119、下列关于分布式并⾏编程的描述，哪些是正确的?

A. 　不存在单点故障

B. 　JobTracker”⼤包⼤揽”导致任务过重

C. 　容易出现内存溢出(分配资源只考虑MapReduce任务数，不考虑CPU、内存)

D. 　资源划分不合理(强制划分为slot，包括Mapslot和Reduceslot)

A. 　DougCutting

B. 　Lucene

C. 　Apache

D. 　MapReduce

A. 数据挖掘

B. 云计算

C. 机器学习

D. 关系型数据库

A. 　名称节点出错

B. 　数据节点出错

C. 　数据出错

D. 　数据源太⼤

A. 　GFS与Zookeeper

B. 　GFS与HDFS

C. 　MapReduce与HadoopMapReduce

D. 　Chubby与Zookeeper

A. 　UserCF算法推荐的是那些和⽬标⽤户有共同兴趣爱好的其他⽤户所喜欢的物品

B. 　ItemCF算法推荐的是那些和⽬标⽤户之前喜欢的物品类似的其他物品

C. 　ItemCF算法的推荐更偏向社会化，⽽UserCF算法的推荐更偏向于个性化

D. 　ItemCF算法倾向于推荐与⽤户已购买商品相似的商品，往往会出现多样性不⾜、推荐新颖度较低的问题

A. 　Scala语法复杂，但是能提供优雅的API计算

B. 　Scala具备强⼤的并发性，⽀持函数式编程，可以更好地⽀持分布式系统

C. 　Scala兼容Java，运⾏速度快，且能融合到Hadoop⽣态圈中

D. 　Scala是Spark的主要编程语⾔

A. 　基于⽤户的协同过滤

B. 　基于物品的协同过滤

C. 　基于⽤户和物品的联合协同过滤

D. 　基于商家的协同过滤

A. 　ModestMaps是⼀个⼩型、可扩展、交互式的免费库

B. 　Leaflet是⼀个⼩型化的地图框架，通过⼩型化和轻量化来满⾜移动⽹页的需要

C. 　GoogleFusionTables让⼀般使⽤者也可以轻松制作出专业的统计地图

D. 　⼤数据魔镜是⼀款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法可以让⽤户真正理解探索分析数据

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