下面有关MapReduce和Spark的说法错误的是哪个?
A.它们都是支持大数据处理的分布式并行计算框架。
B.它们都可以把大数据转化为小数据,然后分布在集群进行并行分析。
C.它们对机器学习算法的处理方法是一样的。
D.Haoop支持模型并行,Spark支持数据并行。
A.它们都是支持大数据处理的分布式并行计算框架。
B.它们都可以把大数据转化为小数据,然后分布在集群进行并行分析。
C.它们对机器学习算法的处理方法是一样的。
D.Haoop支持模型并行,Spark支持数据并行。
第1题
A、k-均值聚类需要大量的迭代,因此不能使用分布式计算。
B、k-均值的分布式实现需要MapReduce的各个数据节点共享假设的聚类中心。
C、k-均值算法的大量迭代运算在分布式环境下的效率一般更高。
D、k-均值在Spark内存计算框架下运行要比Hadoop MapReduce下运行要快的多。
第3题
A. 旋转轴可以是截面轮廓的一部分
B. 旋转轴可以是偏离截面轮廓的位置
C. 截面轮廓和旋转轴可以不共面
D. 旋转轴可以是工作轴,构造线和草图中创建的直线
第5题
A. 可以将关键词扩展成一系列的词组/短语
B. 可以进行多重排列组合
C. 只用热门关键词,不管是不是相关
D. 关键词的选取可以通过多种途径
第6题
A. 创业者辞职时应按照职业化行事,并尊重所有雇佣协议
B. 团队成员之间应恰当进行股权分配
C. 可偶尔向顾客宣传误导性广告,以按时完成目标
D. 尽量避免与内部员工的利益冲突,以维持他们对公司较高的忠诚度
第7题
A. 塑性材料断裂前有显著的塑性变形和明显的屈服现象
B. 脆性材料在变形很小时突然断裂,无屈服现象
C. 塑性材料拉伸和压缩时的比例极限、屈服点均相同
D. 脆性材料抵抗拉伸的能力同于抵抗压缩的能力
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