下列场景适合使用MaxCompute（）

A.海量离线数据

B.大量内存数据

C.高速变化数据

D.高速在线数据

A.Hive：传统 SQL 批处理引擎.用于处理 SQL 类批处理作业，使用广泛海量数据下表现稳定，但是处理速度较慢

B.SparkSQL：新型 SQL 批处理引擎.用于处理 SQL 类批处理作业，适合海量数据，处理速度高效。

C.Spark：新型批处理引擎.可以用于处理非 SQL 类，尤其是数据挖掘和机器学习类批处理作业，适合海量数据，处理速度高效。

D.MapReduce：传统批处理引擎.用于处理非 SQL 类， 尤其是数据挖掘和机器学习类批处理作业，使用广泛，海量数据下表现不稳定.但是处理建度较快

A.基于RDS的分布式数据存储和检索产品

B.海量数据的多维分析

C.降低用户使用分布式数据库的难度

D.解决用户单RDS无法支撑业务的困难

A.低效的重复人工处理

B.海量内容难整理

C.非法/敏感内容难保护

D.内容应用不够智能

A.M2M

B.MEC

C.PaaS

D.CDN

A.大文件应用场景

B.海量数据应用场景

C.高吞吐率应用场景

D.半结构化数据应用场景

A.A海量信息的存储

B.海量数据的共享

C.宽带信息共享

D.海量数据备份

A.结构化数据的存储和查询

B.海量视频文件的存储

C.海量图片文件的存储

D.手机APP应用的升级包下载

A.海量视频存储

B.动态网站托管

C.结构化数据关联查询

D.数据归档

A.应用场景

B.分布式计算

C.分阶段计算

D.高效处理