A、 MapReduce体系结构主要由四个部分组成,分别是:Client、JobTracker、TaskTracker以及Task
B、 Task分为MapTask和ReduceTask两种,均由TaskTracker启动
C、 在MapReduce⼯作流程中,所有的数据交换都是通过MapReduce框架⾃⾝去实现的
D、 在MapReduce⼯作流程中,⽤户不能显式地从⼀台机器向另⼀台机器发送消息
答案:ABCD
A、 MapReduce体系结构主要由四个部分组成,分别是:Client、JobTracker、TaskTracker以及Task
B、 Task分为MapTask和ReduceTask两种,均由TaskTracker启动
C、 在MapReduce⼯作流程中,所有的数据交换都是通过MapReduce框架⾃⾝去实现的
D、 在MapReduce⼯作流程中,⽤户不能显式地从⼀台机器向另⼀台机器发送消息
答案:ABCD
A. 间断性
B. 原⼦性
C. ⼀致性
D. 持久性
A. ⼀致性,是指任何⼀个读操作总是能够读到之前完成的写操作的结果量
B. ⼀个分布式系统可以同时满⾜⼀致性、可⽤性和分区容忍性这三个需求
C. 可⽤性,是指快速获取数据
D. 分区容忍性,是指当出现⽹络分区的情况时(即系统中的⼀部分节点⽆法和其他节点进⾏通信),分离的系统也能够正常运⾏
A. Web2.0⽹站系统通常不要求严格的数据库事务
B. Web2.0⽹站系统基本上不⽤数据库来存储
C. Web2.0并不要求严格的读写实时性
D. Web2.0通常不包含⼤量复杂的SQL查询
A. 泊松相关系数
B. 余弦相似度
C. 调整余弦相似度
D. 调整正弦相似度
A. 数据的准确性
B. 数据处理的延迟
C. 数据存储的容量
D. 数据传输的速度
A. Pregel将PageRank处理对象看成是连通图,⽽MapReduce则将其看成是键值对
B. Pregel将计算细化到顶点,同时在顶点内控制循环迭代次数
C. apReduce将计算批量化处理,按任务进⾏循环迭代控制
D. 图算法如果⽤Pregel实现,需要⼀系列的Pregel的调⽤
A. 基于物品和商家的联合协同推荐
B. 基于统计的推荐
C. 专家推荐
D. 基于内容的推荐
A. Spark在借鉴HadoopMapReduce优点的同时,很好地解决了MapReduce所⾯临的问题
B. Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作
C. HadoopMapReduce编程模型⽐Spark更灵活
D. HadoopMapReduce提供了内存计算,可将中间结果放到内存中,对于迭代运算效率更⾼
A. 基于⽤户的协同过滤算法(简称UserCF算法)在1992年被提出,是推荐系统中最古⽼的算法
B. UserCF算法符合⼈们对于”趣味相投”的认知
C. 实现UserCF算法的关键步骤是计算⽤户与⽤户之间的兴趣相似度
D. UserCF算法符合兴趣相似的⽤户往往有相同的物品喜好
A. CSS:层叠样式表,⽤于设定⽹页的样式
B. JavaScript:⼀种直译式脚本语⾔,⽤于设定⽹页的⾏为
C. SVG标签包含⼀些视觉元素,包括矩形,圆形,椭圆形,线条,⽂字和路径等
D. SVG的默认样式是⿊⾊填充。如果想换颜⾊,就必须将样式应⽤到相应的元素