A、 互联⽹
B、 云计算
C、 ⼤数据
D、 物联⽹
答案：无
A、 互联⽹
B、 云计算
C、 ⼤数据
D、 物联⽹
答案：无
A. 云数据库可以满⾜⼤企业的海量数据存储需求
B. 云数据库可以满⾜中⼩企业的低成本数据存储需求
C. 云数据库可以满⾜企业动态变化的数据存储需求
D. 前期零投⼊、后期免维护的数据库服务，可以很好满⾜它们的需求
A. 关于出度分布的柱状图
B. 处于活跃状态的边数量
C. 在当前超步的时间信息和消息流量
D. 所有⽤户⾃定义Aggregator的值
A. 强⼤的跨平台兼容性
B. ⽀持⼤规模⽂件存储
C. 简化系统设计
D. 适合数据备份
A. RDD(ResillientDistributedDataset)是运⾏在⼯作节点(WorkerNode)的⼀个进程，负责运⾏Task
B. Application是⽤户编写的Spark应⽤程序
C. ⼀个Job包含多个RDD及作⽤于相应RDD上的各种操作
D. DirectedAcyclicGraph反映RDD之间的依赖关系
A. 在Pregel中，为了获得更好的性能，”标志位”和输⼊消息队列是分开保存的
B. 在超步S中，当⼀个Worker在进⾏顶点处理时，⽤于当前超步的消息会被处理
C. 需要两个消息队列⽤于存放作⽤于当前超步S的消息和作⽤于下⼀个超步S+1的消息
D. 每个Worker上都保存了⼀个或多个分区的状态信息，当⼀个Worker发⽣故障时，它所负责维护的分区的当前状态信息就会丢失
A. 为了让⽤户从海量信息中⾼效地获得⾃⼰所需的信息，推荐系统应运⽽⽣
B. 推荐系统是⼤数据在互联⽹领域的典型应⽤
C. 推荐系统是⾃动联系⽤户和物品的⼀种⼯具
D. 推荐系统是利⽤⼤数据为⽤户推荐消费内容、调整线下门店布局、控制店内⼈流量
A. ⽤户可通过Client提供的⼀些接⼝查看作业运⾏状态
B. ⽤户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端
C. JobTracker负责资源监控和作业调度
D. JobTracker会跟踪任务的执⾏进度、资源使⽤量等信息，并将这些信息告诉任务调度器(TaskScheduler)
A. 应⽤层
B. 处理层
C. 感知层
D. ⽹络层
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. 批量计算:充裕时间处理静态数据，如Hadoop
B. 静态数据不适合采⽤批量计算，因为它不适合⽤传统的关系模型建模
C. 流数据必须采⽤实时计算
D. 流数据的响应时间为秒级
