250、很多传统的图计算算法都存在以下哪些典型问题?

A. 　基于⽤户的协同过滤算法(简称UserCF算法)在1992年被提出，是推荐系统中最古⽼的算法

B. 　UserCF算法符合⼈们对于”趣味相投”的认知

C. 　实现UserCF算法的关键步骤是计算⽤户与⽤户之间的兴趣相似度

D. 　UserCF算法符合兴趣相似的⽤户往往有相同的物品喜好

A. 　RDBMS有关系代数理论作为基础，NoSQL没有统⼀的理论基础

B. 　NoSQL很难实现横向扩展，RDBMS可以很容易通过添加更多设备来⽀持更⼤规模的数据

C. 　RDBMS需要定义数据库模式，严格遵守数据定义，NoSQL不存在数据库模式，可以⾃由灵活定义并存储各种不同类型的数据

D. 　RDBMS借助于索引机制可以实现快速查询，很多NoSQL数据库没有⾯向复杂查询的索引

A. 　UserCF算法推荐的是那些和⽬标⽤户有共同兴趣爱好的其他⽤户所喜欢的物品

B. 　ItemCF算法推荐的是那些和⽬标⽤户之前喜欢的物品类似的其他物品

C. 　UserCF算法的推荐更偏向个性化

D. 　UserCF随着⽤户数⽬的增⼤，⽤户相似度计算复杂度越来越⾼

A. 　客户端是⽤户操作HDFS最常⽤的⽅式，HDFS在部署时都提供了客户端

B. 　HDFS客户端是⼀个库，暴露了HDFS⽂件系统接⼝

C. 　严格来说，客户端并不算是HDFS的⼀部分

D. 　客户端可以⽀持打开、读取、写⼊等常见的操作

A. 　Pregel将PageRank处理对象看成是连通图，⽽MapReduce则将其看成是键值对

B. 　Pregel将计算细化到顶点，同时在顶点内控制循环迭代次数

C. 　apReduce将计算批量化处理，按任务进⾏循环迭代控制

D. 　图算法如果⽤Pregel实现，需要⼀系列的Pregel的调⽤

A. 　在传统的数据处理流程中，存储的数据是旧的

B. 　在传统的数据处理流程中，需要⽤户主动发出查询来获取结果

C. 　传统的数据处理流程，需要先采集数据并存储在关系数据库等数据管理系统中

D. 　流计算的处理流程⼀般包含三个阶段:数据实时采集、数据批量计算、实时查询服务

A. 　查找速度慢，可扩展性差

B. 　功能较少，⼤都不⽀持强事务⼀致性

C. 　容易进⾏分布式扩展

D. 　复杂性低

A. 　命名空间的限制

B. 　性能的瓶颈

C. 　隔离问题

D. 　集群的可⽤性

A. 　局部计算:每个参与的处理器都有⾃⾝的计算任务

B. 　通讯:处理器群相互交换数据

C. 　栅栏同步:当⼀个处理器遇到”路障”(或栅栏)，会等到其他所有处理器完成它们的计算步骤

D. 　基于现有的分布式计算平台进⾏图计算