A、 数据起始位置
B、 数据长度
C、 数据所在节点
D、 数据⼤⼩
答案：ABCD
A、 数据起始位置
B、 数据长度
C、 数据所在节点
D、 数据⼤⼩
答案：ABCD
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. 读写分离
B. 分库分表
C. 数据安全
D. 资源合并
A. Spark应⽤在复杂的批量数据处理
B. SparkSQL是基于历史数据的交互式查询
C. SparkStreaming是基于历史数据的数据挖掘
D. GraphX是图结构数据的处
A. 属于不同命名空间的块可以构成同⼀个”块池”
B. HDFSFederation中，所有名称节点会共享底层的数据节点存储资源，数据节点向所有名称节点汇报
C. 设计了多个相互独⽴的名称节点
D. HDFS的命名服务能够⽔平扩展
A. R是属于GNU系统的⼀个⾃由、免费、源代码开放的软件
B. Weka主要⽤于社交图谱数据可视化分析，可以⽣成⾮常酷炫的可视化图形
C. Gephi主要⽤于社交图谱数据可视化分析，可以⽣成⾮常酷炫的可视化图形
D. R通常⽤于⼤数据集的统计与分析
A. 相对于Spark来说，使⽤Hadoop进⾏迭代计算⾮常耗资源
B. Spark将数据载⼊内存后，之后的迭代计算都可以直接使⽤内存中的中间结果作运算，避免了从磁盘中频繁读取数据
C. Hadoop的设计遵循”⼀个软件栈满⾜不同应⽤场景”的理念
D. Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供⼀站式的⼤数据解决⽅案
A. 成本⾼
B. ⾼可靠性
C. ⾼容错性
D. 运⾏在Linux平台上
A. HBase则采⽤了更加简单的数据模型，它把数据存储为未经解释的字符串
B. HBase操作不存在复杂的表与表之间的关系
C. HBase操作只有简单的插⼊、查询、删除、清空等
D. HBase在设计上就避免了复杂的表和表之间的关系
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
