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相关试题
- 1.可以利用() 、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库等，实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。
- 2.大数据采集与传统的数据采集的区别是( ) 选项： A、数据源来源广泛,数据量巨大 B、数据类型丰富,包括结构化、半结构化和非结构化数据 C、数据存储主要采用分布式数据库和分布式文件系统 D、数据存储主要采用关系数据库和并行数据仓库
- 3.Hadoop是一个处理、存储和分析海量的分布式、非结构化数据的开源框架。
- 4.大数据自助式分析服务技术是以（）为基础、以（）为核心、以（）为工具的企业级数据挖掘分析产品。 大数据存储技术是指通过改进（）、（），融合可靠的分布式文件系统(DFS) 、大数据去冗余及高效低成本的大数据存储技术，完成大数据的存储，建立相应的关联索引，进行管理和调用服务。 数据存储主要面向全类型数据“结构化、半结构化、实时、非结构化”的存储、查询，以（）、（）为特征。 目前常用的大数据技术架构主要包括（）、（）、（）、（）。 Hadoop 是一个文件系统，外加一个离线处理框架 (map-reduce 执行框架) ，主要用于海量数据文件的（），（）海量数据的计算。 Spark是一个执行引擎，本身（）数据。 Storm是一个（），只提供最基本的数据流传输框架元素和基本的数据流 接口，用户需要自己编写处理过程和处理逻辑。 Flink 是（），自己有一套完整的生态。 大数据技术在配网调度中的应用为（）、（）、（）。 云计算技术主要分为（）
- 5.1. 在大数据中，下列哪个术语用于描述非结构化和半结构化数据的处理和分析？ 选项： A:A、 数据仓库 B:B、 数据挖掘 C:C、 NoSQL数据库 D:D、 大数据分析
- 6.大数据技术是指伴随着大数据的采集、存储、分析、应用和结果呈现的相关技术，是一 系列使用非传统工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理，从而获得分析 和预测结果的数据处理和分析技术。 选项：A、正确B、错误
- 7.机器学习与数据挖掘之间的关系和区别为（ ）（多选题）选项： A:数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉。; B:数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。; C:机器学习偏理论，数据挖掘偏应用。; D:两者是相互独立的两种数据处理技术。
- 8.大数据技术是一个统称，它包含数据采集、数据存储、数据管理、数据分析、数据治理、数据可视化、数据分布式并行计算等。其中主要目的是依据实际场景和业务对数据进行维护、持续稳健提升效率、保证安全的是数据管理和（）。 选项： A:数据采集 B:数据存储 C:数据治理 D:数据分析
- 9.传统数据库和NoSQL混合模式能够很好地解决互联网大数据应用对海量结构化和半结构化数据进行存储和快速处理的需求。（ ）选项： A:对 B:错
- 10.151、大数据技术是一个统称，它包含数据采集、数据存储、数据管理、数据分析、数据治理、数据可视化、数据分布式并行计算等。其中主要目的是依据实际场景和业务对数据进行维护、持续稳健提升效率、保证安全的是数据管理和（ ） 选项： A:A、数据采集 B:B、数据存储 C:C、数据治理 D:D、数据分析
- 11.大数据与云计算是相辅相成的，大数据根植于云计算，云计算关键技术中的海量数据存储技术、海量数据管理技术、分布式编程模型，都是大数据技术的基础。（ ） 选项：A、对 B、错
