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
B、 基于统计的推荐:基于统计信息的推荐(如热门推荐)，易于实现，但对⽤户个性化偏好的描述能⼒较弱
C、 基于内容的推荐: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
D、 混合推荐:结合多种推荐算法来提升推荐效果
答案：ABCD
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
B、 基于统计的推荐:基于统计信息的推荐(如热门推荐)，易于实现，但对⽤户个性化偏好的描述能⼒较弱
C、 基于内容的推荐: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
D、 混合推荐:结合多种推荐算法来提升推荐效果
答案：ABCD
A. 为⽤户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构
B. 具有很好的跨平台特性
C. 可以部署在廉价的计算机集群中
D. 被公认为⾏业⼤数据标准开源软件
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. 分布式存储
B. 虚拟化
C. 分布式计算
D. 多租户
A. 信息统计服务器定期将采集到的⽤户的连接数
B. Web控制台向系统⼈员提供系统管理界⾯
C. LVS(LinuxVirtualServer)即Linux虚拟服务器
D. UMP系统借助于LVS来实现集群内部的负载均衡
A. 数值数组
B. 字符串
C. 对象(本⾝包含其他数组或键/值对)
D. JSON和GeoJSON
A. 数据挖掘
B. 离线分析
C. 实时查询
D. BI分析
E.
F.
G.
H.
I.
J.
解析：
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. 创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到Region服务器的缓存中，保证在读取的时候被cache命中
B. 创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(intmaxVersions)设置表中数据的最⼤版本，如果只需要保存最新版本的数据，那么可以设置setMaxVersions(1)
C. 创建表的时候，可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(inttimeToLive)设置表中数据的存储⽣命期
D. 如果最近写⼊HBase表中的数据是最可能被访问的，可以考虑将时间戳作为⾏键的⼀部分
A. Timetoast是在线创作基于时间轴事件记载服务的⽹站
B. 提供个性化的时间线服务
C. Timetoast基于flash平台，可以在类似flash时间轴上任意加⼊事件
D. Timetoast是⼀个社区类型的时间轴⽹站
A. 实现相同Region服务器之间的负载均衡⾏
B. 在Region分裂或合并后，负责重新调整Region的分布
C. 对发⽣故障失效的Region服务器上的Region进⾏迁移
D. 管理⽤户对表的增加、删除、修改、查询等操作
