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【判断题】MapReduce是一种比较好实现大数据算法的编程架构,在生产中得到广泛应用。

A.Y.是

B.N.否


参考答案和解析
以主从结构的形式运行;容错机制的复杂性;数据存储位置的多样性;任务备份机制的必要性
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考题 基于场景的架构分析方法(Scenarios-based Architecture Analysis Method,SAAM)是卡耐基梅隆大学软件工程研究所的Kazman等人于1983年提出的一种非功能质量属性的架构分析方法,是最早形成文档并得到广泛应用的软件架构分析方法。SAAM的主要输入是问题描述、( )和架构描述文档,其分析过程主要包括场景开发、( )、单个场景评估、场景交互和总体评估。A.问题说明 B.问题建模 C.需求说明 D.需求建模 A.架构需求 B.架构描述 C.架构设计 D.架构实现

考题 下列关于算法说法不正确的是( )A. 算法独立于任何具体的语言,BASIC算法只能用BASIC语言来实现B. 解决问题的过程就是实现算法的过程C. 算法是程序设计的"灵魂"D. 算法可以通过编程来实现

考题 mapreduce是一种基于分布式计算框架的编程模型,使用它必须考虑任务的分配等分布计算问题。() 此题为判断题(对,错)。

考题 KNN算法用MapReduce实现,要进行几轮MapReduce()。 A.4B.3C.2D.1

考题 大数据开发的两大核心技术是Hadoop和MapReduce。() 此题为判断题(对,错)。

考题 MapReduce与传统并行计算框架的对比中,说法正确的是()。 A.MapReduce属于共享式集群架构,容错性好B.传统并行计算框架比MapReduce硬件更加便宜C.传统并行计算框架适用于实时、细粒度计算D.MapReduce适用于数据密集型,传统并行计算框架适用于计算密集型

考题 机组的倍福PLC编程软件实现了对风机采集信号的()A、逻辑算法B、数据处理C、逻辑判断D、数据存储

考题 MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项?()A、实时性B、高容错性C、易于扩展D、易于编程

考题 MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务A、ETLB、迭代挖掘算法C、图挖掘算法D、统计

考题 下列关于信息的编程加工的说法中,错误的是()。A、信息的编程加工一般要经过四个步骤:分析信息→设计算法→编写代码→调试运行B、在使用计算机进行信息加工时,“编程加工”是无处不在的C、信息的编程加工的核心是编写代码D、信息的编程加工就是利用某种计算机语言,对算法进行描述,得到可实现加工目标的程序,最终解决问题

考题 下列选项中关于算法和数据结构的关系描述正确的是()。A、程序=数据结构+算法B、算法与数据结构是紧密联系不可分割,必须在一起才能最终解决问题C、数据结构就是编程的思维,编程的灵魂,算法的精髓所在D、算法与数据结构是相互独立的,算法和C语言有一定的联系

考题 MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式,用于()大规模数据集的并行运算。A、通常大于1GBB、通常大于1ZBC、通常大于1TBD、通常大于1PB

考题 科学技术的进步重要标志是()在生产中的广泛应用和推广。A、设备B、知识C、新技术、新工艺D、先进理念

考题 请编程实现一个冒泡排序算法?

考题 若不针对MapReduce编程模型中的key和value值进行特别设置,下列哪一项是MapReduce不适宜的运算()。A、MaxB、MinC、CountD、Average

考题 MapReduce是一种编程模型,用户只需通过编写()函数来实现自己的计算逻辑。A、SQLB、mapC、ReduceD、逻辑

考题 多选题下列选项中关于算法和数据结构的关系描述正确的是()。A程序=数据结构+算法B算法与数据结构是紧密联系不可分割,必须在一起才能最终解决问题C数据结构就是编程的思维,编程的灵魂,算法的精髓所在D算法与数据结构是相互独立的,算法和C语言有一定的联系

考题 单选题下列关于信息的编程加工的说法中,错误的是()。A 信息的编程加工一般要经过四个步骤:分析信息→设计算法→编写代码→调试运行B 在使用计算机进行信息加工时,“编程加工”是无处不在的C 信息的编程加工的核心是编写代码D 信息的编程加工就是利用某种计算机语言,对算法进行描述,得到可实现加工目标的程序,最终解决问题

考题 判断题MapReduce编程模型只适合非结构化的海量数据搜索、挖掘、分析与机器智能学习等。( )A 对B 错

考题 判断题因为上贝氏体具有优良的力学性能,所以在生产上得到广泛应用。A 对B 错

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考题 判断题解决社保的大数据从技术架构是通过BDP来实现。A 对B 错

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考题 单选题基于场景的架构分析方法(Scenarios-basedArchitectureAnalysisMethod,SAAM)是卡耐基梅隆大学软件工程研究所的Kazman等人于1983年提出的一种非功能质量属性的架构分析方法,是最早形成文档并得到广泛应用的软件架构分析方法。SAAM的主要输入是问题描述、(1)和架构描述文档,其分析过程主要包括场景开发、(2)、单个场景评估、场景交互和总体评估。 空白(2)处应选择()A 架构需求B 架构描述C 架构设计D 架构实现