下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据做的设计,错误的是()
A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读
B.为实现细粒度并行,输入分片(Input Split)应该越小越好
C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片
D.输入分片是一种记录的逻辑划分,而HDFS数据块是对输入数据的物理分割
A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读
B.为实现细粒度并行,输入分片(Input Split)应该越小越好
C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片
D.输入分片是一种记录的逻辑划分,而HDFS数据块是对输入数据的物理分割
第1题
A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读
B.为实现细粒度并行,输入分片(Input Split)应该越小越好
C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片
D.输入分片是一种记录的逻辑划分,而HDFS数据块是对输入数据的物理分割
第6题
A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读
B.为实现细粒度并行,输入分片(Input Split)应该越小越好
C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片
D.输入分片是一种记录的逻辑划分,而HDFS数据块是对输入数据的物理分割
第7题
A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读
B.为实现细粒度并行,输入分片应该越小越好
C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片
D.输入分片是一种记录的逻辑划分,而HDFS数据块是对输入数据的物理分割
第8题
B.为实现细粒度并行,输入分片(InputSplit)应该越小越好
C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片
D.输入分片是一种记录的逻辑划分,而数据块是对输入数据的物理分割
第9题
B.大规模并行计算:在分布式并行环境中将一个任务分解成更多份细粒度的子任务,这些子任务在空闲的处理节点之间被调度和快速处理之后,最终通过特定的规则进行合并生成最终的结果。典型技术为MapReduce
C.结构化分布式数据存储:类似文件系统采用数据库来存储结构化数据,云计算也需要采用特殊技术实现结构化数据存储,典型技术为BigTable/Dynamo等
D.分布式文件系统:可扩展的支持海量数据的分布式文件系统,用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上,提供容错功能(通常保留数据的3份拷贝),典型技术为GFS/HDFS/KFS等
第10题
A.实时分析一般应用于电子商务和金融。需要在数据不断变化的情况下,进行快速的数据分析,并以非常短的延迟返回,才能达到不影响用户体验的目的
B.实时分析采用的架构包括,使用传统关系数据库的并行处理集群,或者采用实时计算架构,例如开源数据分析平台Storm
C.离线分析通常指分析时不需要联网的应用,例如机器学习,统计分析和推荐算法
D.离线分析的技术框架相对成熟,常用的分析框架是:HDFS做存储,MapReduce做计算框架,Hive作为数据仓库
第11题
A.HDFS实现了对分布式存储的底层支持,可高速读写数据
B.HDFS可根据需求进行水平扩展
C.HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了目录的访问和存储的支持
D.HDFS与MapReduce相互协作共同完成hadoop分布式集群主要任务
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