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[多选题]

大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)中,在做web日志分析时如果发现日志内容(对应字段log_content)中有’select’字符串,则有可能是恶意的sql注入攻击,可以使用()从日志表log中找出所有符合这种特征的访问。

A.select*fromlogwheretolower(log_content)like‘%select%’

B.select*fromlogwhereinstr(tolower(log_content),’select’)>0

C.select*fromlogwhere‘select’intolower(log_content)

D.select*fromlogwhereregexp_instr(tolower(log_content),’select’,1)>0

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第1题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的MapReduce由多个步骤组成,以下()步骤不是必须的。

A.combine

B.shuffle

C.map

D.reduce

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第2题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的MapReduce提供了分布式的编程框架,以下()大数据计算服务可以作为MR的输入和输出。

A.表

B.视图

C.资源

D.项目空间

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第3题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)有别于我们常见的关系型数据库,以下关系型数据库中支持的功能(feature),在大数据计算服务中也支持的是:()。

A.索引

B.事务

C.视图

D.主键

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第4题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)是阿里巴巴自主研发的海量数据处理平台,主要服务于批量结构化数据的存储和计算。以下()场景不适合使用大数据计算服务实现。

A.大数据的分析建模

B.海量数据仓库

C.OLTP

D.网站日志离线分析

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第5题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的tunnel命令行工具对上传的数据有格式上的要求,它支持()格式的数据。

A.JSON文件

B.xml文件

C.xls文件

D.csv文件

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第6题
以下()场景可以使用大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的TunnelSDK方式实现。

A.定时批量上传数据

B.下载某个分区表的一个分区的数据

C.一次性上传本地格式化文本文件

D.随时变化的数据,通过事件(消息)驱动触发

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第7题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)图计算框架再计算过程中通过对图进行编辑、演化最终求解出结果,在计算过程中用户可以对图进行()编辑操作。

A.增加边

B.删除点

C.修改边的权值

D.增加点

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第8题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的图计算引擎是分布式的,在加载数据时,系统默认()将数据分配到不同的Worker中。

A.根据边的权值进行hash并对Worker数取模

B.完全随即分配

C.根据顶点ID的hash值对Worker数取模

D.按照点ID值排序,再平均分配给Worker

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第9题
运营人员为了搞促销,需要找出目标客户名单,这批客户的信息存储在大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的user表中,并且用户名字段username中包含“vip”字样,通过执行SQL语句()可以找出这批客户。

A.select*fromuserwhereusernamecontains(‘vip’)

B.select*fromuserwhereusername=’vip’

C.select*fromuserwhereusernamelike‘*vip*’

D.select*fromuserwhereusernamelike’%vip%’

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第10题
在大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的表中存有一批网站及其相互之间链接关系,开发人员希望通过pagerank算法来分析这批网站的排名,即把网站看做节点,把网站之间的连接关系看做权重,从而实现对网站的评分。()计算框架更适合实现这个场景。

A.SQL

B.MapReduce

C.Graph

D.Tunnel

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第11题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)中的日志表log是一张分区表,分区键是dt,每天产生一个分区用于存储当天新增的数据,现在共有dt=’20160101’至dt=’20160131’共31个分区的数据,为了删除20160101当天新增的数据,可以通过()方式实现。

A.deletefromlogwheredt=’20160101’

B.truncatetablewheredt=’20160101’

C.droppartitionlog(dt=’20160101’)

D.altertablelogdroppartition(dt=’20160101’)

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