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第1题
hadoop框架的最核心设计包含哪些组成部分（)
A.分布式文件存储系统(HDFS)
B.分布式计算框架(MapReduce)
C.分布式资源调度系统(Yarn)
D.数据处理方法(DPW)
第2题
大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS)的MapReduce提供了分布式的编程框架，以下（)大数据计算服务可以作为MR的输入和输出。
A.表
B.视图
C.资源
D.项目空间
第4题
Hadoop提供了HDFS分布式文件系统之外，还提供了什么来保证它适合数据科学（或大数据)研究需要的呢？（)
A.数据处理框架(MapReduce)，集群管理(YARN)，分布管理控制(ZooKeeper)
B.Spark高效数据处理架构
C.安全管理组件
D.Hadoop的客户端
第5题
下列关于云计算技术框架的描述，哪一个是描述错误的?()
A.云管理计算平台：即资源的抽象化，实现单一物理资源的多元逻辑表示，或者多个物理资源的单一逻辑表示
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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9题
下列关于MapReduce说法不正确的是（)。
A.MapReduce程序只能用Java写
B.MapReduce是一种计算框架
C.MapReduce来源于google的学术论文
D.MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用
第10题
大数据计算服务(MaxCompute，原ODPS)中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。其中，两个主要阶段Map和Reduce相互配合，可以完成对海量数据的处理。关于这两个阶段的关系，说法正确的有:()。
A.一个reduce的输入数据可能来自于多个map的输出
B.一个MR处理可以不包括任何map
C.一个MR处理可以不包括任何reduce
D.一个map的输出结果可能会被分配到多个reduce上去
