A、 分布式⽂件系统
B、 流数据读写
C、 资源管理和调度器
D、 Hadoop上的数据仓库
答案:A
A、 分布式⽂件系统
B、 流数据读写
C、 资源管理和调度器
D、 Hadoop上的数据仓库
答案:A
A. Client
B. JobTracker
C. TaskTracker以及Task
D. Job
A. 基于⽤户的协同过滤算法(简称UserCF算法)在1992年被提出,是推荐系统中最古⽼的算法
B. UserCF算法符合⼈们对于”趣味相投”的认知
C. 实现UserCF算法的关键步骤是计算⽤户与⽤户之间的兴趣相似度
D. UserCF算法符合兴趣相似的⽤户往往有相同的物品喜好
A. 库函数:链接到每个客户端
B. ⼀个Master主服务器
C. 许多个Region服务器
D. 部署在廉价的计算机集群中
A. 同⼀个Region不会被分拆到多个Region服务器
B. 为了加快访问速度,.META.表的全部Region都会被保存在内存中
C. ⼀个-ROOT-表可以有多个Region
D. 为了加速寻址,客户端会缓存位置信息,同时,需要解决缓存失效问题
A. 数据存储
B. 数据加密
C. 数据理解与分析
D. 数据传输
A. RDS是阿⾥云提供的关系型数据库服务
B. RDS由专业数据库管理团队维护
C. RDS具有安全稳定、数据可靠、⾃动备份
D. RDS实例,是⽤户购买RDS服务的基本单位。在实例中,⽤户只能创建⼀个数据库
A. Storm将Streams的状态转换过程抽象为Spout
B. Storm认为每个Stream都有⼀个源头,并把这个源头抽象为Spout
C. Storm将Spouts和Bolts组成的⽹络抽象成Topology
D. Topology⾥⾯的每个处理组件(Spout或Bolt)都包含处理逻辑,⽽组件之间的连接则表⽰数据流动的⽅向
A. 基于⽤户的协同过滤
B. 基于物品的协同过滤
C. 基于⽤户和物品的联合协同过滤
D. 基于商家的协同过滤
A. GoogleChartAPI
B. D3
C. Visual.ly
D. Spark
A. ⽤户建模模块:对⽤户进⾏建模,根据⽤户⾏为数据和⽤户属性数据来分析⽤户的兴趣和需求
B. 推荐对象建模模块:根据对象数据对推荐对象进⾏建模
C. 推荐算法模块:基于⽤户特征和物品特征,采⽤推荐算法计算得到⽤户可能感兴趣的对象
D. 推荐算法模块:根据推荐场景对推荐结果进⾏⼀定调整,将推荐结果最终展⽰给⽤户