210、下列哪些属于⼤数据应⽤?

A. 　CAP

B. 　最终⼀致性

C. 　BASE

D. 　DN8

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. 　⾼效的容错性

B. 　中间结果持久化到内存，数据在内存中的多个

C. 　存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化

D. 　现有容错机制:数据复制或者记录⽇志

A. 　属于关系型数据库:⽀持使⽤TSQL来管理、创建和操作云数据库

B. 　⽀持存储过程:它的数据类型、存储过程和传统的SQLServer具有很⼤的相似性

C. 　⽀持⼤量数据类型

D. 　⽀持云中的事务:⽀持局部事务，但是不⽀持分布式事务

A. 　通过单个⾏健访问

B. 　通过时间戳访问

C. 　通过⼀个⾏健的区间来访问

D. 　全表扫描

A. 　协同过滤可分为基于⽤户的协同过滤和基于物品的协同过滤

B. 　UserCF算法符合⼈们对于”趣味相投”的认知，即兴趣相似的⽤户往往有相同的物品喜好

C. 　实现UserCF算法的关键步骤是计算物品与物品之间的相似度

D. 　基于物品的协同过滤算法(简称ItemCF算法)是⽬前业界应⽤最多的算法

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. 　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. 　Hadoop擅长批处理，不适合流计算

B. 　MapReduce是专门⾯向静态数据的批量处理的

C. 　Hadoop设计的初衷是⾯向⼤规模数据的批量处理

D. 　MapReduce不适合⽤于处理持续到达的动态数据

A. 　⽤户建模模块:对⽤户进⾏建模，根据⽤户⾏为数据和⽤户属性数据来分析⽤户的兴趣和需求

B. 　推荐对象建模模块:根据对象数据对推荐对象进⾏建模

C. 　推荐算法模块:基于⽤户特征和物品特征，采⽤推荐算法计算得到⽤户可能感兴趣的对象

D. 　推荐算法模块:根据推荐场景对推荐结果进⾏⼀定调整，将推荐结果最终展⽰给⽤户