253、⼀次BSP【BulkSynchronousParallelComputingModel，⼜称”⼤同步”模型】计算过程包括⼀系列全局超步(所谓的超步就是计算中的⼀次迭代)，每个超步主要包括哪些组件?

A. 数据存储

B. 数据加密

C. 数据理解与分析

D. 数据传输

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. 　”摩尔定律”，CPU性能⼤约每隔18个⽉翻⼀番

B. 　分布式程序运⾏在⼤规模计算机集群上

C. 　⾕歌公司最先提出了分布式并⾏编程模型MapReduce

D. 　MapReduce是Hadoop的开源实现

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

A. 　FsImage⽂件没有记录⽂件包含哪些块以及每个块存储在哪个数据节点

B. 　FsImage⽂件包含⽂件系统中所有⽬录和⽂件inode的序列化形式

C. 　FsImage⽤于维护⽂件系统树以及⽂件树中所有的⽂件和⽂件夹的元数据

D. 　FsImage⽂件记录了所有针对⽂件的创建、删除、重命名等操作

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. 　基于⽤户的协同过滤

B. 　基于物品的协同过滤

C. 　基于⽤户和物品的联合协同过滤

D. 　基于商家的协同过滤

A. 　GoogleChartAPI

B. 　D3

C. 　Visual.ly

D. 　Spark

A. 　应⽤层

B. 　处理层

C. 　感知层

D. 　⽹络层

A. 　云数据库是部署和虚拟化在云计算环境中的数据库

B. 　云数据库是在云计算的⼤背景下发展起来的⼀种新兴的共享基础架构的⽅法

C. 　云数据库价格不菲，维护费⽤极其昂贵

D. 　云数据库具有⾼可扩展性、⾼可⽤性、采⽤多租形式和⽀持资源有效分发等特点