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. Pregel将PageRank处理对象看成是连通图，⽽MapReduce则将其看成是键值对
B. Pregel将计算细化到顶点，同时在顶点内控制循环迭代次数
C. apReduce将计算批量化处理，按任务进⾏循环迭代控制
D. 图算法如果⽤Pregel实现，需要⼀系列的Pregel的调⽤
A. 复杂性:部署、管理、配置很复杂
B. 数据库复制:MySQL主备之间采⽤复制⽅式，只能是异步复制
C. 扩容问题:如果系统压⼒过⼤需要增加新的机器，这个过程涉及数据重新划分
D. 动态数据迁移问题:如果某个数据库组压⼒过⼤，需要将其中部分数据迁移出去
A. 只⽀持少数⼏种编程语⾔
B. 可扩展性⾼
C. 成本低
D. 能在linux上运⾏
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. HTML:⽂档对象模型，⽤于修改⽂档的内容和结构
B. CSS:层叠样式表，⽤于设定⽹页的样式
C. SVG:可缩放⽮量图形，⽤于绘制可视化的图形
D. JavaScript:⼀种直译式脚本语⾔，⽤于设定⽹页的⾏为
A. 表达能⼒有限
B. 磁盘IO开销⼤
C. 延迟⾼
D. 在前⼀个任务执⾏完成之前，其他任务就⽆法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务
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. 批量计算:充裕时间处理静态数据，如Hadoop
B. 静态数据不适合采⽤批量计算，因为它不适合⽤传统的关系模型建模
C. 流数据必须采⽤实时计算
D. 流数据的响应时间为秒级
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
