172、下列关于批量计算和实时计算的说法，正确的有?

A. 　针对⼤规模数据的批量处理

B. 　针对⼤规模图结构数据的处理

C. 　⼤规模数据的存储管理和查询分析

D. 　针对流数据的实时计算

A. 　原⼦性

B. 　持久性

C. 　间断性

D. 　⼀致性

A. 　处理⼤规模数据的脚本语⾔

B. 　⼯作流和协作服务引擎，协调Hadoop上运⾏的不同任务

C. 　⽀持DAG作业的计算框架

D. 　基于内存的分布式并⾏编程框架，具有较⾼的实时性，并且较好⽀持迭代计算

A. 　充分利⽤主从库实现⽤户读写操作的分离，实现负载均衡

B. 　UMP系统实现了对于⽤户透明的读写分离功能

C. 　UMP采⽤的两种资源隔离⽅式(⽤Cgroup限制MySQL进程资源和在Proxy服务器端限制QPS)

D. 　UMP系统只设计了⼀种机制来保证数据安全

A. 　顶点的当前值

B. 　以该顶点为起点的出射边列表，每条出射边包含了⽬标顶点ID和边的值

C. 　消息队列，包含了所有接收到的、发送给该顶点的消息

D. 　标志位，⽤来标记顶点是否处于活跃状态

A. 　Standalone(类似于MapReduce1.0，slot为资源分配单位)

B. 　SparkonMesos(和Spark有⾎缘关系，更好⽀持Mesos)

C. 　SparkonYARN

D. 　SparkonHDFS

A. 　推荐系统可以创造全新的商业和经济模式，帮助实现长尾商品的销售

B. 　”长尾”概念于2004年提出，⽤来描述以亚马逊为代表的电⼦商务⽹站的商业和经济模式

C. 　可以通过发掘长尾商品并推荐给感兴趣的⽤户来提⾼销售额

D. 　热门推荐的主要缺陷在于推荐的范围有限，所推荐的内容在⼀定时期内也相对固定。⽆法实现长尾商品的推荐

A. 　⽤户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端

B. 　JobTracker负责资源监控和作业调度

C. 　TaskTracker监控所有TaskTracker与Job的健康状况

D. 　TaskTracker使⽤”slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)

A. 　强⼤的跨平台兼容性

B. 　⽀持⼤规模⽂件存储

C. 　简化系统设计

D. 　适合数据备份

A. 　⼀个企业当中同时存在各种不同的业务应⽤场景，需要采⽤不同的计算框架

B. 　为了避免不同类型应⽤之间互相⼲扰，企业就需要把内部的服务器拆分成多个集群，分别安装运⾏不同的计算框架，即”⼀个框架⼀个集群”

C. 　这些产品通常来⾃不同的开发团队，具有各⾃的资源调度管理机制

D. 　解决单点故障