A. 正确 B. 错误
A. 可以根据服务需要自由选择组件.不必担心依赖冲突,微服务自己管理自己的数据 B. 故障概率增加、监控跟踪困难、调用频率高、调用链长、跨 VM、VAN 通信不可控因素增加 C. 便于实现自动化测试,测试用例清晰外部依赖清晰,易于打 AP 预定义 D. 数据不再集中管理,分散到各个微服务,常规事务管理无法跨越服务边界
A. Flink B. Storm C. Flume D. MapReduce
A. DM层(数据集市层) B. SQL层(数据查询层) C. ODS层(数据贴源层) DW层(数据仓库层)
A. Kafka作为高并发实时接入缓存,解决接入量的问题 B. Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBase C. HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力 D. Hive为海量历史数据提供实时分析能力
A. 应用智能性 B. 业务实时性 C. 连接的海量与异构 D. 数据优化 E. 安全与隐私
A. 管理，包括CRM、ERP、供应链管理、物流管理、设备管理、库存管理等 B. 制造，包含MES、PDI、PLI、数字工厂、可视化生产线等 C. 办公，包括办公网络、办公桌面、协同办公、视频会议等 D. 设计，包括CAD、CAE等
A. 教育行业--了解招生， 课程，毕业等教育 指标情况 B. 医疗行业--基于统计分析辅助医生做医疗诊断 C. 交通运输业-分析统计 交通车流，辅助交通疏导，优化拥堵问题 D. 金融-绩效分析，辅助决策
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