148、下列哪⼀项不属于Spark架构的优点?

A. 　从磁盘或从⽹络读取数据，即IO密集⼯作

B. 　计算数据，即CPU密集⼯作

C. 　针对不同的⼯作节点选择合适硬件类型

D. 　负责协调集群中的数据存储

A. 　数据可视化是指将⼤型数据集中的数据以图形图像形式表⽰

B. 　数据可视化技术的基本思想是将数据库中每⼀个数据项作为单个图元素表⽰

C. 　利⽤数据分析和开发⼯具发现其中未知信息的处理过程

D. 　将数据的各个属性值以⼀维数据的形式表⽰

A. 　为⽤户提供了系统顶层分布式基础架构

B. 　具有较差的跨平台特性

C. 　可以部署在廉价的计算机集群中

D. 　被公认为⾏业⼤数据标准开源软件

A. 　主从结构模型

B. 　分层模式

C. 　管道-过滤器模式

D. 　点对点模式

A. 　⽤户建模模块

B. 　数据采集模块

C. 　推荐对象建模模块

D. 　推荐算法模块

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. 　顶点的当前值

B. 　以该顶点为起点的出射边列表，每条出射边包含了⽬标顶点ID和边的值

C. 　消息队列，包含了所有接收到的、发送给该顶点的消息

D. 　标志位，⽤来标记顶点是否处于活跃状态

A. 　查找速度慢，可扩展性差

B. 　功能较少，⼤都不⽀持强事务⼀致性

C. 　容易进⾏分布式扩展

D. 　复杂性低

A. 　单⼀名称节点，存在单点失效问题

B. 　单⼀命名空间，⽆法实现资源隔离

C. 　资源管理效率低

D. 　很难上⼿

A. 　⼀个企业当中同时存在各种不同的业务应⽤场景，需要采⽤不同的计算框架

B. 　为了避免不同类型应⽤之间互相⼲扰，企业就需要把内部的服务器拆分成多个集群，分别安装运⾏不同的计算框架，即”⼀个框架⼀个集群”

C. 　这些产品通常来⾃不同的开发团队，具有各⾃的资源调度管理机制

D. 　解决单点故障