阿里云大数据ACA及ACP复习题(461~470)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云解析 DNS,旗舰版 1个月
全局流量管理 GTM,标准版 1个月
简介: 本人备考阿里云大数据考试时自行收集准备的题库,纯手工整理的,能够覆盖到今年7月份,应该是目前最新的,发成文章希望大家能一起学习,不要花冤枉钱去买题库背了,也希望大家能够顺利通关ACA和ACP考试(自己整理解析也需要时间,可能有更新不及时的情况哈)

461.下列关于分布式文件系统相关产品的用法,描述正确的是( CD )。
A:MogileFS适用于大型的、分布式的、对大数据进行访问和应用
B:GFS适用于海量小图谱的存储
C:HDFS具有高容错性和可扩展性,可以部署在廉价的机器上
D:Ceph具备高性能、高可用性、高可扩展性、实时存储性等特点;

解析:MogileFS:是一套高效的文件自动备份组件
GlusterFS:主要应用在集群系统中,具有很好的可扩展性。软件的结构设计良好,易于扩展和配置,通过各个模块的灵活搭配以得到针对性的解决方案。
GoogleFS:性能十分好,可扩展性强,可靠性强。用于大型的、分布式的、对大数据进行访问的应用。运用在廉价的硬件上。
FastDFS:一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。
TFS:TFS(Taobao FileSystem)是一个高可扩展、高可用、高性能、面向互联网服务的分布式文件系统,主要针对海量的非结构化数据,它构筑在普通的Linux机器集群上,可为外部提供高可靠和高并发的存储访问。
Ceph是一种为优秀的性能、可靠性和可扩展性而设计的统一的、分布式文件系统。

462.Oozie是Hadoop生态圈的组件之一,关于Oozie,描述正确的是?( ACD )
A:Oozie是一个用来管理Hadoop生态job的工作流调度系统
B:Oozie由Apache公司贡献给cloudera
C:Oozie是运行于Javaservlet容器上的一个JavaWeb应用
D:Oozie的目的是按照DAG(有向无环图)调度一系列的MapReduce或者Hive等任务。

解析:Oozie由 Cloudera公司开源给 Apache,是一个基于工作流引擎的开源框架。
Oozie是一个用来管理Hadoop相关作业(MapReduce)的工作流调度系统
Oozie 运行在 Java servlet 容器中,用于定时调度任务和按照执行的逻辑顺序调度多个任务。

463.下列选项中,属于Spark SQL 架构的组件是( ABDE )。
A:SQL Parser
B:Physical Plan
C:Thrift Server
D:Catalyst
E:Execution

解析:SQL Parser、Physical Plan、Catalyst、Execution Spark ThriftServer是一个JDBC接口。

464.数据可视化可以帮助非专业的工程师通过图形化的界面轻松搭建专业水准的可视化应用,满足您会议展览、业务监控、风险预警、地理信息分析等多种业务的展示需求。BI商业智能软件的使用场景有( D )
A:政务系统
B:互联网运营分析
C:公安消防
D:货币金融

解析:货币金融

465.在数据分析的过程中,涉及到数据处理的概念。关于数据分析和数据处理,描述正确的是?( ACD )
A:数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、 变换和传输
B:在数据处理中,数据分析体现在大量数据计算中
C:数据分析通常与数据处理一起使用,两者之间密不可分,互相融合
D:数据分析是根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用

解析:数据处理是对数据的采集、存储、检索、加工、 变换和传输 数据分析是根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析;

466.Flume是基于流式的架构,用于海量日志采集的技术,关于它的三大核心组件Source、Channel、Sink,以下描述正确的是( AD )
A:source负责接收不同类型、不同格式的日志教据
B:channel保存source的写入的数据和Sink会到channel中取对应的数据发送目标地
C:source负责接收、读取和写入数据
D:sink负责从Channel中的获取数据,写入到接收方。

解析:source负责接收不同类型、不同格式的日志教据。sink负责从Channel中的获取数据,写入到接收方。channel完成数据缓存的功能。

467.在某个分析系统中,某个实体表保存了客户的月消费信息,发现有一个客户前三个月分别消费了320元、280元、330元,而本月消费2600元,此种数据主要体现了哪种类型的数质量问题? ( B )
A:数据完整性
B:异常值
C:缺失值
D:数据不一致

解析:差别过于大,体现了异常性

468.DataV数据可视化是使用可视化应用的方式来分析并展示庞杂数据的产品,以下哪个应用场景不是使用DataV可以实现的?( D )
A:开发天猫双11、阿里云城市大脑同款数据可视化应用
B:开发工业级的数据可视化项目
C:搭建专业级地理信息可视化应用
D:搭建企业级数据分析平台

