A、 抽象层次⾼
B、 表达能⼒有限，抽象层次低，需⼈⼯编码
C、 价格昂贵
D、 可维护性低
答案：B
A、 抽象层次⾼
B、 表达能⼒有限，抽象层次低，需⼈⼯编码
C、 价格昂贵
D、 可维护性低
答案：B
A. 负责资源监控和作业调度，监控所有TaskTracker与Job的健康状况
B. 使⽤”slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)
C. 会周期性地通过”⼼跳”将本节点上资源的使⽤情况和任务的运⾏进度汇报给TaskTracker
D. 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(Task)
A. Client
B. JobTracker
C. TaskTracker以及Task
D. Job
A. GFS与Zookeeper
B. GFS与HDFS
C. MapReduce与HadoopMapReduce
D. Chubby与Zookeeper
A. 在传统的数据处理流程中，存储的数据是旧的
B. 在传统的数据处理流程中，需要⽤户主动发出查询来获取结果
C. 传统的数据处理流程，需要先采集数据并存储在关系数据库等数据管理系统中
D. 流计算的处理流程⼀般包含三个阶段:数据实时采集、数据批量计算、实时查询服务
A. 泊松相关系数
B. 余弦相似度
C. 调整余弦相似度
D. 调整正弦相似度
A. 数据安全性高
B. 数据处理速度快
C. 数据存储成本低
D. 数据类型丰富
A. ⾼性能:处理⼤数据的基本要求，如每秒处理⼏⼗万条数据
B. 实时性:保证较低的延迟时间，达到秒级别，甚⾄是毫秒级别
C. 分布式:⽀持⼤数据的基本架构，必须能够平滑扩展
D. 可靠性:能可靠地处理流数据
A. 源节点(SourceNode)
B. 主节点(MasterNode)
C. 名称结点(NameNode)
D. 节点(SlaveNode)
A. 所有的数据交换都是通过MapReduce框架⾃⾝去实现的
B. 不同的Map任务之间会进⾏通信
C. 不同的Reduce任务之间可以发⽣信息交换
D. ⽤户可以显式地从⼀台机器向另⼀台机器发送消息
