174、下列关于流计算与Hadoop的说法，正确的有?

A. 　HBase采⽤表来组织数据，表由⾏和列组成，列划分为若⼲个列族

B. 　每个HBase表都由若⼲⾏组成，每个⾏由⾏键(rowkey)来标识

C. 　列族⾥的数据通过列限定符(或列)来定位

D. 　每个单元格都保存着同⼀份数据的多个版本，这些版本采⽤时间戳进⾏索引

A. 　Hadoop⾃⾝核⼼组件MapReduce的架构设计改进

B. 　Hadoop⾃⾝核⼼组件HDFS的架构设计改进

C. 　Hadoop⽣态系统其它组件的不断丰富

D. 　Hadoop⽣态系统减少不必要的组件，整合系统

A. 　存储设备容量不断增加

B. 　⽹络带宽不断增加

C. 　CPU处理能⼒⼤幅提升

D. 　数据量不断增⼤

A. 　基于遍历算法的、实时的图数据库，如Neo4j、OrientD

B. 　DEX和InfiniteGraph

C. 　基于遍历算法的、实时的图数据库，如GoldenOrb、Giraph、Pregel和Hama

D. 　以图顶点为中⼼的、基于消息传递批处理的并⾏引擎，如Neo4j、OrientDB、DEX和InfiniteGraph

A. 　专家推荐:⼈⼯推荐，由资深的专业⼈⼠来进⾏物品的筛选和推荐，需要较多的⼈⼒成本性

B. 　基于统计的推荐:通过机器学习的⽅法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容

C. 　协同过滤推荐:应⽤最早和最为成功的推荐⽅法之⼀

D. 　混合推荐:结合多种推荐算法来提升推荐效果

A. 　同⼀个Region不会被分拆到多个Region服务器

B. 　为了加快访问速度，.META.表的全部Region都会被保存在内存中

C. 　⼀个-ROOT-表可以有多个Region

D. 　为了加速寻址，客户端会缓存位置信息，同时，需要解决缓存失效问题

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. 　智能物流

B. 　智能安防

C. 　环保监测

D. 　数据采集

A. 　推荐系统是⼤数据在互联⽹领域的典型应⽤

B. 　推荐系统是⾃动联系⽤户和物品的⼀种⼯具

C. 　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

D. 　推荐系统分为基于物品的协同过滤和基于商家的协同过滤