答案：预防和控制疾病提供科学依据；通过对患者的基因组数据进行分析，可以预测患者对某些药物的反应和副作用，从而实现精准治疗；通过实时监测和分析医疗资源的使用情况，可以优化医疗资源的配置和利用效率，缓解医疗资源紧张的问题。此外，大数据技术在公共卫生管理和疫情防控中也发挥着重要作用。通过对疫情数据的实时监测和分析，可以及时发现疫情的变化趋势和传播规律，为制定防控策略提供科学依据。因此，大数据技术在医疗健康领域的应用不仅有助于提高医疗水平和患者满意度，还有助于推动医疗卫生事业的可持续发展，具有重要的社会价值。大数据技术在医疗健康领域的应用日益广泛，其潜在的社会价值巨大。通过收集和分析患者的医疗数据、基因组数据以及生活习惯等数据，大数据技术可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提高治疗效果和患者生活质量。具体来说，大数据技术可以用于预测疾病风险、制定个性化治疗方案、优化医疗资源配置等方面。例如，通过对大量病例数据进行分析，可以发现疾病的发病规律和影响因素，为
答案：预防和控制疾病提供科学依据；通过对患者的基因组数据进行分析，可以预测患者对某些药物的反应和副作用，从而实现精准治疗；通过实时监测和分析医疗资源的使用情况，可以优化医疗资源的配置和利用效率，缓解医疗资源紧张的问题。此外，大数据技术在公共卫生管理和疫情防控中也发挥着重要作用。通过对疫情数据的实时监测和分析，可以及时发现疫情的变化趋势和传播规律，为制定防控策略提供科学依据。因此，大数据技术在医疗健康领域的应用不仅有助于提高医疗水平和患者满意度，还有助于推动医疗卫生事业的可持续发展，具有重要的社会价值。大数据技术在医疗健康领域的应用日益广泛，其潜在的社会价值巨大。通过收集和分析患者的医疗数据、基因组数据以及生活习惯等数据，大数据技术可以帮助医生更准确地诊断疾病、制定治疗方案，提高治疗效果和患者生活质量。具体来说，大数据技术可以用于预测疾病风险、制定个性化治疗方案、优化医疗资源配置等方面。例如，通过对大量病例数据进行分析，可以发现疾病的发病规律和影响因素，为
A. 属于不同命名空间的块可以构成同⼀个”块池”
B. HDFSFederation中，所有名称节点会共享底层的数据节点存储资源，数据节点向所有名称节点汇报
C. 设计了多个相互独⽴的名称节点
D. HDFS的命名服务能够⽔平扩展
A. ⾼性能:处理⼤数据的基本要求，如每秒处理⼏⼗万条数据
B. 实时性:保证较低的延迟时间，达到秒级别，甚⾄是毫秒级别
C. 分布式:⽀持⼤数据的基本架构，必须能够平滑扩展
D. 可靠性:能可靠地处理流数据
A. 灵活的可扩展性
B. 灵活的数据模型
C. 与云计算紧密融合
D. ⼤型的数据库
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. 常常表现出⽐较差的内存访问局部性
B. 针对单个顶点的处理⼯作过少
C. 计算过程中伴随着并⾏度的改变
D. 计算过程简易
A. Hadoop⾃⾝核⼼组件MapReduce的架构设计改进
B. Hadoop⾃⾝核⼼组件HDFS的架构设计改进
C. Hadoop⽣态系统其它组件的不断丰富
D. Hadoop⽣态系统减少不必要的组件，整合系统
A. 静态数据
B. 实时数据流
C. 历史数据
D. 结构化数据
A. Spark应⽤在复杂的批量数据处理
B. SparkSQL是基于历史数据的交互式查询
C. SparkStreaming是基于历史数据的数据挖掘
D. GraphX是图结构数据的处
A. 访问层
B. ⼤数据层
C. 数据源层
D. ⽹络层
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
