解惑大數(shù)據(jù)

第1章 大數(shù)據(jù)概述
Q1. 什么是大數(shù)據(jù)？
Q2. 大數(shù)據(jù)的規(guī)模如何？
Q3. 什么是大數(shù)據(jù)的多樣化？
Q4. 什么是大數(shù)據(jù)的快速化？
Q5. 什么是大數(shù)據(jù)的價(jià)值化？
Q6. 大數(shù)據(jù)的起源是什么？
Q7. 大數(shù)據(jù)帶來了哪些機(jī)遇？
Q8. 大數(shù)據(jù)帶來了哪些挑戰(zhàn)？
Q9. 什么是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？
Q10. 什么是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？
Q11. 大數(shù)據(jù)的技術(shù)特點(diǎn)是什么？
Q12. 大數(shù)據(jù)有哪些處理模式？
Q13. 大數(shù)據(jù)的硬件架構(gòu)有什么特點(diǎn)？
Q14. 大數(shù)據(jù)的軟件架構(gòu)有什么特點(diǎn)？
Q15. 大數(shù)據(jù)與云計(jì)算有什么關(guān)系？
Q16. 大數(shù)據(jù)適合哪些應(yīng)用？
Q17. 零售行業(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)？
Q18. 金融行業(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)？
Q19. 交通行業(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)？
Q20. 互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)？
Q21. 電信行業(yè)如何應(yīng)用大數(shù)據(jù)？
第2章 分布式平臺
2.1 分布式平臺的基本概念
Q22. 什么是分布式平臺？
Q23. 分布式平臺的基本原理是什么？
Q24. 什么是分布式文件系統(tǒng)？
Q25. 什么是分布式計(jì)算？
2.2 開源項(xiàng)目
2.2.1 Hadoop
Q26. 什么是Hadoop？
Q27. Hadoop有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？
Q28. Hadoop的歷史是什么？
Q29. Hadoop的優(yōu)點(diǎn)是什么？
Q30. Hadoop和RDBMS的區(qū)別是什么？
Q31. Hadoop和高效能計(jì)算、網(wǎng)格計(jì)算的區(qū)別是什么？
Q32. Hadoop的發(fā)展現(xiàn)狀如何？
Q33. Hadoop系統(tǒng)架構(gòu)如何？
Q34. 什么是HDFS？
Q35. 什么是MapReduce？
2.2.2 GraphLab
Q36. 什么是GraphLab？
Q37. GraphLab出現(xiàn)的背景是什么？
Q38. GraphLab和MapReduce的區(qū)別是什么？
Q39. GraphLab的優(yōu)點(diǎn)是什么？
Q40. GraphLab的軟件棧結(jié)構(gòu)是怎樣的？
Q41. GraphLab并行化的基本思想是什么？
Q42. GraphLab的數(shù)據(jù)模型是什么？
Q43. GraphLab程序的執(zhí)行模型是什么？
Q44. GraphLab和Mahout的區(qū)別是什么？
Q45. GraphLab有哪些相關(guān)子項(xiàng)目？
2.2.3 DPark
Q46. DPark是什么？
Q47. Spark是什么？
Q48. Spark和MapReduce的區(qū)別是什么？
Q49. DPark中有哪些基本概念？
Q50. DPark的計(jì)算模型是怎樣的？
Q51. RDD的工作原理是什么？
Q52. RDD的容錯(cuò)機(jī)制是什么？
Q53. RDD內(nèi)部的設(shè)計(jì)機(jī)制是什么？
Q54. DPark的任務(wù)調(diào)度機(jī)制是什么？
Q55. DPark共享變量的實(shí)現(xiàn)機(jī)制是怎樣的？
Q56. DPark和Spark的性能比較如何？
Q57. DPark和Spark的區(qū)別是什么？
2.2.4 Storm
Q58. Storm是什么？
Q59. Storm出現(xiàn)的背景是什么？
Q60. Storm有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？
Q61. Storm的設(shè)計(jì)特征是什么？
Q62. Storm中有哪些關(guān)鍵概念？
Q63. Storm集群中有哪些組件？
Q64. Storm如何高效地實(shí)現(xiàn)消息的可靠性？
Q65. Storm是如何實(shí)現(xiàn)容錯(cuò)的？
Q66. Storm有哪些缺點(diǎn)？
第3章 分布式數(shù)據(jù)庫
3.1 分布式數(shù)據(jù)庫的基本概念
Q67. 什么是分布式數(shù)據(jù)庫？
Q68. 什么是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫？
Q69. 什么是NoSQL數(shù)據(jù)庫？
Q70. 為什么需要分布式數(shù)據(jù)庫？
Q71. 大數(shù)據(jù)時(shí)代分布式數(shù)據(jù)庫的特征是什么？
Q72. 分布式數(shù)據(jù)庫相對傳統(tǒng)集中式數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點(diǎn)有哪些？
Q73. 什么是CAP定理？
3.2 開源項(xiàng)目
3.2.1 HBase
Q74. HBase是什么？
Q75. HBase的定位是什么？
Q76. HBase的設(shè)計(jì)特征是什么？
Q77. HBase和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別是什么？
Q78. HBase的數(shù)據(jù)模型是什么？
Q79. 運(yùn)行中的HBase有什么特點(diǎn)？
Q80. HBase的集群架構(gòu)是怎樣的？
Q81. HBase的存儲架構(gòu)是怎樣的？
Q82. HBase和HDFS的關(guān)系是什么？
Q83. 如何在HBase上運(yùn)行MapReduce？
Q84. HBase能否支持SQL？
Q85. HBase有哪些常用場景？
3.2.2 Hive
Q86. 什么是Hive？
Q87. Hive的適用場景有哪些？
Q88. Hive的設(shè)計(jì)特征是什么？
Q89. Hive和RDBMS的區(qū)別是什么？
Q90. Hive的體系結(jié)構(gòu)是怎樣的？
Q91. Hive的元數(shù)據(jù)存儲方案有哪些？
Q92. Hive的數(shù)據(jù)存儲模型有哪些？
Q93. Hive和SQL的區(qū)別是什么？
Q94. 常見的HiveQL操作有哪些？
Q95. 什么是Hive的用戶定義函數(shù)？
3.2.3 MongoDB
Q96. 什么是MongoDB？
Q97. MongoDB的設(shè)計(jì)特征是什么？
Q98. MongoDB的設(shè)計(jì)哲學(xué)是什么？
Q99. MongoDB中有哪些基本概念？
Q100. MongoDB數(shù)據(jù)模型是怎樣的？
Q101. MongoDB和SQL的區(qū)別是什么？
Q102. 如何進(jìn)行MongoDB的CRUD操作？
Q103. MongoDB支持哪些數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)？
Q104. MongoDB如何實(shí)現(xiàn)高可用？
Q105. MongoDB的分片機(jī)制是怎樣的？
Q106. MongoDB有哪些適用場景？
第4章 大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘
Q107. 什么是數(shù)據(jù)挖掘？
Q108. 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？
Q109. 數(shù)據(jù)挖掘主要解決的問題有哪些？
Q110. 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘有哪些算法？
Q111. 什么是有監(jiān)督學(xué)習(xí)？
Q112. 什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)？
Q113. 什么是C4.5算法？
Q114. 什么是SVM？
Q115. 什么是貝葉斯算法？
Q116. 什么是K-Means算法？
Q117. 什么是EM算法？
Q118. 什么是Apriori算法？
Q119. 數(shù)據(jù)挖掘算法在電信行業(yè)如何應(yīng)用？
Q120. 大數(shù)據(jù)時(shí)代如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘？
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