香港理工大学的硕士课程Big Data Computing（COMP5434）旨在向学生介绍大数据的概念和挑战，并教授学生应用专业技能和工具来管理和分析大数据。为了帮助学生做好考前复习准备，我们整理了考试中可能会出现的重点内容。

一、Big Data Computing考试重点

1. 大数据面临的挑战和应用领域。

2. 云计算基础：软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即服务(IaaS)、桌面即服务(DaaS)、公共云、私有云和企业云。

3. 大数据计算：概念、平台、服务和工具。

4. 大规模编程抽象：MapReduce及其开源实现Hadoop。

5. 大规模数据处理框架：Apache Spark及其内置模块。

6. 大规模数据库管理：NoSQL和其他工具，例如MongoDB、Google BigTable等。

7. 大数据机器学习系统：方法和工具。

8. 大数据可视化：数据类型和维度；可视化编码和感知。

9. 大数据案例研究。

二、Big Data Computing复习目标

1. 理解大数据的概念和挑战，以及为什么传统技术不足以分析大数据；

2. 了解如何收集、管理、存储和查询各种形式的大数据；

3. 熟悉经典的数据分析和机器学习算法；

4. 熟悉大规模分析工具，以解决一些开放的大数据问题；

5. 分析大数据对现实商业决策和战略的影响。

三、Big Data Computing考试复习建议

1. 巩固实践技能

编程在大数据课程中是一个重要的部分，因此除了理论知识，还需要具备动手实践的能力。你可以复习以下编程和工具：

- 编程语言：掌握用Python或Scala编写大数据程序的能力，尤其是Spark的编程。如果课程中使用了具体语言或工具，考试可能会涉及到一些代码片段的解释和编写。

- 常见框架和工具：

- Spark和MapReduce的实现：复习如何使用Spark进行基本的操作，如过滤、排序、连接等，以及编写简单的MapReduce任务。

- 数据可视化和分析工具：如Tableau、Power BI、Matplotlib等，如果课程涉及这些内容，复习如何通过这些工具进行大数据的可视化分析。

- 大数据的处理流程：模拟从数据的采集、存储、处理到分析的流程，确保你可以熟练地理解这些过程并加以实现。

2. 复习技巧与考试准备

- 刷题练习：复习过程中，重点是做历年试题以及课后习题。这些题目能够帮助你了解常考的知识点和出题风格。专注于大数据处理的流程题、代码片段分析以及应用场景讨论。

- 重点放在理解而非记忆：很多大数据计算的概念涉及到具体的实现和架构，理解原理及其作用场景比简单的记忆更重要。比如，HDFS的优缺点、MapReduce的工作机制等，需要深度理解。

3. 熟悉常见的考试题型

- 简答题：解释核心概念，如大数据的特点、分布式计算框架的优缺点。

- 应用场景题：给定一个大数据处理任务，选择合适的框架和技术来解决问题，解释选择的原因。

- 编程题：提供部分代码或算法，要求完成、修改或者解释代码的功能。

- 分析题：描述MapReduce或Spark的执行过程，解释任务调度、数据分区、失败处理等问题。

Big Data Computing课程的评估任务包括实验练习、项目、测验和考试，目的是帮助学生达到预期的学习效果。实验练习旨在鼓励学生充分理解相关知识，并通过实践丰富对各种软件工具的亲身体验。项目旨在提高学生理解和使用不同知识、原理、技术和工具的能力，从而通过团队合作解决实际问题。测验旨在确保学生理解概念。考试将评估学生对大数据技术的理解和使用。

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