导读：很多朋友问到关于下列哪个不是大数据的计算模式的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
下面哪一项不属于大数据关键技术 a.云计算 b.分布式文件系统 c.数据
保证都对的：1、FoxPro中，过程文件的扩展名为（D）A、.FMTB、.FPTC、.TXTD、.PRG2、下列子程序调用中，属于引用传递的是（D）A、DOSUBWITH2*AB、DOSUBWITH(A)C、DOSUBWITHA(2)D、DOSUBWITHA3、在FoxPro的过程调用中接收参数和发送参数的（D）A、个数和类型必须相同B、个数及类型都可以不同C、发送个数可大于接收个数，但类型必须相同D、接收个数可大于发送个数，但类型必须相同4、在FoxPro中，用DIMENSION说明数组后，关于数组元素的初值和类型等正确的说法为（C）A、数组元素必须赋值后才能被引用B、数组元素说明后初值均设定为0C、数组元素说明后初值均设定为.F.D、对数组元素赋值时，必须保持各数组元素类型相同5、用在程序中，可以终止程序执行并返回到FoxPro的Command窗口的命令是（D）A、EXITB、QUITC、BYED、CANCEL6、在用DIMENSIONQ(2,3)命令定义数组Q，再对各数组元素赋值：Q(1,1)=1,Q(1,2)=2,Q(1,3)=3,Q(2,1)=4,Q(2,2)=5,Q(2,3)=6,然后再执行命令？Q（2），则显示结果是（C）A、变量未定义的提示B、4C、2D、.F.7、建立和修改命令文件的命令是（B）A、MODIFYSTRUCTUREB、MODIFYCOMMANDC、CREATED、DO8、用FoxPro中的DO命令只能调用（B）A、数据库文件B、命令文件C、索引文件D、备注文件9、FoxPro中使用的变量有两种，即（A）A、内存变量和字段变量B、局部变量和内存变量C、内存变量和全局变量D、局部变量和字段变量10、在FoxPro中，INPUT,ACCEPT,WAIT三条命令中可以接受字符的命令是（A）A、只有ACCEPTB、只有ACCEPT和WAITC、都可以D、只有WATI
以下哪个不是大数据的特征:A海量的数据规模B快速的数据流转C多样的数据类型D？
选择答案D，完整的题目D选项是价值密度高。所以选择答案D，因为大数据的数据价值密度不是很高，可以用低来形容。
大数据是无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
扩展资料：
大数据的特征：
1、数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息、数据类型的多样性。
2、指获得数据的速度、妨碍了处理和有效地管理数据的过程。
3、数据的质量、数据量巨大，来源多渠道。
4、合理运用大数据，以低成本创造高价值。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
参考资料来源：百度百科-大数据
哪个不是大数据的计算模式
1.批处理计算模式
针对大规模数据的批量处理。批处理系统将并行计算的实现进行封装，大大降低开发人员的并行程序设计难度。目前主要的批处理计算系统代表产品有MapReduce、Spark等。
2.流计算
流计算是针对流数据的实时计算，需要对应用不断产生的数据实时进行处理，使数据不积压、不丢失，常用于处理电信、电力等行业应用以及互联网行业的访问日志等。
代表产品有Storm、Flume、Scribe、S4、Streams、Puma、DStream、Super Mario等。
3.图计算
图计算针对大规模图结构数据进行处理。社交网络、网页链接等包含具有复杂关系的图数据，这些图数据的规模巨大，可包含数十亿顶点和上百亿条边，图数据需要由专门的系统进行存储和计算。
常用的图计算系统有Google公司的Pregel、Pregel的开源版本Giraph、微软的Trinity、Berkeley AMPLab的GraphX以及高速图数据处理系统PowerGraph、Hama、GoldenOrb等。
4.内存计算
随着内存价格的不断下降和服务器可配置内存容量的不断增长，使用内存计算完成高速的大数据处理已成为大数据处理的重要发展方向。
目前常用的内存计算系统有分布式内存计算系统Spark、全内存式分布式数据库系统HANA、Google的可扩展交互式查询系统Dremel。
5.查询分析计算
对大规模数据的存储管理和实时或准实时查询分析。目前主要的数据查询分析计算系统代表产品有HBase、Hive、Dremel、Cassandra、Shark、Hana、Impala等。
6.迭代计算
针对MapReduce不支持迭代计算的缺陷，人们对Hadoop的MapReduce进行了大量改进，Haloop、iMapRe
大数据的计算模式？
1，大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产
2，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
他俩之间的关系你可以这样来理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
扩展资料：
大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云计算的关键词在于“整合”，无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术，还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术，他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容，如何存储如今互联网时代所产生的海量数据，如何有效的利用分析这些数据等等。
大数据的趋势：
趋势一：数据的资源化
何为资源化，是指大数据成为企业和社会关注的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。因而，企业必须要提前制定大数据营销战略计划，抢占市场先机。
趋势二：与云计算的深度结合
大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了弹性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。
趋势三：科学理论的突破
随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。随之兴起的数据挖掘、机器学习和人工智能等相关技术，可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。
大数据计算方式有哪些
视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本的要求.可视化可以直观的展示数据。大数据计算方式有流式计算，分布式计算，典型系统hadoop cloudra。
流式计算与批量计算有什么区别?
大数据的计算模式主要分为批量计算(batch computing)、流式计算(stream computing)、交互计算(interactive computing)、图计算(graph computing)等。其中，流式计算和批量计算是两种主要的大数据计算模式，分别适用于不同的大数据应用场景。
流数据（或数据流）是指在时间分布和数量上无限的一系列动态数据集合体，数据的价值随着时间的流逝而降低，因此必须实时计算给出秒级响应。流式计算，顾名思义，就是对数据流进行处理，是实时计算。
批量计算则统一收集数据，存储到数据库中，然后对数据进行批量处理的数据计算方式。主要体现在以下几个方面：
1、数据时效性不同：流式计算实时、低延迟， 批量计算非实时、高延迟。
2、数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，而批处理的数据一般则是静态数据。
3、应用场景不同：流式计算应用在实时场景，时效性要求比较高的场景，如实时推荐、业务监控...批量计算一般说批处理，应用在实时性要求不高、离线计算的场景下，数据分析、离线报表等。
4、运行方式不同，流式计算的任务持续进行的，批量计算的任务则一次性完成。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于下列哪个不是大数据的计算模式的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于下列哪个不是大数据的计算模式的相关内容别忘了在本站进行查找喔。