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
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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
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8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、数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储
B、Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上
C、Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据
D、HiveQL语法与传统的SQL语法很相似
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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