A、 AmazonRDS:云中的关系数据库
B、 AmazonSimpleDB:云中的键值数据库
C、 AmazonDynamoDB:云中的数据仓库
D、 AmazonElastiCache:云中的分布式内存缓存
答案:ABC
A、 AmazonRDS:云中的关系数据库
B、 AmazonSimpleDB:云中的键值数据库
C、 AmazonDynamoDB:云中的数据仓库
D、 AmazonElastiCache:云中的分布式内存缓存
答案:ABC
A. 结构化数据
B. 半结构化数据
C. 非结构化数据
D. 所有类型数据
A. ⽤户建模模块:对⽤户进⾏建模,根据⽤户⾏为数据和⽤户属性数据来分析⽤户的兴趣和需求
B. 推荐对象建模模块:根据对象数据对推荐对象进⾏建模
C. 推荐算法模块:基于⽤户特征和物品特征,采⽤推荐算法计算得到⽤户可能感兴趣的对象
D. 推荐算法模块:根据推荐场景对推荐结果进⾏⼀定调整,将推荐结果最终展⽰给⽤户
A. 分布式存储
B. 数据处理与分析
C. 分布式处理
D. 数据存储与管理
A. 批量计算:充裕时间处理静态数据,如Hadoop
B. 静态数据不适合采⽤批量计算,因为它不适合⽤传统的关系模型建模
C. 流数据必须采⽤实时计算
D. 流数据的响应时间为秒级
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. ⾼效的容错性
B. 中间结果持久化到内存,数据在内存中的多个
C. 存放的数据可以是Java对象,避免了不必要的对象序列化和反序列化
D. 现有容错机制:数据复制或者记录⽇志
A. 智能医疗研发
B. 监控⾝体情况
C. 实时掌握交通状况
D. ⾦融交易
A. 从分布式⽂件系统读⼊数据
B. 执⾏Map任务输出中间结果
C. 通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务
D. 执⾏Reduce任务得到最终结果并写⼊分布式⽂件系统
A. 图结构数据的处理
B. 基于历史数据的交互式查询
C. 复杂的批量数据处理
D. 基于历史数据的数据挖掘