17、云计算的服务模式和类型包括哪些?

A. 　资源管理

B. 　任务调度

C. 　任务监控

D. 　数据即服务

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. 　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

A. 　⽆法满⾜海量数据的管理需求

B. 　⽆法满⾜数据⾼并发的需求

C. 　⽆法满⾜⾼可扩展性和⾼可⽤性的需求

D. 　使⽤难度⾼

A. 　MapReduce默认1000MB缓存

B. 　多个溢写⽂件归并成⼀个或多个⼤⽂件，⽂件中的键值对是排序的

C. 　当数据很少时，不需要溢写到磁盘，直接在缓存中归并，然后输出给Reduce

D. 　每个Map任务分配多个缓存，使得任务运⾏更有效率

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. 　在⼀致性⽅⾯，RDBMS强于NoSQL

B. 　在数据完整性⽅⾯，RDBMS容易实现

C. 　在扩展性⽅⾯，NoSQL⽐较好

D. 　在可⽤性⽅⾯，NoSQL优于RDBMS

A. 数据质量问题

B. 数据安全问题

C. 数据传输速度问题

D. 数据类型单一问题

A. 　⼀个RDD就是⼀个分布式对象集合，本质上是⼀个只读的分区记录集合

B. 　每个RDD可分成多个分区，每个分区就是⼀个数据集⽚段

C. 　RDD是可以直接修改的

D. 　RDD提供了⼀种⾼度受限的共享内存模型

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