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[多选题]

使用大数据计算服务中的MR时,MR中的()操作会引发Java安全沙箱的限制而报错。

A.起子进程执行Linux命令

B.获取本地IP

C.本地文件以资源方式上传至大数据计算服务,在MR中以资源方式访问该文件

D.Java反射限制

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更多“使用大数据计算服务中的MR时,MR中的()操作会引发Java安全沙箱的限制而报错。”相关的问题

第1题

大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)提出了安全沙箱的概念,为了保证整个计算环境的安全,某些特殊操作会被禁止。以下()操作会受到沙箱的影响。

A.使用内置函数

B.使用MR

C.使用DDL创建表

D.使用UDF

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第2题

大数据挖掘选用Spark框架的原因有()

A.MR框架过多的磁盘操作,缺乏对分布式内存的支持

B.MR框架无法高效地支持迭代式计算

C.MR框架无法高效地支持交互式数据挖掘任务

D.MR框架无法进行分析性计算任务

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第3题

在完全竞争市场厂商的长期均衡产量上必然有()

A.MR=LMC≠SMC,式中MR=AR=P;

B.MR=LMC=SMC≠LAC,式中MR=AR=P;

C.MR=LMC=SMC=LAC≠SAC,式中MR=AR=P;

D.MR=LMC=SMC=LAC=SAC,式中MR=AR=P。

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第4题

下列造影技术中,哪些属于MR水成像范畴()?

A.MR胰胆管造影

B.MR尿路造影

C.MR血管造影

D.MR泪道造影

E.MR腮腺管造影

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第5题

完全竞争市场的最优产量和价格的确定是根据()。

A.MR>MC,而确定的

B.MR<MC,而确定的

C.MR=MC,而确定的

D.以上说法是错的

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第6题

大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)中的MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。其中,两个主要阶段Map和Reduce相互配合,可以完成对海量数据的处理。关于这两个阶段的关系,说法正确的有:()。

A.一个reduce的输入数据可能来自于多个map的输出

B.一个MR处理可以不包括任何map

C.一个MR处理可以不包括任何reduce

D.一个map的输出结果可能会被分配到多个reduce上去

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第7题

守护进程,即通常所说的Daemon 进程,是Linux 操作系统中的后台服务进程()
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第8题

对于Linux审计说法正确的是()

A.Linux在secure日志中登录成功日志和审计日志是同一个文件

B.Linux系统可以使用自带的软件发送审计日志到SOC平台

C.Linux系统一般使用auditd进程产生日志文件

D.Linux系统默认情况下未对审计进程进行有效保护

E.Linux系统支持细粒度的审计操作

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第9题

关于线程不正确的是()。

A.线程机制提供了一种更高效的程序并行执行手段

B.线程是一个程序进程中的一个执行分支

C.一个Java进程的多个线程有各自的代码区和数据区

D.Java语言对多线程编程提供了良好的支持

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第10题

下列蛋白质是通过凝胶过滤层析柱时,最先被洗脱的是()

A.Mb(Mr:68500)

B.血清清蛋白(Mr:68500)

C.牛υ-乳球蛋白(Mr:350)

D.马肝过氧化氢酶(Mr:247500)

E.牛胰岛素(Mr:5700)

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