题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

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.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

单选题，请选择你认为正确的答案：

ABCD

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更多“下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据…”相关的问题

第1题

HBas存储底层数据，不依靠（)。

A.HDFS

B.MapReduce

C.Hive

D.ZooKeeper

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第2题

下列关于HDFS宕机处理,说法错误的是（)。

A.冗余备份

B.副本存放

C.当HDFS读取某个数据块时,客户端会到其他节点上读取

D.对于HDFS来说,丢失一个DataNode意味着丢失了存储在它的硬盘上的数据块的副本

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第3题

关于Hive与Hadoop其他组件的关系。以下描述错误的是？（)

A.Hive最终将数据存储在HDFS中

B.Hive是Hadoop平台的数据仓库工具

C.HQL可以通过MapReduce执行任务

D.Hive对HBase有强依赖

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第4题

Google公司设计MapReduce的初衷主要是为了解决其搜索引擎中大规模网页数据的（)。

A.推荐算法

B.数据算法

C.串行化处理

D.并行化处理

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第5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

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第6题

关于Hive和Hadoop其他组件的关系，描述正确的是（)

A.Hive最终将数据存储在HDFS中

B.HiveSQL其本质是执行的MapReduce任务

C.Hive是Hadoop平台的数据仓库工具

D.Hive对HBase有强依赖

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第7题

一般情况下，（)是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。

A.GFS

B.MapReduce

C.Chubby

D.BitTable

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第8题

下列关于MapReduce处理大数据的基本思想的三个层面,错误的是（)。

A.对大数据采取分而治之的思想

B.构建抽象模型:Map和Reduce函数

C.对计算的支持强大,但对文件的支持较弱

D.上升到构架:并行自动化并隐藏低层细节

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第9题

一般情况下，我们知道，（)是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。

A.GFS

B.MapReduce

C.Chubby

D.BitTable

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第10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.A.STORM

B.B.MAPREDUCE

C.C.YARN

D.D.MaHout

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