大數(shù)據(jù)與云計(jì)算概論智慧樹知到期末考試答案2024年_第1頁
大數(shù)據(jù)與云計(jì)算概論智慧樹知到期末考試答案2024年_第2頁
大數(shù)據(jù)與云計(jì)算概論智慧樹知到期末考試答案2024年_第3頁
大數(shù)據(jù)與云計(jì)算概論智慧樹知到期末考試答案2024年_第4頁
大數(shù)據(jù)與云計(jì)算概論智慧樹知到期末考試答案2024年_第5頁
全文預(yù)覽已結(jié)束

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

大數(shù)據(jù)與云計(jì)算概論智慧樹知到期末考試答案2024年大數(shù)據(jù)與云計(jì)算概論下面生成中間鍵值對(duì)的是()。

A:CombinerB:PartitionerC:ReducerD:Mapper答案:MapperMap函數(shù)接受的輸入及輸出類型()。

A:<key,value>B:TextC:IntwritableD:Hadoop答案:<key,value>以下關(guān)于Web2.0說法正確的是()。

A:Web2.0網(wǎng)站強(qiáng)調(diào)可用性B:Web2.0網(wǎng)站系統(tǒng)通常包含大量復(fù)雜查詢C:Web2.0網(wǎng)站通常要求嚴(yán)格的事務(wù)日志D:Web2.0網(wǎng)站要求嚴(yán)格的讀寫實(shí)時(shí)性答案:Web2.0網(wǎng)站強(qiáng)調(diào)可用性以下()系統(tǒng)不屬于NoSQL數(shù)據(jù)庫。

A:MongoDBB:RedisC:Neo4JD:Sybase答案:Sybase在MapReduce編程時(shí),a.Partitioner;b.Mapper;c.Combiner;d.Shuffle/Sort;這四個(gè)階段的順序是()。

A:badcB:bcadC:bdcaD:bacd答案:bacd對(duì)線下零售而言,做好大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的前提是()。

A:增加數(shù)據(jù)來源B:開展優(yōu)惠促銷C:增加統(tǒng)計(jì)種類D:擴(kuò)大營業(yè)面積答案:增加數(shù)據(jù)來源配置Hadoop時(shí),JAVA_HOME包含在哪個(gè)配置文件里()。

A:configuration.xslB:hadoop-site.xmlC:hadoop-env.shD:hadoop-default.xml答案:hadoop-env.sh在繪制圖表的過程中,可以對(duì)不易理解的圖標(biāo)添加其他的(),以便于用戶理解和傳達(dá)信息。

A:輔助圖表B:顏色C:控件D:交互式圖表答案:輔助圖表數(shù)據(jù)倉庫的最終目的是()。

A:為用戶和業(yè)務(wù)部門提供決策支持B:建立數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型C:收集業(yè)務(wù)需求D:開發(fā)數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用分析答案:為用戶和業(yè)務(wù)部門提供決策支持與HDFS類似的框架是()。

A:EXT3B:FAT32C:NTFSD:GFS答案:GFS強(qiáng)調(diào)CAP理論中的CP的數(shù)據(jù)庫是()。

A:RiakB:OracleC:SQLServerD:MongoDB答案:MongoDB強(qiáng)調(diào)CAP理論中的AP的數(shù)據(jù)庫不包括()。

A:CassandraB:MySQLC:RiakD:DynamoDB答案:MySQL動(dòng)態(tài)圖表是圖表分析的較高級(jí)形式,當(dāng)用戶執(zhí)行某個(gè)操作后,圖表中的數(shù)據(jù)會(huì)隨之發(fā)生變化,這種圖表也稱為()。

A:顏色B:交互式圖表C:輔助圖表D:控件答案:交互式圖表下列反映比例關(guān)系的可視化圖表是()。

A:氣泡圖B:散點(diǎn)圖C:旭日?qǐng)DD:熱力圖答案:旭日?qǐng)D當(dāng)前大數(shù)據(jù)技術(shù)的基礎(chǔ)是由()首先提出的。

A:谷歌B:阿里巴巴C:微軟D:百度答案:谷歌()代表了用戶的個(gè)性化需求,通過挖掘此商品可以提高銷售額,所累積的總銷售額將是一個(gè)可觀的數(shù)字,也許會(huì)超過熱門商品帶來的銷售額。

A:個(gè)性化商品B:冷門商品C:熱門商品D:長尾商品答案:長尾商品關(guān)于SecondaryNameNode()是正確的。

A:它對(duì)內(nèi)存沒有要求B:它的目的是幫助NameNode合并編輯日志,減少NameNode的負(fù)擔(dān)和冷啟動(dòng)時(shí)的加載時(shí)間C:SecondaryNameNode應(yīng)與NameNode部署到一個(gè)節(jié)點(diǎn)D:它是NameNode的熱備份答案:它的目的是幫助NameNode合并編輯日志,減少NameNode的負(fù)擔(dān)和冷啟動(dòng)時(shí)的加載時(shí)間將平臺(tái)作為服務(wù)的云計(jì)算服務(wù)類型是()。

A:SaaSB:三個(gè)選項(xiàng)都是C:IaaSD:PaaS答案:PaaS()在許多情況下,可以達(dá)到99.999%的可用性。

A:并行計(jì)算B:集群C:虛擬化D:分布式答案:集群散點(diǎn)圖是對(duì)成組的(B)數(shù)值進(jìn)行比較,氣泡圖是對(duì)至少()數(shù)值進(jìn)行比較。

A:兩個(gè);三個(gè)B:四個(gè);三個(gè)C:兩個(gè);兩個(gè)D:三個(gè);兩個(gè)答案:兩個(gè);三個(gè)A公司通過()計(jì)算云,可以讓客戶通過WebService的方式租用計(jì)算機(jī)來運(yùn)行自己的應(yīng)用程序。

