A、 实现相同Region服务器之间的负载均衡⾏
B、 在Region分裂或合并后,负责重新调整Region的分布
C、 对发⽣故障失效的Region服务器上的Region进⾏迁移
D、 管理⽤户对表的增加、删除、修改、查询等操作
答案:A
A、 实现相同Region服务器之间的负载均衡⾏
B、 在Region分裂或合并后,负责重新调整Region的分布
C、 对发⽣故障失效的Region服务器上的Region进⾏迁移
D、 管理⽤户对表的增加、删除、修改、查询等操作
答案:A
A. 识别和感知技术
B. ⽹络与通信技术
C. 数据挖掘与融合技术
D. 信息处理⼀体化技术
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. 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. MapReduce采⽤”分⽽治之”策略
B. MapReduce设计的⼀个理念就是”计算向数据靠拢”
C. MapReduce框架采⽤了Master/Slave架构
D. MapReduce应⽤程序只⽤Java来写
A. Controller服务器
B. Proxy服务器
C. 愚公系统
D. 数据处理服务器
A. HadoopMapReduce是MapReduce的开源实现,后者⽐前者使⽤门槛低很多
B. MapReduce⾮共享式,容错性好
C. MapReduce批处理、实时、数据疏散型
D. MapReduce采⽤”分⽽治之”策略
A. UserCF算法的推荐更偏向社会化:适合应⽤于新闻推荐、微博话题推荐等应⽤场景,其推荐结果在新颖性⽅⾯有⼀定的优势
B. ItemCF算法的推荐更偏向于个性化
C. ItemCF随着⽤户数⽬的增⼤,⽤户相似度计算复杂度越来越⾼
D. UserCF推荐结果相关性较弱,难以对推荐结果作出解释,容易受⼤众影响⽽推荐热门物品
A. 数据类型
B. 数据操作
C. 存储模式
D. 数据维护
A. 操作系统和围绕特定应⽤的必需的服务
B. 将基础设施(计算资源和存储)作为服务出租
C. 从⼀个集中的系统部署软件,使之在⼀台本地计算机上(或从云中远程地)运⾏的⼀个模型
D. 提供硬件、软件、⽹络等基础设施以及提供咨询、规划和系统集成服务