4、⼤数据产业指什么?

A. 　关系数据库以完善的关系代数理论作为基础，有严格的标准

B. 　关系数据库可扩展性较差，⽆法较好⽀持海量数据存储

C. 　NoSQL可以⽀持超⼤规模数据存储

D. 　NoSQL数据库缺乏数学理论基础，复杂查询性能不⾼

A. 　描边(stroke)-颜⾊值

B. 　描边宽度(stroke-width)-数字(通常以像素为单位)

C. 　SVG的默认样式是⿊⾊填充

D. 　不透明度(opacity)–0.0(完全透明)和1.0(完全不透明)之间的数值

A. 　CA:也就是强调⼀致性(C)和可⽤性(A)，放弃分区容忍性(P)

B. 　CP:也就是强调⼀致性(C)和分区容忍性(P)，放弃可⽤性(A)

C. 　AP:也就是强调可⽤性(A)和分区容忍性(P)，放弃⼀致性(C)

D. 　CAP:也就是同时兼顾可⽤性(A)、分区容忍性(P)和⼀致性(C)，当时系统性能会下降很多

A. 　Hadoop擅长批处理，不适合流计算

B. 　MapReduce是专门⾯向静态数据的批量处理的

C. 　Hadoop设计的初衷是⾯向⼤规模数据的批量处理

D. 　MapReduce不适合⽤于处理持续到达的动态数据

A. 　关键字

B. 　⾏键

C. 　列族

D. 　时间戳

A. 　Hadoop⾃⾝核⼼组件MapReduce的架构设计改进

B. 　Hadoop⾃⾝核⼼组件HDFS的架构设计改进

C. 　Hadoop⽣态系统其它组件的不断丰富

D. 　Hadoop⽣态系统减少不必要的组件，整合系统

A. 　⼀个RDD就是⼀个分布式对象集合，本质上是⼀个只读的分区记录集合

B. 　每个RDD可分成多个分区，每个分区就是⼀个数据集⽚段

C. 　RDD是可以直接修改的

D. 　RDD提供了⼀种⾼度受限的共享内存模型

A. 　为特定的图应⽤定制相应的分布式实现:通⽤性不好

B. 　基于现有的分布式计算平台进⾏图计算:在性能和易⽤性⽅⾯往往⽆法达到最优

C. 　使⽤单机的图算法库，但是，在可以解决的问题的规模⽅⾯具有很⼤的局限性

D. 　使⽤已有的并⾏图计算系统，但是，对⼤规模分布式系统⾮常重要的⼀些⽅⾯(⽐如容错)，⽆法提供较好的⽀持

A. 　读写分离

B. 　分库分表

C. 　数据安全

D. 　资源合并