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[多选题]

下列对Hadoop各组件的理解正确的是()。

A.Pig:处理大规模数据的脚本语言

B.Tez:支持DAG作业的计算框架

C.Oozie:工作流和协作服务引擎

D.Kafka:分布式发布订阅消息系统

提问人:网友陈珊 发布时间:2022-01-07
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第1题
下列对Hadoop各组件的理解正确的是

A.Pig:处理大规模数据的脚本语言

B.Tez:支持DAG作业的计算框架

C.Oozie:工作流和协作服务引擎

D.Kafka:分布式发布订阅消息系统

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第2题
下列对Hadoop各组件的理解正确的是()

A.Tez:支持DAG作业的计算框架

B.Kafka:分布式发布订阅消息系统

C.Pig:处理大规模数据的脚本语言

D.Oozie:工作流和协作服务引擎

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第3题
下面关于Hadoop的描述错误的是:()。

A.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架

B.作为并行分布式计算平台,Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术,能够高效地处理PB级数据

C.Hadoop只支持Java编程语言

D.Hadoop可以高效稳定地运行在廉价的计算机集群上,可以扩展到数以千计的计算机节点上

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第4题
对MPP数据库和Hadoop技术的说法不正确的是

A.MPP数据库和Hadoop技术均有其各自的优劣势以及适用的场景

B.实际应用中不必须采用MPP数据库和Hadoop技术的混搭方案

C.对于大规模的复杂分析、即时查询、多表复杂关联等场景,由MPP数据库处理

D.非结构化数据处理、流处理以及大规模批量复杂作业,由Hadoop架构负责

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第5题
以下对HADoop的说法错误的是()。
以下对HADoop的说法错误的是()。

A、HADoop的核心是HDFS和MApREDuCE

B、HADoop是基于JAA语言开发的,只支持JAvA语言编程

C、HADoop2.0增加了NAmENODEHA和WE-CompATiBiliTy两个重大特性

D、HADoopMApREDuCE是针对谷歌MApREDuCE的开源实现,通常用于大规模数据集的并行计算

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第6题
下面描述正确的是:

A.Hadoop和Spark不能部署在同一个集群中

B.Hadoop只包含了存储组件,不包含计算组件

C.Spark是一个分布式计算框架,可以和Hadoop组合使用

D.Spark和Hadoop是竞争关系,二者不能组合使用

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第7题
与Hadoop相比,Spark主要有以下哪些优点?

A.提供多种数据集操作类型而不仅限于MapReduce

B.数据集中式计算更加高效

C.提供了内存计算,带来了更高的迭代运算效率

D.基于DAG的任务调度执行机制

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第8题
Hadoop是一个能够对大数据进行分布式处理的软件框架。()A、错B、对

Hadoop是一个能够对大数据进行分布式处理的软件框架。()

A、错

B、对

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第9题
在大数据的计算模式中,流计算解决的是什么问题?

A.针对大规模数据的批量处理

B.针对大规模图结构数据的处理

C.大规模数据的存储管理和查询分析

D.针对流数据的实时计算

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第10题
基于hadoop的大数据处理生态中,HBASE是一种什么组件?()

A.可视化组件

B.计算框架

C.分布式数据库

D.管理组件

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