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文档简介
1、一、单项选择题(每题2分 共20分)二、填空题(每空2分共20分)题号12345678910答案BBDDBDDDCC1、客户端、JobTracker、Ta客Tracker、分布式文件系统2、网络黑客和病毒攻击威胁、信息资源泄露威胁、网络漏 洞威胁3、Naive Bayes 算法,KNN 算法。4、检索信息生成阶段。三、判断题(每个2分,共20分)TTFFT TTFFF四、简答题(每题10分共40分)1、根据自己的理解画出HDFS文件系统中文件读取的流程, 并解释其中的各个步骤。如上图所示,HDFS客户端首先要访问NameNode,并告 诉它所要读取的文件,在这之前,HDFS会对客户的身份信息
2、进行验证。验证的方式有两种:一种是通过信任的客户端, 由其指定用户名;第二种方式是通过诸如Kerberos等强制 验证机制来完成。接下来还需要检查文件的所有者及其设置 的访问权限。当文件确实存在,且该用户对其有访问权限时, NameNode会告诉HDFS客户端这个文件的第一个数据块的标 号及保存有该数据块的DataNode列表。这个列表是DataNode 与HDFS客户端间的距离进行的排序。有了数据块标号和 DataNode的主机名,HDFS客户端便可以直接访问最合适的 DataNode,读取所需要的数据块。这个过程会一直重复直到 该文件的所有数据块读取完成或HDFS客户端主动关闭了文 件流。
3、2、简述搜索引擎索引系统的形成过程。答:1)提取关键词:通过结构化、消噪去除掉网页中 所有的格式代码,同时去除非正文关键词或停用词,网页的 主文字内容后应用自身的分词系统,将此文分成一个分词列 表,然后存储在数据库中,并与此文的URL进行一一对应2)倒排文件建立索引:在不同索引词组成的索引表中 记录索引词ID号,说明匹配该索引词的文档数量,并匹配 文档在记录文件内的偏移量,通过这偏移量就可以读取记录 文件对应区域的信息。3)对网页完成重要度分析并完成排名3、大数据分析中重要的五个方面分别指什么?它们各 自完成的任务有哪些?答:1)可视化分析:运用一些数据分析的工具将数据 转化为图的形式,到达“
4、看图说话”的效果。2)数据挖掘算法:运用挖掘算法处理海量的数据并更 加科学地呈现出数据本身具备的特点。3)预测性分析能力:作用是让数据分析员可以根据数 据可视化分析和数据挖掘计算所得结果对未来的相关事物 做出一些预测性的判断。4)语义引擎:借助语义引擎,可从用户的搜索关键词、 标签关键词或其他输入语义,分析、判断用户需求5)数据质量和数据管理:高质量的数据和有效的数据 管理,无论是在学术研究还是在商业应用领域,都能够保证 分析结果的真实和有价值。4大数据的安全机制可从哪些方面提高?答:大数据的安全机制可从网络安全、数据安全、应用 安全、终端安全等各个管理角度加强大数据的安全防范。(1)网络安全
5、网络是输送大数据资源的主要途径,通过强化网络基础 设施安全保障,可以提高大数据环境的安全。可从如下四个 方面加强网络安全的保障措施:一是通过访问控制,以用户 身份认证为前提,实施各种策略来控制和规范用户在系统中 的行为,从而到达维护系统安全和保护网络资源的目的;二 是通过链路加密,建立虚拟专用网络,隔离公用网络上的其 他数据,防止数据被截取;三是通过隔离技术,对数据中心 内、外网络区域之间的数据流量进行分析、检测、管理和控 制,从而保护目标数据源免受外部非法用户的侵入访问;四 是通过网络审计,监听捕获并分析网络数据包,准确记录网 络访问的关键信息,通过统一的策略设置的规那么,智能地判 断出网络
6、异常行为,并对异常行为进行记录、报警和阻断, 保护业务的正常运行。(2)虚拟化安全虚拟化技术是大数据概念的一个基础组成局部,它加强 了基础设施、软件平台、业务系统的扩展能力,同时也使得 传统物理安全边界逐渐缺失。加强虚拟环境中的安全机制与 传统物理环境中的安全措施,才能更好地保障在虚拟化基础 之上为大数据提供的各类应用和服务的安全。可从如下两个 方面加强虚拟化安全的保障措施:一是在虚拟化软件层面建 立必要的安全控制措施,限制对虚拟化软件的物理和逻辑访 问控制;二是在虚拟化硬件方面建立基于虚拟主机的专业的 防火墙系统、杀毒软件、日志系统和恢复系统,同时对于每 台虚拟化服务器设置独立的硬盘分区,用
7、以系统和日常数据 的备份。(3)数据安全基于数据层面的保护最直接的安全技术包括两方面的 内容:一是数据加密,深入数据层保护数据安全,针对不同 的数据采用不同的加密算法,实施不同等级的加密控制策 略,有效地杜绝机密信息泄漏和窃取事件;二是数据备份, 将系统中的数据进行复制,当数据存储系统由于系统崩溃、 黑客入侵以及管理员的误操作等导致数据丧失和损坏时,能 够方便且及时地恢复系统中的有效数据,以保证系统正常运 行。通过以上措施可以保障大数据在数据方面的安全性。(4)应用安全由于大数据环境的灵活性、开放性以及公众可用性等特 性,部署应用程序时应提高应用方面的安全意识,充分考虑 应用可能引发的各类安全风险。加强各类程序接口在功能设 计、开发、测试、上线等覆盖生命周期过程的安全实践,广 泛采用更加全面的安全测试用例,在处理敏感数据的应用程 序与服务器之间通信时采用加密技术,通过以上措施可以保 障大数据在应用方面的安全性。(5)终端安全随着云计算、移动互联网等技术的开展,用户终端种类 不断增加,很多应用程序被攻击者利用收集隐私和重要数 据。用户终端上应部署安全软件,包括反恶意软件、防病毒、 个人防火墙以及入侵防御系统(IPS: Intrusion Prev
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