解析:
DataV可以实现:1、开发天猫双11、阿里云城市大脑同款数据可视化应用。DataV提供了满足各类场景和人群需求的可视化应用工具,开箱即用,效果惊艳。;2、开发工业级的数据可视化项目。DataV新推出的专业版,面向软件开发商和开发者,提供更灵活的项目权限管理方案、自定义组件开发工具和强大的交互配置能力。;3、使用高性能的三维渲染引擎。DataV将游戏级三维渲染的能力引入地理场景,借助GPU计算能力实现海量数据渲染,提供低成本、可复用的三维数据可视化方案,适用于智慧城市、智慧交通、安全监控、商业智能等场景。;4、使用海量的炫酷图表组件。DataV支持绘制各类基础图表,接入ECharts、AntV-G2等第三方图表库,即便没有设计师,也可搭建出高水准的可视化应用。;5、搭建专业级地理信息可视化应用。DataV支持绘制地理轨迹、地理飞线、热力分布、地域区块、3D地球等效果,支持地理数据多层叠加。;6、使用行业模板创建可视化应用。DataV定制了数十种行业数据模板,用户简单修改即可使用,业务全景一目了然。企业级数据分析平台使用quickBI实现

469.在QuickBI中,可以使用不同的图表来显示不同的数据形式,以下哪个图表适合应用在显示数据值的趋势?( C )
A:雷达图
B:漏斗图
C:线图
D:矩阵树图

解析:雷达图可⽤来展⽰分析所得的数字或⽐率,使⽤者能⼀⽬了然的了解各数据指标的变动情形及其好坏趋向; 漏⽃图适⽤于分析具有规范性、周期⻓、和环节多的业务流程。 线图可以通过折线的⽅式显⽰数据的变化趋势,并且可以显⽰随时间而变化的连续数据,⾮常适合⽤来分析和显⽰在相等的时间间隔下数据的趋势走向。 矩阵树图⽤来描述考察对象之间数据指标的相对占⽐关系。

470.数据分析是基于商业目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息的过程,以下哪些属于数据分析的流程?( BCE )
A:数据备份
B:数据收集
C:数据处理
D:数据加密
E:数据展现

解析:数据备份是出于数据安全考虑,进行数据灾备,可以进行数据恢复; 数据加密同样是出于数据安全考虑,进行数据脱敏; 数据分析的步骤为:收集数据、处理数据、分析数据、展现数据

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
1月前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
3月前
|
人工智能 分布式计算 DataWorks
连续四年!阿里云领跑中国公有云大数据平台
近日,国际数据公司(IDC)发布《中国大数据平台市场份额,2023:数智融合时代的真正到来》报告——2023年中国大数据平台公有云服务市场规模达72.2亿元人民币,其中阿里巴巴市场份额保持领先,占比达40.2%,连续四年排名第一。
239 12
|
3月前
|
人工智能 Cloud Native 数据管理
重磅升级,阿里云发布首个“Data+AI”驱动的一站式多模数据平台
阿里云发布首个AI多模数据管理平台DMS,助力业务决策提效10倍
393 17
|
3月前
|
SQL 人工智能 大数据
阿里云牵头起草!首个大数据批流融合国家标准发布
近日,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布大数据领域首个批流融合国家标准GB/T 44216-2024《信息技术 大数据 批流融合计算技术要求》,该标准由阿里云牵头起草,并将于2025年2月1日起正式实施。
97 7
|
3月前
|
SQL 人工智能 大数据
首个大数据批流融合国家标准正式发布,阿里云为牵头起草单位!
近日,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布大数据领域首个批流融合国家标准 GB/T 44216-2024《信息技术 大数据 批流融合计算技术要求》,该标准由阿里云牵头起草,并将于2025年2月1日起正式实施。
|
3月前
|
存储 SQL 分布式计算
Java连接阿里云MaxCompute例
要使用Java连接阿里云MaxCompute数据库,首先需在项目中添加MaxCompute JDBC驱动依赖,推荐通过Maven管理。避免在代码中直接写入AccessKey,应使用环境变量或配置文件安全存储。示例代码展示了如何注册驱动、建立连接及执行SQL查询。建议使用RAM用户提升安全性,并根据需要配置时区和公网访问权限。具体步骤和注意事项请参考阿里云官方文档。
363 10
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 大数据
阿里云大数据的应用示例
阿里云大数据应用平台为企业提供高效数据处理与业务洞察工具,涵盖Quick BI、DataV及PAI等核心产品。DT203课程通过实践教学,帮助学员掌握数据可视化、报表设计及机器学习分析技能,提升数据驱动决策能力。Quick BI简化复杂数据分析,DataV打造震撼可视化大屏,PAI支持全面的数据挖掘与算法应用。课程面向CSP、ISV及数据工程师等专业人士,为期两天,结合面授与实验,助力企业加速数字化转型。完成课程后,学员将熟练使用阿里云工具进行数据处理与分析。[了解更多](https://edu.aliyun.com/training/DT203)
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
【10月更文挑战第5天】大数据技术——解锁数据的力量,引领未来趋势
|
23天前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
181 7
|
23天前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
37 2