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        單項(xiàng)選擇題

        如果你面對的大數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)庫查詢和分析時(shí),數(shù)據(jù)庫的反應(yīng)速度很慢,在這種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景下,正確的大數(shù)據(jù)技術(shù)解決方案是()

        A.Hadoop+oracle+spark
        B.Hadoop+sqoop+hive+spark
        C.oracle+mahout
        D.sql server+oracle+mahout

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          大數(shù)據(jù)的起源是以下哪個(gè)領(lǐng)域()

          A.金融
          B.電信
          C.互聯(lián)網(wǎng)
          D.公共管理

        • 單項(xiàng)選擇題

          使用sparkMLib進(jìn)行K-means算法分析時(shí),我們會(huì)調(diào)用KMeans.train方法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類訓(xùn)練,該函數(shù)的返回值是()

          A.K_MEANS_PARALLEL
          B.KMeansModel類實(shí)例
          C.kmeans.epsilon
          D.kmeans.test實(shí)例

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