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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

HDFS全分布式模式下负责数据存储的是?()

A.NameNode和DataNode均存储

B.NameNode

C.SecondaryNameNode

D.DataNode

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第1题
以下名词解释不正确的是()。

A.Hive:一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储

B.Zookeeper:针对谷歌Chubby的一个开源实现,是高效可靠的协同工作系统

C.HDFS:分布式文件系统,是Hadoop项目的两大核心之一,是谷歌GFS的开源实现

D.HBase:提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库,是谷歌BigTable的开源实现

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第2题
关于NameNode描述不正确的是()。

A.是HDFS主要组件

B.存储文件内容

C.数据保存在内存中

D.NameNode负责文件元数据的操作,不管文件内容相关的数据流

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第3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

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

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第4题
在分布式存储的Erasecoding的N+M:1的数据冗余模式中,M是指可失效节点数,1是指可失效硬盘数。()
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第5题
论文(),主要论证的核心是如何采用分布式的架构对海量数据进行分布式计算。

A.MapReduce

B.HDFS

C.BigTable

D.GFS

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第6题
云数据库Reids产品的分布式版提供的分片功能,通过()模式将数据存储在对应实例中。

A.Master-Master

B.Salve-Salve

C.Proxy-Salve

D.Master-Salve

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第7题
Spark可以从()分布式文件系统中读取数据。

A.HDFS

B.Hbase

C.Hive

D.Tachyon

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第8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

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第9题
关于NoSQL、Reids、Spark的描述,哪项是错误的?()

A.NoSQL数据库因为不受schema的限制,可以获得比传统关系型数据库更好的读写性能,因此,所有应用都可以使用NoSQL数据库替代关系型数据库。

B.NoSQL数据库类型可以分为键值型NoSQL数据库,文档型NoSQL数据库,列存储型NoSQL数据库和图NoSQL数据库

C.Redis是单纯的内存数据库,不提供数据持久化功能,因此可靠性很低。

D.Spark分布式计算框架可以支持多种计算模式,包括批处理、流处理和SQL查询。

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第10题
HDFS不适用于以下哪些场景?()

A.流式数据访问

B.大量小文件存储

C.大文件存储与访问

D.随机写入

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