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HDFS为海量的数据提供存储,而MapReduce为海量的数据提供计算。
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发布时间:
2024-06-03 12:11:31
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1.
HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算( )。
2.
【判断题】HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算。
3.
HDFS为海量的数据提供了存储,⽽MapReduce为海量的数据提供了计算。
4.
HDFS为海量的数据提供了计算,而MapReduce为海量的数据提供了存储。( )选项: A:对 B:错
5.
HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算。( )选项: A:对 B:错
6.
HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算。( ) 选项: A:正确 B:错误
7.
HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算。(1.0分) 选项: A:正确 B:错误
8.
(判断题) HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算。• 选项: A:正确 B:错误
9.
【判断题】HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算。 参考答案 答案:正确
10.
HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce为海量的数据提供了计算。(1.0分)1.0 分 选项: A:正确 B:错误
11.
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
12.
HDFS为海量的数据提供了计算功能,MapReduce则为海量的数据提供了存储方式。A.正确B.错误
13.
Hadoop的框架最核心的是:HDFS、YARN和MapReduce。 HDFS为海量的数据提供了存储; YARN是分布式资源管理; MapReduce为海量的数据提供了计算。
14.
HDFS为海量的数据提供了()功能,则MapReduce为海量的数据提供了()功能
15.
Hadoop框架中,( )提供海量数据的存储。 选项: A: YARN B: Map Reduce C:HDFS D:Common
16.
Hadoop核心组件有( )选项: A:HDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储 B:YARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度 C:MapReduce(分布式计算框架):解决海量数据计算
17.
海量数据存储与实时查询场景中,关于各组件的作用描述正确的是? 选项: A、Kafka 作为高并发实时接入缓存,解决接入量的问题 B、Flink 作为实时计算引擎实时消费Kafka 数据写入 HBase C、HBase 数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力 D、Hive 为海量历史数据提供实时分析能力
18.
Hadoop框架中最核心的设计是()选项: A:为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapReduce; B:提供整个HDFS文件系统的NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务; C:Hadoop不仅可以运行在企业内部的集群中,也可以运行在云计算环境中; D:Hadoop被视为事实上的大数据处理标准
19.
分布式文件系统(HDFS)应提供高吞吐量的数据访问,适用于大规模数据集方面的应用,海量数据提供存储。
20.
Hadoop 框架中最核心的设计是什么? 选项: A: 为海量数据提供存储的 B: 提供整个 C: Hadoop D: Hadoop
21.
【单选题】物联网是大数据的重要数据( ),大数据技术为物联网数据分析提供支撑;云计算为大数据提供了技术基础,大数据为云计算技术提供了用武之地;云计算为物联网提供海量数据存储能力,物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。 选项:A、支撑B、基础C、来源D、以上都不对
22.
()提供的支撑技术,有效解决了大数据分析、研发的问题,比如虚拟化技术、并行计算、海量存储和海量管理等。
23.
云计算、物联网、大数据之间的关系:() 选项: A:三者是截然不同的三类技术 B:云计算为大数据提供技术基础,大数据为云计算提供用武之地。 C:物联网是大数据的重要来源,大数据技术为物联网数据分析提供支撑。 D:云计算为物联网提供海量数据存储能力,物联网为云计算技术提供了广阔的应用空间。
24.
Hadoop中核心组件HDFS是负责海量数据存储的。
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