当前大数据技术的基础包括()
选项：

A: 分布式文件系统
B: 分布式并行计算
C: 关系型数据库
D: 分布式数据库
E: 非关系型数据库
F: 分布式文件系统：大数据处理需要存储和管理海量的数据，分布式文件系统能够将数据分散存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和扩展性。例如，Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个常见的分布式文件系统。 G: 分布式并行计算：大数据处理需要高效地并行计算大量数据，分布式并行计算能够将计算任务分配给多个计算节点进行同时处理，加快数据处理速度。例如，Hadoop的MapReduce框架就是一种分布式并行计算模型。 H: 分布式数据库：大数据场景中，需要对数据进行快速的存储和查询，传统的单机数据库无法满足大规模数据处理的需求，分布式数据库能够将数据分散存储在多个节点上，并支持水平扩展。例如，HBase和Cassandra都是常见的分布式数据库系统。