大数据技术是当今信息技术领域的一个重要分支，它涉及数据的采集、存储、处理和分析等多个方面。对于初学者来说，掌握基础的大数据计算技巧至关重要。以下是一些入门必做题库，帮助你轻松掌握大数据基础计算技巧。
一、数据采集与预处理
1. 数据采集
题目：从以下网站中采集数据，并使用Python进行数据清洗。
网站地址：https://example.com/data
数据格式：CSV
字段：姓名、年龄、性别、收入
解题思路：
- 使用Python的
requests库获取网页内容。 - 使用
pandas库读取CSV文件。 - 使用
pandas库进行数据清洗，如去除重复数据、处理缺失值等。
2. 数据预处理
题目：对以下数据进行预处理，并使用Python进行数据转换。
数据：
[
{"姓名": "张三", "年龄": 25, "性别": "男", "收入": 5000},
{"姓名": "李四", "年龄": 30, "性别": "女", "收入": 6000},
{"姓名": "王五", "年龄": 35, "性别": "男", "收入": 7000}
]
解题思路：
- 使用
pandas库读取数据。 - 使用
pandas库进行数据预处理，如去除重复数据、处理缺失值等。 - 使用
pandas库进行数据转换，如将年龄转换为年龄区间、将性别转换为性别比例等。
二、数据存储与查询
1. 数据存储
题目：使用Hadoop的HDFS存储以下数据。
数据：
[
{"姓名": "张三", "年龄": 25, "性别": "男", "收入": 5000},
{"姓名": "李四", "年龄": 30, "性别": "女", "收入": 6000},
{"姓名": "王五", "年龄": 35, "性别": "男", "收入": 7000}
]
解题思路：
- 使用Hadoop的HDFS存储数据。
- 使用Hadoop的MapReduce进行数据存储。
2. 数据查询
题目：使用Hadoop的Hive查询以下数据。
数据：
[
{"姓名": "张三", "年龄": 25, "性别": "男", "收入": 5000},
{"姓名": "李四", "年龄": 30, "性别": "女", "收入": 6000},
{"姓名": "王五", "年龄": 35, "性别": "男", "收入": 7000}
]
解题思路：
- 使用Hadoop的Hive查询数据。
- 使用Hive的SQL语法进行数据查询。
三、数据分析与挖掘
1. 数据分析
题目：对以下数据进行数据分析，并使用Python进行可视化。
数据：
[
{"姓名": "张三", "年龄": 25, "性别": "男", "收入": 5000},
{"姓名": "李四", "年龄": 30, "性别": "女", "收入": 6000},
{"姓名": "王五", "年龄": 35, "性别": "男", "收入": 7000}
]
解题思路：
- 使用
pandas库进行数据分析。 - 使用
matplotlib库进行数据可视化。
2. 数据挖掘
题目：使用Python进行数据挖掘，找出数据中的关联规则。
数据：
[
{"姓名": "张三", "年龄": 25, "性别": "男", "收入": 5000},
{"姓名": "李四", "年龄": 30, "性别": "女", "收入": 6000},
{"姓名": "王五", "年龄": 35, "性别": "男", "收入": 7000}
]
解题思路：
- 使用
pandas库进行数据预处理。 - 使用
apriori算法进行数据挖掘，找出数据中的关联规则。
通过以上题库的学习和实践，相信你能够轻松掌握大数据基础计算技巧。祝你学习顺利！