大数据技术原理与应用林子雨版课后习题答案

1、/post/bigdata,温馨提示：编辑幻灯片母版，可以修改每页PPT的厦大校徽和底部文字,大数据技术原理与应用（第2版）,本章配套教学视频,http:/dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata-online-course/#lesson2,大数据技术原理与应用（第2版） 第2章 大数据处理架构Hadoop在线视频观看地址,提纲,2.1 概述 2.2 Hadoop项目结构 2.3 Hadoop的安装与使用 2.4 Hadoop集群的部署与使用,欢迎访问大数据技术原理与应用教材官方网站： http:/dblab.xmu.edu.cn/post/bigdata,本PPT是如下教材的配套讲义： 大数据技术原理与应用 概念、存储、处理、分析与应用 （2017年2月第2版） ISBN:978-7-115-44330-4 厦门大学 林子雨 编著，人民邮电出版社,2.1 概述,2.1.1 Hadoop简介 2.1.2 Hadoop发展简史 2.1.3 Hadoop的特性 2.1.4 Hadoop的应用现状,2.1.1 Hadoop简介,Hadoop是A。

2、虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮 2010 年前后 物理网、云计算和大数据信息爆炸 将涌现出一批新的市场标杆企业2. 试述数据产生方式经历的几个阶段答： 运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3. 试述大数据的 4 个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4. 试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
5. 数据研究经历了哪 4 个阶段？专业资料整理分享 完美 WORD 格式编辑 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。
6. 试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。
7. 大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。

3、年前后 物理网、云计算和大数据信息爆炸 将涌现出一批新的市场标杆企业2. 试述数据产生方式经历的几个阶段答： 运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3. 试述大数据的 4 个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4. 试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
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6. 试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。
7. 大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。
大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8. 举例说明大数据的基本应用。

4、 试述数据产生方式经历的几个阶段答： 运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3. 试述大数据的 4 个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4. 试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
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大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8. 举例说明大数据的基本应用答：领域 大数据的应用金融行业 大数据在高频交易、社区情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重要作用。
汽车行业 利用大数据。

5、试述数据产生方式经历的几个阶段答： 运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。
3. 试述大数据的 4 个基本特征答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。
4. 试述大数据时代的“数据爆炸”的特性答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。
5. 数据研究经历了哪 4 个阶段？答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。
6. 试述大数据对思维方式的重要影响答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。
7. 大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。
大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8. 举例说明大数据的基本应用答：领域 大数据的应用金融行业 大数据在高频交易、社区情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重要作用。
汽车行业 利用大数据和物联网。