以下流计算框架中，哪个不是开源的：
A:IBM StreamBase
B:Twitter Storm
C:Yahoo! S4
D:Spark Streaming
发布时间：2024-06-01 11:52:49
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
-
1.以下流计算框架中，哪个不是开源的：（ ） 选项： A:
IBM StreamBase
B:Twitter Storm
C:Yahoo! S4
D:Spark Streaming
-
2.以下流计算框架中,哪个不是开源的:() 选项： A、IBM
StreamBase B、Twitter Storm C、Yahoo! S4 D、Spark Streaming - 3.单选(2分)以下流计算框架中，哪个不是开源的： 选项： A:IBM StreamBase B:Twitter Storm C:Yahoo! S4 D:Spark Streaming
- 4.-22 以下流计算框架中，哪个不是开源的： 选项： A:Yahoo!-S4 B:Twitter-Storm C:Spark-Streaming D:IBM-StreamBase
- 5.以下流计算框架中,哪个不是开源的:A．IBM StreamBaseB．Twitter StormC．Yahoo! S4D．Spark Streaming
-
6.关于Spark Streaming，下列说法错误的是哪一项？ 选项： A:
Spark Streaming是Spark的核心子框架之一。
B:Spark Streaming具有可伸缩、高吞吐量、容错能力强等特点。
C:Spark Streaming处理的数据源可以来自Kafka。
D:Spark Streaming不能和Spark SQL、Mllib、GraphX无缝集成。
-
7.关于Spark Streaming的优点，不包括哪个（ ）。 选项： A:
易用性
B:容错性
C:易整合性
D:低吞吐量
-
8.以下哪个不是大数据时代新兴的技术 选项： A:
HBase
B:Spark
C:MySQL
D:Hadoop
- 9.以下哪些是开源的流计算框架 选项：A、Facebook Puma B、Yahoo! S4 C、IBM InfoSphere Streams D、Twitter Storm
- 10.以下哪些是开源的流计算框架: 选项： A:Twitter Storm B:Facebook Puma C:Yahoo! S4 D:IBM InfoSphere Streams
-
11.以下哪个不是大数据时代新兴的技术： 选项： A:
HBase
B:Hadoop
C:MySQL
D:Spark
-
12.关于Spark Streaming的优点包括（ ）。 选项： A:
易用性
B:容错性
C:易整合性
D:低吞吐量
- 13.以下哪些是开源的流计算框架选项： A:Yahoo! S4; B:Twitter Storm; C:Facebook Puma; D:IBM InfoSphere Streams
-
14.每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于图计算的： 选项： A:
Cassandra
B:Storm
C:Flume
D:Pregel
-
15.IBM大数据平台和应用程序框架，（ ）以经济高效的方式分析PB级的结构化和非结构化信息 选项： A:
流计算
B:Hadoop
C:数据仓库
D:语境搜索
-
16.下面不属于Spark Streaming基本输入源的是：
A、文件流
B、套接字流
C、RDD队列流
D、双向数据流
-
17.每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于查询分析计算的： 选项： A:
MapReduce
B:storm
C:GraphX
D:Dremel
-
18.下面描述错误的是：（ ） 选项： A:
在RDD编程中需要生成一个SparkContext对象
B:在Spark SQL编程中需要生成一个SparkSession对象
C:运行一个Spark Streaming程序，就需要首先生成一个StreamingContext对象
D:在Spark SQL编程中需要生成一个StreamingContext对象
-
19.“Word 2000”属于哪个公司的产品（ ）。 选项： A:
IBM
B:苹果
C:微软
D:网景
-
20.每种大数据产品都有特定的应用场景，以下哪个产品是用于查询分析计算的： 选项： A:
HDFS
B:MapReduce
C:Dremel
D:S4
-
21.Spark SQL快速的计算效率得益于（）。 选项： A:
Catalyst
B:Execution
C:Parser
D:Analyzer
