2017年全国职业院校技能大赛大数据技术与应用赛项试题

【大数据应用开发】2023年全国职业院校技能大赛赛题第03套

使用Scala编写Spark工程代码，将MySQL的shtd_store库中的user_info、sku_info、base_province、base_region、order_info、order_detail表的增量数据抽取到Hive的ods库对应的表中。具体步骤包括：1、抽取shtd_store库中user_info表的增量数据到ods库中的user_info表，根据operate_time或create_time作为增量字段，只添加新增数据，并静态分区为当前比赛日前一天的日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。2、使用Hive CLI执行show partitions ods.use

这份试题涵盖了Hadoop、Hive、Spark、mapreduce等大数据核心技术，考察了考生对这些技术的理解和应用能力，是国家级考试比赛的宝贵参考资料。

大数据考试的最新真题及详细答案内容。

本教材深入探讨华为在大数据领域的创新与实践，涵盖以下核心内容： 大数据技术发展趋势: 分析当前大数据技术发展方向，解读行业最新动态，展望未来趋势。 华为大数据解决方案: 详细介绍华为在大数据平台、数据仓库、数据湖等方面的解决方案，阐述其核心技术架构、优势及应用场景。 大数据应用案例: 结合实际案例，展示华为大数据解决方案在不同行业的应用，例如智慧城市、金融科技、智能制造等，体现其商业价值。

截至2017年5月31日，全国高等教育院校总数为2914所，其中普通高等院校2631所（包括独立学院265所）。详细数据可参考教育部官网：http://www.moe.gov.cn/srcsite/A03/moe_634/201706/t20170614_306900.html。

探索大数据技术与应用培训的最新趋势与发展。

大数据团队赛知识框架 一、大数据基础1. 大数据的概念、特点和价值2. 大数据技术栈3. 大数据处理流程 二、大数据处理技术1. Hadoop 生态系统2. Spark 生态系统3. NoSQL 数据库4. 数据仓库和数据湖 三、大数据分析技术1. 机器学习算法2. 深度学习算法3. 数据可视化4. 自然语言处理 四、大数据应用场景1. 金融风控2. 电商推荐3. 医疗健康4. 交通物流 五、大数据团队赛备赛1. 赛题分析和解题策略2. 团队协作和分工3. 代码调试和优化4. 项目展示和答辩

本视频教程专注于2017年的云计算与大数据技术，深入探讨了Hadoop、Storm、Kafka和Spark等核心组件的开发与应用。帮助初学者快速建立起对大数据处理领域的理解和实践能力。Hadoop是Apache软件基金会的开源项目，用于分布式存储和计算，核心包括HDFS和MapReduce。Storm是实时计算系统，用于处理无限的数据流，与Hadoop结合构建混合实时和批量处理环境。Kafka是高吞吐量的分布式消息系统，主要用于构建实时数据管道和流应用。Spark是快速、通用且可扩展的大数据处理框架，支持批处理、交互式查询、实时流处理、机器学习和图计算。通过本教程，你将掌握使用这些工具进行数据