190、在⼤数据时代，可视化技术可以⽀持实现哪些⽬标?

A. 　兼容廉价的硬件设备

B. 　流数据读写

C. 　⼤数据集

D. 　复杂的⽂件模型

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

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. 　每个Region服务器都有⼀个⾃⼰的HLog⽂件

B. 　每次刷写都⽣成⼀个新的StoreFile，数量太多，影响查找速度

C. 　合并操作⽐较耗费资源，只有数量达到⼀个阈值才启动合并

D. 　Store是Region服务器的核⼼

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. 　图结构数据的处理

B. 　基于历史数据的交互式查询

C. 　复杂的批量数据处理

D. 　基于历史数据的数据挖掘

A. 　流处理系统处理的是实时的数据，⽽传统的数据处理系统处理的是预先存储好的静态数据

B. 　⽤户通过流处理系统获取的是实时结果，⽽通过传统的数据处理系统，获取的是过去某⼀时刻的结果

C. 　流处理系统⽆需⽤户主动发出查询，实时查询服务可以主动将结果推送给⽤户

D. 　传统的数据处理系统系统⽆需⽤户主动发出查询，批量查询服务可以主动将结果推送给⽤户

A. 　具有较差的⽔平可扩展性

B. 　设置个别属性的索引来实现更快的排序

C. 　提供了⼀个⾯向⽂档存储，操作复杂

D. 　可以实现替换完成的⽂档(数据)或者⼀些指定的数据字段

A. 　单⼀名称节点，存在单点失效问题

B. 　单⼀命名空间，⽆法实现资源隔离

C. 　资源管理效率低

D. 　很难上⼿

A. 　主从结构模型

B. 　分层模式

C. 　管道-过滤器模式

D. 　点对点模式