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Hadoop组件在企业应用中,能用于数据挖掘的产品有( )。
A:Hive
B:Pig
C:Mahout
D:Hbase
数据挖掘
组件
产品有
发布时间:
2024-06-22 11:21:39
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Hadoop组件在企业应用中,能用于大数据集实时查询的产品有( )。A.HiveB.PigC.MahoutD.Hbase
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Hadoop组件在企业应用中,能用于数据挖掘的产品有()。 选项: A、Hive B、Pig C、Mahout D、Hbase
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Hadoop组件在企业应用中,能用于数据挖掘的产品有()。错误 选项: A:Hive B:Pig C: Mahout D: Hbase
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Hadoop组件在企业应用中,能用于数据挖掘的产品有()。--与上面重复 选项: A:Hive B:Pig C:Mahout D:HBase
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Hadoop组件在企业应用中,能用于大数据集实时查询的产品有(}。 选项: A:Hive B:Piq C:Mahout D:Hbase
6.
Hadoop组件在企业应用中,能用于大数据集实时查询的产品有( )。 选项: A:Hive B:Pig C:Mahout D:Hbase
7.
Hadoop组件在企业应用中,能用于大数据集实时查询的产品有()。 选项: A、Hive B、Pig C、Mahout D、Hbase
8.
【单选】Hadoop组件在企业应用中,能用于大数据集实时查询的产品有( )。 选项: A: Hive B: Pig C: Mahout D: Hbase
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Hadoop组件在企业应用中,能用于大数据集离线分析的产品有()。 选项: A::Hive B:Pig C:Mahout D:Spark SQL
10.
/160【单选】Hadoop 组件在企业应用中,能用于大数据集实时查询的产品有()。 选项: A: Hive B: Pig C: Mahout D: Hbase
11.
146. Hadoop组件在企业应用中,能用于大数据集实时查询的产品有()。 选项: A:A. Hive B:B. Pig C:C. Mahout D:D. Hbase
12.
在Hadoop生态组件中,哪个产品可用于复杂的批量数据处理。( )A.MapReduce、HiveB.ImpalaC.StormD.Mahout
13.
在 Hadoop 生态组件中,哪个产品可用于复杂的批量数据处理。() 选项: A: MapReduce B: Impala C: Storm D: Mahout
14.
在Hadoop生态组件中,哪个产品可用于复杂的批量数据处理。{ } 选项: A:MapReduce、Hive B:Impala C:Storm D:Mahout
15.
/160【单选】在 Hadoop 生态组件中,哪个产品可用于复杂的批量数据处理。() 选项: A: MapReduce B: Impala C: Storm D: Mahout
16.
在Hadoop生态组件中,哪个产品可用于复杂的批量数据处理。( )易] 选项: A:Mahout B:Storm C:MapReduce、Hive D:Impala
17.
在Hadoop生态组件中,哪个产品可用于复杂的批員数据处理。() 选项: A:丁 MapReduce> Hive B:Impala C:Storm D:Mahout
18.
在Hadoop生态组件中,哪个产品可用于基于历史数据的交互式查询()。 选项: A: MapReduce、Hive B:Impala C:Storm D: Mahout
19.
下面关于Spark和Hadoop的关系,描述错误的是:选项: A:Spark和Hadoop一样,既包含了存储的组件,也包含了计算的组件; B:Spark作为计算框架,只能解决数据计算问题,无法解决数据存储问题; C:Spark只是取代了Hadoop生态系统中的计算框架MapReduce,而Hadoop中的其他组件依然在企业大数据系统中发挥着重要的作用; D:越来越多的企业放弃MapReduce,转而使用Spark开发企业应用
20.
数据挖掘在客户关系管理中的应用,不包括 选项: A:数据挖掘在客户细分中的应用 B:数据挖掘在客户识别中的应用 C:数据挖掘在客户忠诚度分析中的应用 D:数据挖掘在客户满意中的应用
21.
151. 在Hadoop生态组件中,哪个产品可用于复杂的批量数据处理。() 选项: A:A. MapReduce、Hive B:B. Impala C:C. Storm D:D. Mahout
22.
以下关于数据挖掘应用场合的描述,不正确的选项是( )。 选项: A:数据挖掘可以应用于贫困生的资助分析 B:数据挖掘技术不适合于农业应用领域 C:数据挖掘可以应用于总统竞选领域的应用 D:数据挖掘可以应用于地质灾害的风险评估
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