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- 1.传统数据仓库面临哪些挑战：（） 选项： A、无法满足快速增长的海量数据存储需求 B、 无法有效处理不同类型的数据 C、 具有很强的扩展性 D、 计算和处理能力不足
- 2.传统数据仓库面临哪些挑战：（ ）A.无法满足快速增长的海量数据存储需求B.无法有效处理不同类型的数据C.具有很强的扩展性D.计算和处理能力不足
- 3.大数据背景下，传统数据仓库面临的挑战，不包括以下（ ）。 选项： A、无法满足快速增长的海量数据存储需求 B、无法有效处理不同类型的数据 C、不能反映数据的历史变化 D、计算和处理能力不足
- 4.传统的数据仓库无法有效处理不同类型的数据。（ ）
- 5.传统的数据仓库无法有效处理不同类型的数据。（ ） 选项：A、对 B、错
- 6.传统的数据仓库的计算和处理能力不足。（ ）
- 7.关系数据库已经无法满足Web2.0的需求，主要表现在 选项： A、无法存储非结构化数据 B、无法满足海量数据的管理需求 C、无法满足数据高并发的需求 D、无法满足高可扩展性和高可用性的需求
- 8.传统数据仓库面临的问题包括()。 选项： A、数据量增长过快，导致运算效率下降 B、数据抽取处理的代价过高，无法在统一的视图下处理 C、无法处理多种类型的数据 D、不具备进行搜索或关联分析以发现隐藏关系的能力 E、不具备数据挖掘等高级分析的能力
- 9.搜索引擎面临哪些挑战选项： A:海量数据; B:海量需求; C:复杂处理; D:快速服务
- 10.传统的关系数据库已经无法满足Web2.0的日益复杂的数据需求,主要表现在以下几个方面 选项： A、无法满足海量数据的管理需求 B、无法满足数据高并发的需求 C、无法满足高可扩展性和高可用性的需求 D、使用难度高
- 11.关系型数据库无法满足Web 2.0时代的需求，体现在 选项： A、无法满足基本的查询操作 B、无法满足海量数据的管理需求 C、无法满足数据高并发的需求 D、无法满足高可扩展性和高可用性的需求
- 12.数据仓库的四种类型为：传统数据仓库、实时处理数据仓库、关联发现数据仓库、数据集市。
- 13.下列关于数据仓库Hive说法正确的是（）选项： A:不支持类似SQL的接口; B:采用批处理方式处理海量数据; C:本身支持数据的存储; D:本身支持数据的处理
- 14.传统数据处理的性能瓶颈有？（） 选项： A、数据存储成本高 B、流式数据处理性能不足 C、扩展能力有限 D、批量数据处理缺失
- 15.以下哪一项工作通常不是数据库系统面临的挑战？A.数据库高并发读写需求B.海量数据的高效存储和处理C.数据库高扩展性D.编写数据库应用程序
- 16.云数据库可以很好地满足不同企业的个性化存储需求（）。 选项： A、可以满足大企业的海量数据存储需求 B、可以满足中小企业的低成本数据存储需求 C、可以满足企业动态变化的数据存储需求
- 17.大数据时代，随着数据规模的急剧增长，数据类型的多样化，传统的关系型数据库无法满足半结构化和非结构化数据的存储需求。选项： A:正确; B:错误
- 18.数据仓库存储的是动态数据,动态数据适合彩用批处理方式，Hive通过把编译语句转换成MapReduce任务，以分布式批处理的方式处理海量数据。 选项： A:正确 B:错误
- 19.传统的IOE模式已经可以满足PB级海量数据的存储、分析和应用需求
- 20.下面哪个选项属于大数据技术的“数据存储和管理”技术层面的功能？ 选项： A: 把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析 B: 构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全 C: 利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析 D: 利用分布式文件系统、数据仓库、关系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
- 21.哪些技术属于大数据的关键技术。（ ）选项： A:虚拟化技术和云计算平台技术 B:大数据安全技术和大数据关键设备技术 C:海量数据的存储技术 D:数据预处理技术
- 22. 数据可视化所面临的挑战有哪些？ 选项： A: 数据规模巨大 B: 数据质量问题 C: 数据快速动态变化 D: 软件分析能力不足 E: 多来源数据的类型和结构各异
- 23.为了满足不同大数据处理场景需求，当前主流的大数据计算框架包括（ ）
- 24.哪些技术属于大数据的关键技术（）。 A：虚拟化技术和云计算平台技术 B：大数据安全技术和大数据关键设备技术 C：海量数据的存储技术 D：数据预处理技术 E：新型数据挖掘和分析技术
