阿里云大数据ACA及ACP复习题(491~500)

本文涉及的产品
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版,基础版 8ACU 100GB 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3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,因为是纯手工整理解析所以可能出现答案打错的情况,题库是能够覆盖到今年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)

491.运维中心是日常运维的主要工具,可对已提交的工作流及其节点任务进行管理与维护,同时也可针对节点来添加监控报警,如下关于运维告警内容,描述正确的是?( B )
A:运维告警配置后无法修改
B:运维告警可配置短信告警
C:运维告警只可配置给程序责任人
D:运维告警只能对出错的调度进行告警

解析:预警规则可以根据需要修改;运维预警可以配置短信和钉钉;可以配置给项目空间的开发人员运维人员管理员等;可以设置时间报警策略、警示线策略,运行成功预警、未运行预警、失败预警等等。所以选择B。

492.分析师小王想要用时间序列分解法的乘法模型预测某商品的销量,当他在计算移动平约值M时,需要确定移动平均的步长L,至于聚合的粒度,他想都尝试一下,比如天、周、月等,对于不同的聚合粒度,以下哪个L的取值是错误的?( D )
A:如果需要对每天的销量进行预测,取L=365
B:如果需要对每周的销量进行预测,取L=52
C:如果需要对每季度的销量进行预测,取L=4
D:如果需要对每四周的销量进行预测,取L=12

解析:如果需要对每月的销量预测,取L=12,而每四周的销量预测应该取L值为13

493.交互式实时数据可视化应用来帮助业务人员发现并诊断业务问题,越来越成为大数据解决方案中不可或缺的一环。为了实现这些新的需求,可以使用以下哪个阿里云服务?( D )
A:大数据计算服务MaxCompute
B:数据工场DataWorks
C:云原生数据仓库(分析型数据库)AnalyticDB
D:DataV数据可视化

解析:1、大数据计算服务 提供计算引擎2、开发套件,有调度开发等功能3、分析型数据库,一般提供数据服务4、DataV数据可视化是实时大屏,实现实时可视化

494.阿里云大数据体系中,提供离线计算服务的是?( C )
A:Quick Bl数据可视化分析平台
B:云原生数据仓库(分析型数据库)AnalyticDB
C:大数据计算服务MaxCompute
D:数据工场DataWorks

解析:quickBI是数据分析可视化; AnalyticDB是分析性数据库,提供交互式查询功能等; Maxcompute是大数据计算服务,提供离线计算功能; Dataworks是开发套件

495.机器学习按照学习方式不同可以分为多种分类,以下哪些是机器学习的分类?( ABE )
A:监督学习
B:无监督学习
C:自动学习
D:迁移学习
E:半监督学习

解析:机器学习分类:有监督学习、无监督学习、和半监督学习; 自动学习:AutoML 可以看作是一个在给定数据和任务上学习和泛化能力非常强大的系统。 迁移学习:将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域或问题中

496.时间序列可以分解为长期趋势(Trend),季节变动(Seasonality),循环变动(Cycle)和不规则变动(Random),以下说法中正确的是( BD )。(正确2个)
A:长期趋势(Trend)是受价格因素作用而形成的,比如长期的打折一般会引起销量持续向上的长期趋势
B:季节变动(Seasonality)反映了现象在一年内随着季节的变化而发生的有规律的周期性变动
C:循环变动(Cycle)是受各种因素影响而形成的上下起伏不定的波动,有固定的周期
D:不规则变动(Random)是受各种偶然因素影响而形成的

解析:“长期趋势(Trend)是受价格因素作用而形成的,比如长期的打折一般会引起销量持续向上的长期趋势”中是受某种根本性因素作用,而不是价格因素 “循环变动(Cycle)是受各种因素影响而形成的上下起伏不定的波动,有固定的周期”中循环变动是没有固定的周期

497.MaxCompute中的表t_dml中仅包含一个字段ID,类型为string,以下SQL中肯定会报错的是( A )
A:Insert into table t_dml values('2')
B:insert overwrite table t_dml select 3.14 from dual;
C:create table t_dml_bak like t_dml
D:create table t_dml_bak as select*from t_dml

解析:maxcompte不支持insert values的语法

498.下列关于MaxComputeSQL说法正确的有(ABCD )
A:不支持事务(不支持Commit和Rollback)
B:不支持索引和主键约束。
C:不支持自增字段。
D:单表最多支持6万个分区。超过6万个分区会报错
E:不支持窗口函数

解析:MaxCompute SQL与标准SQL的基本区别:不支持事务(不支持Commit和Rollback,不推荐使用INSERT INTO)。不支持索引和主键约束。 部分字段不支持默认值或默认函数。 不支持自增字段。 单表最多支持6万个分区。超过6万个分区会报错。 一次查询输入的分区不能超过1万个,否则会报错。如果是2级分区且查询时只根据2级分区进行过滤,总的分区数大于1万也可能导致报错。 等等。

499.关于删除MaxCompute表或分区中的数据,以下语法正确的是( AC )?
A:insert overwrite table TableA select a,b,c.... from TableA where 1= 2;
B:delete from testtable where 1=1;
C:alter table testtable drop if exists partition (ds='20170520');
D:insert overwrite table TableA select a,b,c.... from TableA where 1= 1;

解析:对于非分区表:truncate table testtable;insert overwrite table TableA select a,b,c.... from TableA where 1= 2;对于分区表:insert overwrite table TableA partition (ds=20221231) select a,b,c.... from TableA where 1= 2;alter table testtable drop if exists partition (ds='20170520');

500.关于Maxcompute 的set操作使用正确的是( D )。
A:set ==<256>设置每个Map Worker的内存大小为256M
B:set :<256>设置每个Reduce Worker的内存大小256M
C:set 设置每个Map Worker的内存大小为256M
D:set odps.stage.mapper.split.size=256;调整每个Mapper读取数据的大小为256 MB。

解析:Maxcopmte的set命令格式为 set = 示例:--调整每个Mapper读取数据的大小为256 MB。 set odps.stage.mapper.split.size=256;

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