题目内容
（请给出正确答案）
A.实时分析
B.离线机器学习
C.持续计算
D.分布式远程调用
参考答案
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A.分布式机器学习需要依赖Hadoop、Spark等分布式存储和计算框架。
B.分布式机器学习面对的首要问题主要是数据量，而不是速度的问题。
C.对运算速度要求高的机器学习算法可以优先使用Spark计算框架。
D.分布式计算可以在单个常规的服务器上运行。
A.MapReduce是支持分布式机器学习算法的计算框架。
B.MapReduce的运行需要基础的分布式存储系统HDFS支持。
C.MapReduce可以对分布式的大数据分片进行并行的实时分析。
D.MapReduce上的数据分析属于数据并行计算类型。
A.并行决策树可以对每个属性的重要性分别进行计算。
B.并行k均值算法在map程序中各个数据节点要共享各分组的几何重心（每次迭代产生的“聚类中心”）。
C.常见的机器学习算法可以使用批处理的改造方式实现分布式计算。
D.分布式机器学习利用并行计算可以提升算法的性能。
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