答案：大数据处理流程设计如下：（1）数据收集：收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购 买等行为数据，以及用户的基本信息、偏好等数据。此环节 的关键技术包括数据抓取、API接口调用等。 （2）数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗，去除 重复、错误或无效的数据，并进行必要的预处理操作，如数 据格式化、标准化等。此环节的关键技术包括数据清洗算法、 数据转换技术等。 （3）数据存储与管理：将清洗后的数据存储到合适的存储 介质中，并进行有效的管理，以便后续的分析和查询。此环 节的关键技术包括分布式存储技术、数据库管理技术等。 （4）数据分析与挖掘：运用各种数据分析方法和挖掘算法， 对用户行为数据进行深入的分析和挖掘，提取有用的信息和 模式。此环节的关键技术包括机器学习算法、数据挖掘技术 等。 （5）结果展示与应用：将分析结果以可视化的形式展示给 相关人员，并根据分析结果优化商品推荐算法，提高推荐准 确性和用户满意度。此环节的关键技术包括数据可视化技术、 推荐算法优化技术等。
答案：大数据处理流程设计如下：（1）数据收集：收集用户在电商平台上的浏览、搜索、购 买等行为数据，以及用户的基本信息、偏好等数据。此环节 的关键技术包括数据抓取、API接口调用等。 （2）数据清洗与预处理：对收集到的数据进行清洗，去除 重复、错误或无效的数据，并进行必要的预处理操作，如数 据格式化、标准化等。此环节的关键技术包括数据清洗算法、 数据转换技术等。 （3）数据存储与管理：将清洗后的数据存储到合适的存储 介质中，并进行有效的管理，以便后续的分析和查询。此环 节的关键技术包括分布式存储技术、数据库管理技术等。 （4）数据分析与挖掘：运用各种数据分析方法和挖掘算法， 对用户行为数据进行深入的分析和挖掘，提取有用的信息和 模式。此环节的关键技术包括机器学习算法、数据挖掘技术 等。 （5）结果展示与应用：将分析结果以可视化的形式展示给 相关人员，并根据分析结果优化商品推荐算法，提高推荐准 确性和用户满意度。此环节的关键技术包括数据可视化技术、 推荐算法优化技术等。
A. Zookeeper⽂件记录了⽤户数据表的Region位置信息
B. -ROOT-表记录了.META.表的Region位置信息
C. .META.表保存了HBase中所有⽤户数据表的Region位置信息
D. Zookeeper⽂件记录了-ROOT-表的位置信息
A. 保持单⼀的系统对外⼊⼝，并且为系统内部维护单⼀的资源池
B. 消除单点故障，保证服务的⾼可⽤性
C. 保证系统具有良好的可伸缩，能够动态地增加、删减计算与存储节点
D. 保证分配给⽤户的资源也是弹性可伸缩的
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. 主从结构模型
B. 分层模式
C. 管道-过滤器模式
D. 点对点模式
A. ⾕歌公司的制图服务接⼝GoogleChartAPI，可以⽤来为统计数据并⾃动⽣成图⽚
B. D3是最流⾏的可视化库之⼀，是⼀个⽤于⽹页作图、⽣成互动图形的JavaScrip函数库
C. Visual.ly可以⽤它来快速创建⾃定义的、样式美观且具有强烈视觉冲击⼒的信息图表
D. ⼤数据魔镜是⼀款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法可以让⽤户真正理解探索分析数据
A. 顶点值(Vertexvalue):顶点对应的PR值
B. 出射边(Outedge):只需要表⽰⼀条边，可以不取值
C. 消息(Message):传递的消息
D. ⼊射边(Iutedge):只需要表⽰⼀条边，可以不取值
A. CAP
B. 最终⼀致性
C. BASE
D. DN8
A. 扩展性好，灵活性好
B. ⼤量写操作时性能⾼
C. ⽆法存储结构化信息
D. 条件查询效率⾼
A. 顶点的当前值
B. 以该顶点为起点的出射边列表，每条出射边包含了⽬标顶点ID和边的值
C. 消息队列，包含了所有接收到的、发送给该顶点的消息
D. 标志位，⽤来标记顶点是否处于活跃状态
A. 存储元数据
B. 存储⽂件内容
C. ⽂件内存保存在磁盘中
D. 维护了blockid到datanode本地⽂件的映射关系
