258、在每个超步中，Worker会对⾃⼰所管辖的分区中的每个顶点进⾏遍历，并调⽤顶点上的Compute()函数，在调⽤时，会把以下哪些参数传递进去?

A. 　利⽤分布式⽂件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和⾮结构化海量数据的存储和管理

B. 　利⽤分布式并⾏编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析

C. 　构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个⼈隐私和数据安全

D. 　把实时采集的数据作为流计算系统的输⼊，进⾏实时处理分析

A. 　第⼀阶段:解析⽹页

B. 　第⼆阶段:PageRank分配

C. 　第三阶段:收敛阶段

D. 　第⼀阶段:收集⽹页

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. 　访问层

B. 　⼤数据层

C. 　数据源层

D. 　⽹络层

A. 　针对⼤规模数据的批量处理

B. 　针对⼤规模图结构数据的处理

C. 　⼤规模数据的存储管理和查询分析

D. 　针对流数据的实时计算

A. 　⽤户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端

B. 　JobTracker负责资源监控和作业调度

C. 　TaskTracker监控所有TaskTracker与Job的健康状况

D. 　TaskTracker使⽤”slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)

A. 　分布式⽂件系统

B. 　流数据读写

C. 　资源管理和调度器

D. 　Hadoop上的数据仓库

A. 　HadoopJob对应StormTopology

B. 　HadoopTaskTracker对应StormSupervisor

C. 　HadoopJobTracker对应StormSpout

D. 　HadoopReduce对应StormBolt

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. 　较低可扩展性

B. 　只⽀持java语⾔

C. 　成本低

D. 　运⾏在Linux平台上