A.Flink存儲層支持專有的文件系統(tǒng)
B.從部署層來看，F(xiàn)link不僅支持本地運行，還能在獨立集群或者在被YARN或Mes
C.Flink提供兩個核心API：DataSet API和DataStream Api
D.Dataset API做批處理，而DataStream API做流處理
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你可能感興趣的試題
A.調(diào)整權(quán)重調(diào)整的幅度
B.使用隨機(jī)梯度下降方法
C.使用不同權(quán)重初始化
D.使用零值初始化
A.人工管理階段
B.文件系統(tǒng)階段
C.操作系統(tǒng)階段
D.數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)階段
A.代碼生成器
B.CRUD接口
C.條件構(gòu)造器
D.分頁插件
E.Sequence主鍵
A.YARN
B.Mesos
C.standalone
A.導(dǎo)出到本地：使用insert（overwrite）local directoy 指令
B.導(dǎo)出到HDFS：使用insert（overwrite）directory 指令
C.打印結(jié)果到文本：使用hive-e指令結(jié)合→重定向命今實現(xiàn)結(jié)果導(dǎo)出到文件
D.Hadoop指令：對于外部表可直接用hadoop fs -get指令將數(shù)據(jù)從HDFS拿到本地路徑
最新試題
數(shù)據(jù)可視化的首要原則是保證信息的清晰和（）傳達(dá)。
在制作柱狀圖時，條形的長度（高度）越長，代表該類別的數(shù)值越大。（）
在條形圖中，條形長度代表數(shù)值大小，寬度則表示類別數(shù)量。（）
雷達(dá)圖（蜘蛛圖）最適合用來比較不同對象在多個指標(biāo)上的綜合表現(xiàn)。（）
若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。
為了突出某個特殊數(shù)據(jù)點，可以在圖表中標(biāo)記出異常值點。（）
數(shù)據(jù)可視化設(shè)計時應(yīng)遵循“數(shù)據(jù)-洞察-行動”的原則，確保視覺元素清晰傳達(dá)數(shù)據(jù)背后的（）。
在保持維度不變的情況下，可以通過計算數(shù)據(jù)的（）（如平均值、中位數(shù)、眾數(shù)）來改變度量的表現(xiàn)形式。
（）是一種常見的數(shù)據(jù)可視化圖表類型，常用于展示數(shù)據(jù)的分布情況。
數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢和異常值，其中箱形圖能夠有效地揭示數(shù)據(jù)的分布情況，特別是對于識別（）非常有效。