大数据与人工智能:试题解析与关键技术概览
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更新于2024-07-02
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本资源是一份关于大数据与人工智能的综合性试题文档,涵盖了大数据基础知识、人工智能概念以及大数据技术的介绍。以下是部分内容的详细解读:
1. 大数据基础部分:
- MapReduce模型扩展性:MapReduce是一种分布式计算模型,其设计目标是线性可扩展,即增加服务器数量通常会导致处理时间缩短,因此正确答案是B.数量越多处理时间越短。
2. Kafka应用场景:
- Kafka适合用于日志收集、消息系统和流式处理,不适合用于业务系统,因此选择C.业务系统。
3. 大数据特征:
- 大数据特征通常指“4V”:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)和Value(价值密度低),所以选择D.4种。
4. 电信运营商大数据发展阶段:
- 目前电信运营商大数据发展主要处于探索阶段,因此选A.探索。
5. 大数据组成部分:
- 大数据包括海量计算、大量数据管理、数据分析等,但不包括单机计算,所以选D.单机计算。
6. 数据真实性特性:
- 数据真实性强调准确性、可信赖度,而不是不确定性或杂乱性,因此选VA.准确性、VC.可信赖度。
7. 电信行业数据分析报告类型:
- 经营分析和市场监测中的报告可以是日常的(日报)、定期的(周报和月报)以及专题分析,选择ABCD全选。
8. EMCWorld举办年份:
- EMCWorld于2009年首次在拉斯维加斯的威尼斯酒店举办,选择A.2009。
9. 商业模式转变:
- 随着闭源软件在数据分析领域地位的变化,老牌厂商可能转向开源模式,选择B.开源。
10. 数据有效性评估:
- 数据的有效性通常指有用信息占总数据的比例,选项中B.1TB数据中有1KB有效数据表明数据有效性的较低,选择B。
11. 语音识别产品体系:
- 语音识别产品体系通常包括语音合成、语音识别和语义理解,不包括语音放大,选择B.语音放大。
12. IBM深蓝对战国际象棋:
- IBM的深蓝在1997年击败卡斯帕罗夫的第六局中,用时28步,选择D.28。
13. 分布式文件存储系统:
- HDFS(Hadoop分布式文件系统)是常见的分布式文件存储系统之一,选择AHDFS。
14. MapReduce的应用场景:
- MapReduce适用于批处理任务,它能高效处理大量数据,选择C.批处理。
15. Spark客户端操作:
- 这部分提到了Spark Client,说明与Spark编程模型相关,但具体到本地写入操作细节未给出,可能是作业提交或数据处理。
这些知识点展示了大数据和人工智能领域的关键概念、技术和应用,适合用于教育、考试或者个人学习参考。
2021-12-25 上传
2022-11-18 上传
2022-06-25 上传
2022-06-25 上传
2022-07-12 上传
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