2.在大数据处理流程中,数据清洗的主要目的是什么?( )

A. 　基于物品和商家的联合协同推荐

B. 　基于统计的推荐

C. 　专家推荐

D. 　基于内容的推荐

A. 　Map将⼩数据集进⼀步解析成⼀批对，输⼊Map函数中进⾏处理

B. 　Map每⼀个输⼊的会输出⼀批。是计算的中间结果

C. 　Reduce输⼊的中间结果中的List(v2)表⽰是⼀批属于不同⼀个k2的value

D. 　Reduce输⼊的中间结果中的List(v2)表⽰是⼀批属于同⼀个k2的value

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. 　NativeJavaAPI

B. 　HBaseShell

C. 　ThriftGateway

D. 　RESTGateway

A. 　Spark在借鉴HadoopMapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所⾯临的问题

B. 　Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作

C. 　HadoopMapReduce编程模型⽐Spark更灵活

D. 　HadoopMapReduce提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更⾼

A. 　所有的数据交换都是通过MapReduce框架⾃⾝去实现的

B. 　不同的Map任务之间会进⾏通信

C. 　不同的Reduce任务之间可以发⽣信息交换

D. 　⽤户可以显式地从⼀台机器向另⼀台机器发送消息

A. 　在⼀致性⽅⾯，RDBMS强于NoSQL

B. 　在数据完整性⽅⾯，RDBMS容易实现

C. 　在扩展性⽅⾯，NoSQL⽐较好

D. 　在可⽤性⽅⾯，NoSQL优于RDBMS