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
A.NameNode和DataNode均存储
B.NameNode
C.SecondaryNameNode
D.DataNode
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
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
A.Master-Master
B.Salve-Salve
C.Proxy-Salve
D.Master-Salve
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
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。