73、关系数据库引以为傲的两个关键特性(完善的事务机制和⾼效的查询机制)，到了Web2.0时代却成了鸡肋，主要表现在以下哪⼏个⽅⾯?

A. 　存储设备容量不断增加

B. 　⽹络带宽不断增加

C. 　CPU处理能⼒⼤幅提升

D. 　数据量不断增⼤

A. 　⽹络层

B. 　访问层

C. 　⼤数据层

D. 　数据源层

A. 　适合做数据统计

B. 　适合HBase管理使⽤

C. 　适合其他异构系统在线访问HBase表数据

D. 　适合HadoopMapReduce作业并⾏批处理HBase表数据

A. 　数据中⼼是云计算的重要载体，为各种平台和应⽤提供运⾏⽀撑环境

B. 　提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电⽹等

C. 　提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务

D. 　提供硬件、软件、⽹络等基础设施

A. 　专家推荐:⼈⼯推荐，由资深的专业⼈⼠来进⾏物品的筛选和推荐，需要较多的⼈⼒成本

B. 　基于统计的推荐:基于统计信息的推荐(如热门推荐)，易于实现，但对⽤户个性化偏好的描述能⼒较弱

C. 　基于内容的推荐:通过机器学习的⽅法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容

D. 　混合推荐:结合多种推荐算法来提升推荐效果

A. 　描边(stroke)-颜⾊值

B. 　描边宽度(stroke-width)-数字(通常以像素为单位)

C. 　SVG的默认样式是⿊⾊填充

D. 　不透明度(opacity)–0.0(完全透明)和1.0(完全不透明)之间的数值

A. 　专门⽤于处理具有⾼度相互关联关系的数据

B. 　⽐较适合于社交⽹络、模式识别、依赖分析、推荐系统以及路径寻找等问题

C. 　灵活性⾼，⽀持复杂的图形算法

D. 　复杂性⾼，只能⽀持⼀定的数据规模

A. 　Storm将流数据Stream描述成⼀个有限的Tuple序列

B. 　Storm保证每个消息都能完整处理

C. 　Storm认为每个Stream都有⼀个源头，并把这个源头抽象为Spout

D. 　Bolt可以执⾏过滤、函数操作、Join、操作数据库等任何操作

A. 　AllGrouping:⼴播发送，每⼀个Task都会收到所有的Tuple

B. 　GlobalGrouping:全局分组，所有的Tuple都发送到同⼀个Task中

C. 　FieldsGrouping:按照字段分组，保证相同字段的Tuple分配到同⼀个Task中

D. 　DirectGrouping:随机分组，随机分发Stream中的Tuple，保证每个Bolt的Task接收Tuple数量⼤致⼀致