题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

（)充分利用了MapReduce和HDFS的扩展性和容错性，是基于MapReduce开发的数据挖掘，机器学习库

A.STORM

B.MAPREDUCE

C.YARN

D.MaHout

单选题，请选择你认为正确的答案：

ABCD

提交

如搜索结果不匹配，请联系老师获取答案

您可能会需要：

重置密码查看订单联系客服

安装赏学吧APP，拍照搜题省时又省心！

更多“（)充分利用了MapReduce和HDFS的扩展性和容错性，…”相关的问题

第1题

多项研究发现,基于MapReduce的计算性可以随节点数目增长保持近似于线性的增长,（)这个特点是MapReduce处理海量数据的关键。

A.支持多种编程语言

B.易于理解

C.良好的扩展性

D.高容错性

点击查看答案

第2题

MapReduce的特点是（)。

A.数据迁移机制

B.高容错性

C.隐藏底层细节

D.平滑无缝的可扩展性

点击查看答案

第3题

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项？（)

A.高容错性

B.实时性

C.易于扩展

D.易于编程

点击查看答案

第4题

HBas存储底层数据，不依靠（)。

A.HDFS

B.MapReduce

C.Hive

D.ZooKeeper

点击查看答案

第5题

HDFS的是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的，具有高容错、高可靠性、高可扩展性、高吞吐率等特征，适合的读写任务是一次写入，多次读写。（)

点击查看答案

第6题

下面哪些是spark比Mapreduce计算快的原因（)。

A.基于内存的计算

B.基于DAG的调度框架

C.基于Lineage的容错机制

D.基于分布式计算的框架

点击查看答案

第7题

以下哪个不属于大数据三驾马车里面的组件？（)

A.hdfs

B.flume

C.hbase

D.mapreduce

点击查看答案

第8题

下列关于MapReduce说法错误的是（)

A.MapReduce是一种计算框架

B.Google发表了MapReduce的学术论文

C.MapReduce只能用Java编写

D.MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用

点击查看答案

第9题

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.A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读

B.B.为实现细粒度并行，输入分片(Input Split)应该越小越好

C.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.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

点击查看答案

第10题

以下哪些是Hadoop核心构件（)。

A.Mapreduce

B.Hbase

C.Hive

D.Hdfs

点击查看答案

警告：系统检测到您的账号存在安全风险

为了保护您的账号安全，请在“赏学吧”公众号进行验证，点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证，验证成功后方可继续查看答案！

微信搜一搜

赏学吧

点击打开微信

警告：系统检测到您的账号存在安全风险

抱歉，您的账号因涉嫌违反赏学吧购买须知被冻结。您可在“赏学吧”微信公众号中的“官网服务”-“账号解封申请”申请解封，或联系客服。

微信搜一搜

赏学吧

点击打开微信