【大數據技術原理與應用（概念、存儲、處理、分析與應用）】第1章-大數據概述習題與知識點回顧

文章目錄

- 單選題
- 多選題
- 知識點回顧
- - 幾次信息化浪潮主要解決什么問題？
  - 信息科技為大數據時代提供哪些技術支撐？
  - 數據產生方式有哪些變革？
  - 大數據的發展歷程
  - 大數據的四個特點（4V）
  - 大數據對思維方式的影響
  - 大數據有哪些關鍵技術？
  - 大數據的常見四種計算模式
  - 大數據產業有哪些產業鏈環節？
  - 云計算有哪些關鍵技術？
  - 云計算的三種服務模式分別是什么意思？
  - 什么是云計算數據中心？
  - 物聯網有哪些組成部分？
  - 物聯網有哪些關鍵技術？

單選題

1、第一次信息化浪潮主要解決什么問題？
- A、信息傳輸
- B、信息處理 ??
- C、信息爆炸
- D、信息轉換
2、下面哪個選項屬于大數據技術的“數據存儲和管理”技術層面的功能？
- A、利用分布式文件系統、數據倉庫、關系數據庫等實現對結構化、半結構化和非結構化海量數據的存儲和管理。 ??
- B、利用分布式并行編程模型和計算框架，結合機器學習和數據挖掘算法，實現對海量數據的處理和分析
- C、構建隱私數據保護體系和數據安全體系，有效保護個人隱私和數據安全
- D、把實時采集的數據作為流計算系統的輸入，進行實時處理分析
3、在大數據的計算模式中，流計算解決的是什么問題？
- A、針對大規模數據的批量處理
- B、針對大規模圖結構數據的處理
- C、大規模數據的存儲管理和查詢分析
- D、針對流數據的實時計算 ??
4、大數據產業指什么？
- A、一切與支撐大數據組織管理和價值發現相關的企業經濟活動的集合 ??
- B、提供智能交通、智慧醫療、智能物流、智能電網等行業應用的企業
- C、提供數據分享平臺、數據分析平臺、數據租售平臺等服務的企業
- D、提供分布式計算、數據挖掘、統計分析等服務的各類企業
5、下列哪一個不屬于大數據產業的產業鏈環節？
- A、數據循環層 ??
- B、數據源層
- C、數據分析層
- D、數據應用層
6、下列哪一個不屬于第三次信息化浪潮中新興的技術？
- A、互聯網 ??
- B、云計算
- C、大數據
- D、物聯網
7、云計算平臺層（PaaS）指的是什么？
- A、操作系統和圍繞特定應用的必需的服務 ??
- B、將基礎設施(計算資源和存儲)作為服務出租
- C、從一個集中的系統部署軟件，使之在一臺本地計算機上(或從云中遠程地)運行的一個模型
- D、提供硬件、軟件、網絡等基礎設施以及提供咨詢、規劃和系統集成服務
8、下面關于云計算數據中心的描述正確的是：
- A、數據中心是云計算的重要載體，為各種平臺和應用提供運行支撐環境 ??
- B、數據中心就是放在企業內部的一臺中心服務器
- C、每個企業都需要建設一個云計算數據中心
- D、數據中心不需要網絡帶寬的支撐
9、下列哪個不屬于物聯網的應用？
- A、智能物流
- B、智能安防
- C、環保監測
- D、數據清洗 ??
10、下列哪項不屬于大數據的發展歷程？
- A、成熟期
- B、萌芽期
- C、大規模應用期
- D、迷茫期 ??

多選題

1、第三次信息化浪潮的標志是哪些技術的興起？
- A、個人計算機
- B、物聯網 ??
- C、云計算 ??
- D、大數據 ??
2、信息科技為大數據時代提供哪些技術支撐？
- A、存儲設備容量不斷增加 ??
- B、網絡帶寬不斷增加 ??
- C、CPU 處理能力大幅提升 ??
- D、數據量不斷增大
3、大數據具有哪些特點？
- A、數據的“大量化” ??
- B、數據的“快速化” ??
- C、數據的“多樣化” ??
- D、數據的“價值密度比較低” ??
4、下面哪個屬于大數據的應用領域？
- A、智能醫療研發 ??
- B、監控身體情況 ??
- C、實時掌握交通狀況 ??
- D、金融交易 ??
5、大數據的兩個核心技術是什么？
- A、分布式存儲 ??
- B、分布式應用
- C、分布式處理 ??
- D、集中式存儲
6、云計算關鍵技術包括什么？
- A、分布式存儲 ??
- B、虛擬化 ??
- C、分布式計算 ??
- D、多租戶 ??
7、云計算的服務模式和類型主要包括哪三類？
- A、軟件即服務（SaaS） ??
- B、平臺即服務（PaaS） ??
- C、基礎設施即服務（IaaS） ??
- D、數據采集即服務（DaaS）
8、物聯網主要由下列哪些部分組成的？
- A、應用層 ??
- B、處理層 ??
- C、感知層 ??
- D、網絡層 ??
9、物聯網的關鍵技術包括哪些？
- A、識別和感知技術 ??
- B、網絡與通信技術 ??
- C、數據挖掘與融合技術 ??
- D、信息處理一體化技術
10、大數據對社會發展的影響有哪些？
- A、大數據成為一種新的決策方式 ??
- B、大數據應用促進信息技術與各行業的深度融合 ??
- C、大數據開發推動新技術和新應用的不斷涌現 ??
- D、大數據對社會發展沒有產生積極影響

