大数据与云计算的关系两面密不可分大数据无法用单台计算机进行处理，必须采用分布式计算架构对海量数据进行挖掘。()
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为了满足不同大数据处理场景需求，当前主流的大数据计算框架包括（）。
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只有大企业才能承担得起大数据分析的成本，而个人根本无法实现大数据掘金。（）错误找不到关系的相关关系无法带来收益。
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基于云计算架构的大数据，数据的存储和操作都是以（）形式提供。
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大数据概念中，不属于并行计算的技术（）
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大数据离不开云计算，但大数据又不等于云计算。
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大数据指的是当代社会林林种种的海量资讯，其体量如海洋般浩瀚磅礴、无比巨大，以至于无法通过目前计算机及其主流软件在（）内采集、储存、分析、处理并应用于国家治国理政、企业经营决策和个人的学习生活。
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数据存储量大和计算量大，这体现了大数据的（）特点。
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大数据的起源是云计算
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大数据最核心的应用是计算。
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云计算与大数据是相依相存的关系。（2.0分）
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从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分
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大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（ ）。
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从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的，大数据着眼于 ，聚焦于具体的业务，关注“数据à价值”的过程，看中的是信息积淀。云计算着眼于 ，聚焦于IT解决方案，关注IT基础架构，看中的是计算能力（包括数据处理能力及系统部署能力）。
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银联云计算平台在大数据方面，独创金融交易数据并行存储引擎，突破了面向大数据的分布式数据挖掘技术。（ ）
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以下关于云计算、大数据和物联网之间的关系，论述错误的是（)。
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大数据计算服务MaxComout是阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下哪个场景不适合使用大数据计算服务实现？（)
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第1章 绪论 1. 数据（data)、信息（information)、知识（knowledge)与价值（value)这四个词在信息科学中既相关联、又具有不同的含义。请举例说明四个概念的关联与区别。（10分） 2.阐述大数据的四大基本特征？（10分） 3.大数据计算系统与传统数据库系统的区别？（15分） 第2章 大数据计算体系 1. 阐述大数据计算系统涉及到的三个基本系统及其含义。（15分） 2. 大数据存储架构的构成，并用图展示说明。（10分） 3. 关系型数据库面临的挑战有哪些？（10分） 4. 按照存储架构设计，NoSQL数据库有哪四种分类？（15分） 5. 列举两种在大数据计算分析中主要用到的计算模型。（15分）
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大数据中可以用来实现流计算的技术是（)。
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大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS)的图计算引擎是分布式的，在加载数据时，系统默认（)将数据分配到不同的Worker中。
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大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS)是阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台，主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下（)场景不适合使用大数据计算服务实现。
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大数据计算类的产品或者服务,如HiveMaxCompute等,具备了海量数据存储和实时计算的能力可以直接使用这些产品去支持OLTP的业务系统取代成本高昂的关系型数据库（）
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在数据工场DataWorks（原DataDE中的数据同步任务的配置选项中,可以设置源表和目标表的字段对应关系。将云数据库RDS（MySQL）的表同步到大数据计算服务（MaxCompute,原oDPS）中时,可在源表字段配置中使用Mysq的内置函数（）
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大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的（)技术。
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云数据库RDS（MySQ产生的数据可以作为大数据计算服务（MaxCompute原ODPS）的数据来源,可以将RDS中的数据加载到大数据计算服务中进行分析,即我们通常说的ETL（数据抽取、加载、转换）,云数据库RDS（MySQL产生的数据可以作为大数据计算服务MaxCompute,原oDPS）的数据来源,可以将RDS中的数据加载到大数据计算服务中进行分析,即我们通常说的ETL（数据抽取、加载、转换）
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