实的有效的信息才能对大数据有用，虚假的信息指挥干扰分析结果，所以真实性也很重要。

那为什么数据库还是大数据的课程之一？上面五个V和数据库没关系啊，但是大数据的数据最后还是要分层次，分系统的展现给用户，这里还是需要数据库来做，所以数据库还是有作用的，而且不管现在用的是什么大数据分析工具和怎么做的数据分析，分析工具都是作用在数据库内的数据上（这里的数据库并不特指都一个产品，而是所有的数据库产品），所以数据库本身还是要学习的，只是与在大数据中，数据库并不是那么重要而已。
举例来说：你可以不懂数据库，但是你可以涉及算法，算法就是大数据的主要核心之一，然后再由动数据库的将算法转换成数据库语言，只是这样的人一般都是大牛，平常人能做到转换这一步就不错了。

F. 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

G. “四个V”界定大数据概念

“四个V”界定大数据概念

大数据是一个新的概念，网友从各个领域看到过很多关于大数据概念的描述和界定，我们也很想知道从《纲要》的角度上来看，如何了解大数据的概念和内涵。

这个问题提的非常好，现在我个人认为大数据近几年无论从应用、从技术、从产业都发展的非常快，而且成为我们全社会一个非常瞩目的热词。但是从客观上来看，无论是学术界、产业界还是政府界，还是普通老百姓，对大数据这个词，BigData这个词汇是缺乏一个统一的共识的。我们可以看到很多大数据的概念和界定的描述，比如说维基网络对大数据的定义，是用我们现有的技术手段无法在期望时间内进行处理的数据的集合。然后在学术界大家非常熟悉的关于大数据的界定就是4个V，四个英文的第一个字母的描述，第一个V就是volume，是大量的。大数据的量很大，某一个程度上达到PB级才是大数据，但是有时候几百T也是大数据。

第二个V（variety）是类型，现在随着互联网的发展，很多类型不再是我们传统意义上处理的结构化数据，有时候是半结构化，甚至是非结构化，原有的信息技术很难处理的技术。

第三个V（velocity）是速度，就是大数据的处理速度要很快，在很快、很及时的时间内，从大量的数据中来非常及时的获得到我想要的数据和信息。比如说这个数据半个月以后分析出来好了，但是对我已经没有用了，时间已经过去了。在公共安全的领域甚至治安的领域，利用数据分析是很现实的一个应用。

第四个是value，大家知道，实际上value表示的是价值密度低，它是一个“废品利用”、“沙里淘金”、“大海捞鱼”的过程。从国家发改委牵头从一两年之前开始研究，会同工信部等部门来做相关行动纲要的研究和起草。从国家信息化发展大的角度来说，行动纲要的大数据的角度来看，我们学习大数据有一个共识，这样才对它的战略、内容会有更好的理解。

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