3.关系型数据库与非关系型数据库的主要区别是什么?( )

A. 　观测、跟踪数据

B. 　分析数据

C. 　辅助理解数据

D. 　增强数据吸引⼒

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性

B. 　基于统计的推荐: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

C. 　协同过滤推荐:应⽤最早和最为成功的推荐⽅法之⼀

D. 　混合推荐:结合多种推荐算法来提升推荐效果

A. 　数据可视化是指将⼤型数据集中的数据以图形图像形式表⽰

B. 　数据可视化技术的基本思想是将数据库中每⼀个数据项作为单个图元素表⽰

C. 　利⽤数据分析和开发⼯具发现其中未知信息的处理过程

D. 　将数据的各个属性值以⼀维数据的形式表⽰

A. 　DataNode:存储被拆分的数据块

B. 　JobTracker:协调数据计算任务

C. 　TaskTracker:负责执⾏由JobTracker指派的任务

D. 　SecondaryNameNode:帮助NameNode收集⽂件系统运⾏的状态信息

A. 　CPU性能

B. 　内存

C. 　⽹络

D. 　存储容量

A. 　AmazonRDS:云中的关系数据库

B. 　AmazonSimpleDB:云中的键值数据库

C. 　AmazonDynamoDB:云中的数据仓库

D. 　AmazonElastiCache:云中的分布式内存缓存

A. 静态数据

B. 实时数据流

C. 历史数据

D. 结构化数据

A. 　为⽤户提供了系统顶层分布式基础架构

B. 　具有较差的跨平台特性

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. 　每个Application都有⾃⼰专属的Executor进程，并且该进程在Application运⾏期间⼀直驻留

B. 　Executor进程以多线程的⽅式运⾏Task

C. 　Spark运⾏过程与资源管理器⽆关，只要能够获取Executor进程并保持通信即可

D. 　Task采⽤了数据本地性和推测执⾏等优化机制

A. 　加快数据传输速度

B. 　容易检查数据错误

C. 　保证数据可靠性

D. 　适合多平台上运⾏