1. (简答题) 1.项目名称：电影评分数据分析任务 1. 数据说明 现有电影评分数据文件(rating.txt），其中的数据字段包括：用户编号(userID）、电影编号( movierD)、电影评分（rating） 及评分时间点的时间戳形式 （timestamp）。 2. 任务要求 （1）利用Java APT 连接 MongoDB 数据库，进人“movie”数据库，创建“ratings” 集合。 （2）读取本地“ratings.txt” 数据，对数据进行分割，并导入“ratings” 集合中。 （3）以“movieID”字段为分组标准，编写相应的聚合函数，计算分组下的“rating”宇段的平均值，并按平均分将结果降序排列。最后将分析结果写入“result”集合中。 （4）自行设计并实现一项数据分析功能。

答：这是一个关于电影评分数据分析的任务，任务要求如下：

1. 使用 Java APT 连接 MongoDB 数据库，创建 "movie" 数据库中的 "ratings" 集合。
2. 读取本地 "ratings.txt" 数据，将数据分割后导入 "ratings" 集合中。
3. 以 "movieID" 字段为分组标准，编写聚合函数计算分组下的 "rating" 字段的平均值，并按平均分进行降序排列。最后将分析结果写入 "result" 集合中。
4. 自行设计并实现一项数据分析功能。

对于第一步，可以使用 Java APT 库连接 MongoDB 数据库，使用 "movie" 数据库中的 "ratings" 集合存储数据。

对于第二步，可以使用 Java 读取 "ratings.txt" 文件中的数据，并将数据分割后导入 "ratings" 集合中。

对于第三步，可以使用 MongoDB 的聚合函数，以 "movieID" 字段为分组标准，计算每个分组下的 "rating" 字段的平均值，并按平均分进行降序排列。最后将分析结果写入 "result" 集合中。

对于第四步，可以根据具体需求自行设计并实现一项数据分析功能，例如计算用户的平均评分，分析电影类别的分布等等。

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1. 简答题 简述数据卷的作用，以及如何创建卷并挂载

数据卷是一种 Docker 容器的数据持久化方案，它可以将容器内的数据持久化到主机上的某个目录中，使得容器可以在不同的主机、不同的容器之间共享数据，并且即使容器被删除，数据也不会丢失。

创建数据卷可以通过以下命令：

docker volume create [VOLUME-NAME]

其中 [VOLUME-NAME] 是数据卷的名称。

挂载数据卷可以通过以下命令：

docker run -v [VOLUME-NAME]:[CONTAINER-PATH] [IMAGE]

其中 [VOLUME-NAME] 是数据卷的名称，[CONTAINER-PATH] 是容器内的目录路径，[IMAGE] 是容器运行的镜像。这个命令会将数据卷挂载到容器内的指定目录中。

1. 简答：举例说明为什么要在CPU中引入寄存器？

CPU中引入寄存器是为了提高计算机的运行效率和性能。下面举例说明：

1. 加速数据的访问：CPU中的寄存器是在CPU内部的高速存储器中实现的，数据可以直接在寄存器中进行操作，因此访问速度非常快，远远快于在内存中进行数据的读写。通过使用寄存器，CPU可以更快速地完成数据的操作和运算。
2. 存储临时结果：寄存器还可以用于存储计算过程中的临时结果。例如，在执行一个复杂的数学运算时，可以将计算的中间结果存储在寄存器中，然后继续进行后续计算。这样可以避免频繁地从内存中读取和写入数据，从而提高计算效率。
3. 存储程序计数器：CPU中的寄存器还可以用于存储程序计数器，即下一条将要执行的指令的地址。这样可以保证CPU在执行指令时能够正确地跳转到下一条指令的地址，从而保证程序的正确执行。
4. 存储函数参数和返回值：在函数调用过程中，函数参数和返回值通常需要通过寄存器进行传递。由于寄存器的访问速度非常快，因此使用寄存器传递参数和返回值可以提高函数调用的效率。

因此，引入寄存器可以提高CPU的运行效率和性能，加速数据的访问和计算，存储临时结果和程序计数器，以及传递函数参数和返回值。