A:GFSB:HDFSC:S3D:EC2答案:EC2()是指對(duì)Map輸出結(jié)果進(jìn)行分區(qū)、排序、合并以及可能的歸并等處理,并交給Reduce的過程。

A:ShuffleB:MergeC:PartitionD:Sort答案:Shuffle()是自動(dòng)聯(lián)系用戶和物品的一種工具,和搜索引擎相比,其通過研究用戶的興趣偏好,進(jìn)行個(gè)性化計(jì)算。

A:推薦算法B:個(gè)性化推薦C:用戶歷史記錄D:推薦系統(tǒng)答案:推薦系統(tǒng)在使用MapReduce程序WordCount進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)時(shí),對(duì)于文本行“hellomaphelloreduce”,經(jīng)過WordCount程序的Map函數(shù)處理后直接輸出的中間結(jié)果,應(yīng)該是下面哪種形式()。

A:<"hello",1,1>、<"map",1>和<"reduce",1>B:<"hello",2>、<"map",1>和<"reduce",1>C:<"hello",<1,1>>、<"map",1>和<"reduce",1>D:<"hello",1>、<"hello",1>、<"map",1>和<"reduce",1>答案:、、和Map任務(wù)的輸出中排序是按照字典排序進(jìn)行自動(dòng)進(jìn)行的。()

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)相比各種網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)技術(shù),本地硬盤一定是最快的。()

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)啤酒與尿布的經(jīng)典案例,充分體現(xiàn)了實(shí)驗(yàn)思維在大數(shù)據(jù)分析理念中的重要性。()

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)互聯(lián)網(wǎng)就是一個(gè)超大云。()

A:錯(cuò)誤B:正確答案:正確目前數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)份額最大的仍然是關(guān)系數(shù)據(jù)庫。()

A:錯(cuò)誤B:正確答案:正確MapReduce的Map函數(shù)接受的輸入和輸出都是<key,value>類型。()

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:對(duì)當(dāng)數(shù)據(jù)中同時(shí)包含正負(fù)數(shù)值時(shí),數(shù)據(jù)點(diǎn)會(huì)默認(rèn)顯示在橫坐標(biāo)的兩側(cè),橫坐標(biāo)軸也會(huì)位于圖表繪圖區(qū)域的內(nèi)部,影響圖表顯示數(shù)據(jù)。()

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:對(duì)HBase是按行的方式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的()。

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)文檔數(shù)據(jù)庫是以關(guān)系模型為基礎(chǔ)的。()

A:對(duì)B:錯(cuò)答案:錯(cuò)在噪聲數(shù)據(jù)中,波動(dòng)數(shù)據(jù)比離群點(diǎn)數(shù)據(jù)偏離整體水平更大。()

A:錯(cuò)B:對(duì)答案:錯(cuò)在云計(jì)算中,虛擬層主要包括()。

A:網(wǎng)絡(luò)虛擬化B:桌面虛擬化C:存儲(chǔ)虛擬化D:服務(wù)器虛擬化答案:存儲(chǔ)虛擬化###服務(wù)器虛擬化###網(wǎng)絡(luò)虛擬化按照涉及自變量的多少,可以將回歸分析分為()。

A:非線性回歸分析B:一元回歸分析C:綜合回歸分析D:線性回歸分析E:多元回歸分析答案:多元回歸分析協(xié)同過濾算法的優(yōu)點(diǎn)()。

A:算法易于分布式實(shí)現(xiàn)、可以處理海量數(shù)據(jù)集B:算法原理簡單、思想樸素C:能夠?yàn)橛脩敉扑]出多樣性、新穎性的物品D:算法整體效果很不錯(cuò)答案:物品大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)一場(chǎng)新的革命,提高綜合管理水平的原因是()。

A:從粗放化管理走向精細(xì)化管理B:從被動(dòng)反應(yīng)走向主動(dòng)預(yù)見型管理C:從單兵作戰(zhàn)走向聯(lián)合共享型管理D:從柜臺(tái)式管理走向全天候管理答案:從單兵作戰(zhàn)走向聯(lián)合共享型管理###從柜臺(tái)式管理走向全天候管理###從粗放化管理走向精細(xì)化管理###從被動(dòng)反應(yīng)走向主動(dòng)預(yù)見型管理推薦方法包括哪些類型()。

A:基于內(nèi)容的推薦B:基于統(tǒng)計(jì)的推薦C:協(xié)同過濾推薦D:專家推薦答案:協(xié)同過濾推薦###基于內(nèi)容的推薦###專家推薦###基于統(tǒng)計(jì)的推薦數(shù)據(jù)再利用的意義在于()。

A:利用數(shù)據(jù)可擴(kuò)展性拓寬業(yè)務(wù)領(lǐng)域B:實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重組的創(chuàng)新價(jià)值C:挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值D:提高社會(huì)效益,優(yōu)化社會(huì)管理E:優(yōu)化存儲(chǔ)設(shè)備,降低設(shè)備成本答案:利用數(shù)據(jù)可擴(kuò)展性拓寬業(yè)務(wù)領(lǐng)域###實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重組的創(chuàng)新價(jià)值###挖掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值一個(gè)完整的推薦系統(tǒng)通常包括3個(gè)組成模塊()。

A:用戶建模模塊B:推薦算法C:推薦結(jié)果D:推薦對(duì)象建模模塊答案:用戶建模模塊###推薦對(duì)象建模模塊###推薦算法Hadoop的特性包括()。

A:高可靠性B:高容錯(cuò)性C:高效性D:高可擴(kuò)展性答

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論