知識點回顧

幾次信息化浪潮主要解決什么問題？

浪潮	發生時間	標志	解決問題	代表企業
第一次浪潮	1980年前后	個人計算機	信息處理	Intel、AMD、IBM、蘋果、微軟、聯想、戴爾、惠普等
第二次浪潮	1995年前后	互聯網	信息傳輸	雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、騰訊等
第三次浪潮	2010年前后	物聯網、云計算和大數據	信息爆炸	阿里云、華為云、亞馬遜AWS、微軟Azure、思科、高通等

信息科技為大數據時代提供哪些技術支撐？

存儲設備容量不斷增加
CPU處理能力大幅提升
網絡帶寬不斷增加

數據產生方式有哪些變革？

運營式系統階段：主要來自企業和機構的內部運營系統
用戶原創內容階段：互聯網用戶生成的大量內容
感知式系統階段：物聯網（IoT）設備和傳感器生成的數據

大數據的發展歷程

萌芽期->成熟期->大規模應用期：

階段	時間	內容
萌芽期	上世紀90年代至本世紀初	數據挖掘理論和數據庫技術成熟，商業智能工具和知識管理技術開始應用，如數據倉庫、專家系統、知識管理系統等。
成熟期	本世紀前十年	Web2.0應用迅猛發展，非結構化數據大量產生，傳統處理方法難以應對，帶動大數據技術快速突破，形成并行計算與分布式系統兩大核心技術，谷歌的GFS和MapReduce技術受到追捧，Hadoop平臺普及。
大規模應用期	2010年以后	大數據應用滲透各行各業，數據驅動決策，信息社會智能化程度大幅提高。

大數據的四個特點（4V）

Volume（數據量大）
- 概念：大數據的顯著特點之一是數據量巨大。傳統的數據處理技術難以處理如此龐大的數據量，需要采用分布式存儲和計算技術。
- 實例：社交媒體平臺每天產生數以億計的帖子、圖片和視頻，傳感器網絡每秒生成海量數據等。
Variety（數據類型繁多）
- 概念：大數據不僅包括結構化數據，還包括大量的非結構化和半結構化數據，如文本、圖像、視頻、日志文件等。
- 實例：企業數據不僅包括傳統的財務數據、銷售記錄，還包括社交媒體評論、客戶反饋、視頻監控等多種形式的數據。
Velocity（處理速度快）
- 概念：大數據需要快速處理和分析，以便及時提取有用信息并做出決策。實時處理和流數據處理技術在大數據處理中非常重要。
- 實例：金融市場的實時交易數據、物聯網傳感器的實時監控數據、在線廣告的實時點擊流數據等。
Value（價值密度低）
- 概念：大數據的價值密度低，即從海量數據中提取有價值的信息和知識的難度較大，數據的整體價值相對于其數量來說是較低的。
- 實例：從社交媒體上的海量用戶生成內容中提取出有用的市場趨勢和消費者行為數據。

大數據對思維方式的影響

全樣而非抽樣：在大數據時代，我們不再依賴于少量的數據樣本，而是分析與某事物相關的所有數據。這種全面的數據分析使得研究結果更加全面和準確。
效率而非精確：大數據的處理強調速度和效率，而不是追求絕對的精確性。在面對復雜和海量的數據時，迅速得到一個大致準確的結果往往比耗費大量時間去得到一個精確的結果更有實際價值。
相關而非因果：我們逐漸轉變了傳統的因果關系思維，轉而關注事物之間的相關關系。雖然相關關系不能直接證明因果關系，但在很多實際應用中，找到相關性已經足夠幫助我們做出有效的決策。