35、大數(shù)據(jù)具有的特點包括：大量(Volume) 、高速(Velocity) 、（） 。
①可驗證(Verifiable) ②真實性(Veracity) ③多樣(Variety) ④價值(Value)
A、①③④
B、②③④
C、①②④
D、①②③

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36、大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)中，Hbase主要被應(yīng)用于（）。
A、數(shù)據(jù)采集
B、數(shù)據(jù)分析
C、數(shù)據(jù)存儲
D、數(shù)據(jù)挖掘

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37、某電商平臺根據(jù)用戶消費記錄分析用戶消費偏好，預(yù)測未來消費傾向，這是（）技術(shù)的典型應(yīng)用。
A、物聯(lián)網(wǎng)
B、區(qū)塊網(wǎng)
C、云計算
D、大數(shù)據(jù)

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38、在大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)中，Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS屬于大數(shù)據(jù)（）。
A、存儲技術(shù)
B、分析技術(shù)
C、并行分析技術(shù)
D、挖掘技術(shù)

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39、 在將數(shù)據(jù)源經(jīng)過分析挖掘到最終獲得價值的大數(shù)據(jù)處理過程中，MapReduce是在（  ）階段應(yīng)用分布式并行處理關(guān)鍵技術(shù)的常用工具。
A、數(shù)據(jù)采集
B、數(shù)據(jù)管理
C、數(shù)據(jù)存儲
D、數(shù)據(jù)分析與挖掘

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40、大數(shù)據(jù)儲存技術(shù)首先需要解決的是數(shù)據(jù)海量化和快速增長需求，其次處理格式多樣化的數(shù)據(jù)，谷歌文件系統(tǒng)（GFS）和Hadoop的（ ）奠定了大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)的基礎(chǔ)。
A、分布式文件系統(tǒng)
B、分布式數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
C、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
D、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

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41、在大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)中，數(shù)據(jù)抽取工作ETL是（）過程主要使用的技術(shù)
A、數(shù)據(jù)采集
B、數(shù)據(jù)存儲
C、數(shù)據(jù)清洗
D、數(shù)據(jù)分析

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42、 大數(shù)據(jù)對產(chǎn)品，企業(yè)和產(chǎn)業(yè)有著深刻的影響，把信息技術(shù)看作是輔助或服務(wù)性的工具已經(jīng)變成為過時的觀念，管理者應(yīng)該認識到信息技術(shù)的廣泛影響，以及怎樣利用信息技術(shù)來創(chuàng)造有力而持久的競爭優(yōu)勢（  ）將是未來經(jīng)濟社會發(fā)展的一個重要特征。
A、數(shù)據(jù)驅(qū)動
B、信息產(chǎn)業(yè)
C、大數(shù)據(jù)
D、成本驅(qū)動

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43、 以下關(guān)于大數(shù)據(jù)的敘述中，（）是不正確的。
A、大數(shù)據(jù)不僅是技術(shù)，更是思維方式、發(fā)展戰(zhàn)略和商業(yè)模式
B、缺少數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)思維，對產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展會有嚴重影響
C、企業(yè)的價值與其數(shù)據(jù)資產(chǎn)的規(guī)模、活性、解釋并運用數(shù)據(jù)的能力密切相關(guān)
D、大數(shù)據(jù)中，各數(shù)據(jù)價值之和遠遠大于數(shù)據(jù)之和的價值

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44、 以下關(guān)于大數(shù)據(jù)的敘述中，（）是不恰當?shù)摹?br /> A、大數(shù)據(jù)是僅靠現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫管理工具或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)很難處理的大型而復(fù)雜的數(shù)據(jù)集
B、大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量巨大、數(shù)據(jù)類型繁多、處理速度快等特性
C、大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值
D、大數(shù)據(jù)研究中，數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系比關(guān)聯(lián)關(guān)系更重要

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