大数据ETL过程中，以下哪些技术可以用于支持实时数据处理（）

多项选择题大数据ETL过程中，以下哪些技术可以用于支持实时数据处理（）

A.流数据处理
B.批处理
C.事件驱动的数据处理
D.分布式计算

1.多项选择题大数据ETL过程中，以下哪些技术可以用于提高数据可读性和易用性（）

A.数据标签化
B.数据可视化
C.数据格式化
D.数据摘要和汇总

2.多项选择题大数据ETL过程中，以下哪些技术可以用于提高数据集成效率（）

A.数据映射优化
B.数据传输加速
C.数据存储优化
D.数据转换自动化

3.多项选择题大数据ETL过程中，以下哪些技术可以用于解决数据质量问题（）

A.数据校验
B.数据标准化
C.数据备份与恢复
D.数据验证和清洗

4.多项选择题大数据ETL过程中，以下哪些技术可以用于解决数据安全问题（）

A.数据加密
B.访问控制
C.数据脱敏
D.数据备份与恢复

5.多项选择题大数据ETL过程中，以下哪些挑战可能影响数据加载的效率（）

A.数据量大导致的I/O瓶颈
B.网络延迟影响数据传输速度
C.数据转换过程的计算开销
D.数据重复加载和冲突问题

6.多项选择题在大数据ETL过程中，以下哪些技术可以用于提高数据清洗的准确性（）

A.规则匹配
B.机器学习算法
C.异常值检测
D.数据抽样

7.多项选择题大数据ETL过程中，以下哪些技术可以用于优化数据处理速度（）

A.分布式计算
B.并行处理
C.内存计算
D.索引技术

8.多项选择题在大数据分析中，以下哪些技术可以用于关联规则挖掘（）

A.Apriori算法
B.FPGrowth算法
C.关联规则兴趣度度量
D.基于规则的分类器

9.多项选择题大数据分析中，以下哪些技术可以用于用户画像构建（）

A.基于规则的方法
B.协同过滤
C.矩阵分解
D.因子分析

10.多项选择题在大数据分析中，以下哪些技术可以用于文本情感分析（）

A.极性标注
B.基于词典的方法
C.基于规则的方法
D.深度学习方法