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以下并行框架哪些不适合大规模数据的迭代挖掘算法和图计算处理的A.MapReduceB.BSPC.流式计算

题目
以下并行框架哪些不适合大规模数据的迭代挖掘算法和图计算处理的

A.MapReduce

B.BSP

C.流式计算

相似考题

1.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库,但不包括云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。()此题为判断题(对，错)。

2.以下哪一项能力不属于GES月服务的优势?()A、数据清洗B、图分析、图计算C、基于ModelArts的图神经网络算法D、大规模图数据库

3.MapReduce与传统并行计算框架的对比中,说法正确的是()。A.MapReduce属于共享式集群架构，容错性好B.传统并行计算框架比MapReduce硬件更加便宜C.传统并行计算框架适用于实时、细粒度计算D.MapReduce适用于数据密集型，传统并行计算框架适用于计算密集型

4.服务器处理的数据都很庞大，例如大型数据库、数据挖掘、决策支持、以及设计自动化等应用，因而需要采用多个安腾处理器来组成系统。安腾芯片采用的创新技术是A．复杂指令系统计算CISCB．精简指令系统计算RISCC．简明并行指令计算EPICD．复杂并行指令计算CPIC

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  • 第1题：

    下列关于GPU 芯片的优点描述正确的有()。

    A、通用性较强

    B、适合大规模并行计算

    C、可通过编程灵活配置芯片架构

    D、适应算法迭代


    正确答案：AB

  • 第2题：

    Dijkstra算法不适合用计算机求解，因为无法迭代。()


    参考答案：错误

  • 第3题：

    ●在数据库、数据挖掘、决策支持、电子设计自动化应用中，由于服务器处理的 数据量都很大，因而常常需要安腾处理器。安腾处理器采用的创新技术是(13)。

    (13)

    A．复杂指令系统计算CISC

    B．精简指令系统计算RISC

    C．简明并行指令计算EPIC

    D．复杂并行指令计算CPIC


    正确答案：C

  • 第4题：

    以下哪个是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式 和大规模数据集的并行运算的软件架构?

    A.Chubby

    B.MapReduce

    C.BigTable

    D.GFS


    参考答案：B

  • 第5题：

    MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项？（）

    • A、实时性
    • B、高容错性
    • C、易于扩展
    • D、易于编程

    正确答案:B,C,D

  • 第6题：

    算法包括以下哪些算法（）。

    • A、递推算法
    • B、迭代算法
    • C、穷举算法
    • D、冒泡排序算法

    正确答案:A,B,C,D

  • 第7题：

    以下并行框架哪些不适合大规模数据的迭代挖掘算法和图计算处理的

    • A、MapReduce
    • B、BSP
    • C、流式计算

    正确答案:A,C

  • 第8题：

    框架结构体系在水平荷载作用下，常用的计算方法不包括（）。

    • A、分层计算法
    • B、反弯点法
    • C、无剪力分配法
    • D、迭代法

    正确答案:A

  • 第9题：

    多选题
    以下并行框架哪些不适合大规模数据的迭代挖掘算法和图计算处理的
    A

    MapReduce

    B

    BSP

    C

    流式计算


    正确答案： A,C
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    多选题
    算法的设计方法有很多，常用的算法方法有以下哪些（）。
    A

    递推算法

    B

    迭代算法

    C

    穷举算法

    D

    冒泡排序算法


    正确答案： A,C
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    （）并行数据处理系统适用于需要多次操作特定数据集的场景，非常适合于机器学习中迭代算法的执行。
    A

    Spark

    B

    Hive

    C

    Haystack

    D

    HDFS


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    以下哪个是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构？
    A

    Chubby

    B

    MapReduce

    C

    BigTable

    D

    GFS


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    时空数据挖掘方法在在以下哪些方面可进行进一步研究?()

    A、时空模式的可视化

    B、挖掘算法的智能化

    C、挖掘结果的后处理

    D、挖掘结果的后利用


    答案：ABCD

  • 第14题：

    由于服务器处理的数据都很庞大．例如数据库，数据挖掘、决策支持以及像电子设计自动化等应用，因而需要64位的安 腾处理器，它采用的创新技术是

    A．复杂指令系统计算CISC

    B．精简指令系统计算RISC

    C．复杂并行指令计算CPIC

    D．简明并行指令计算EPIC


    正确答案：D
    解析：如果说286、386采用的是传统的复杂指令系统，即CISC技术．而奔腾在事实上采用了许多精简指令系统的措 施，即RISC技术。至于安腾，则是采用了超载CISC与RISC的新设计理念EPIC，即简明并行指令计算(Explicitly Parallel Instruction Computing)技术。它基于推理、预测、简明并行性等创新特性，实现了更高的指令圾的并行性， 使交腾能同时完成20个操作或交易、从而能够提供高墙企业级用户需服务器的一流性能。

  • 第15题：

    按指令流和数据流的组织关系，计算机系统的结构有以下不同类型，大规模并行处理机MPP属于，______结构。

    A．SISD

    B．SIMD

    C．MISD

    D．MIMD


    正确答案：D
    解析：按指令流和数据流的组织关系，计算机系统的结构分为单指令流单数据流(SISD) 、单指令流多数据流(SIMD) 、多指令流单数据流(MISD) 和多指令流多数据流(MIMD) 。由于高性能计算机多采用并行技术，因此其结构属于SIMD或MIMD。大规模并行处理机(MPP) 是多计算机系统，由专门设计的可扩展性好的高带宽低延迟互联网络将成千上万个高性能微处理器构成的处理器节点互连而成，所以属于MIMD结构。

  • 第16题：

    Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性


    正确答案:正确

  • 第17题：

    MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务

    • A、ETL
    • B、迭代挖掘算法
    • C、图挖掘算法
    • D、统计

    正确答案:A,D

  • 第18题：

    算法的设计方法有很多，常用的算法方法有以下哪些（）。

    • A、递推算法
    • B、迭代算法
    • C、穷举算法
    • D、冒泡排序算法

    正确答案:A,B,C,D

  • 第19题：

    大数据分析挖掘工作涉及的处理步骤包括以下哪些

    • A、ETL
    • B、挖掘建模
    • C、数据探索
    • D、模型评估

    正确答案:A,B,C,D

  • 第20题：

    多选题
    算法包括以下哪些算法（）。
    A

    递推算法

    B

    迭代算法

    C

    穷举算法

    D

    冒泡排序算法


    正确答案： B,C
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    单选题
    （）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。
    A

    Map Reduce

    B

    GFS

    C

    Big Table

    D

    Chubby


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第22题：

    多选题
    MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务
    A

    ETL

    B

    迭代挖掘算法

    C

    图挖掘算法

    D

    统计


    正确答案： D,A
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    （）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构
    A

    GFS

    B

    MapReduce

    C

    Chubby

    D

    Bigtable


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

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