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Spark本身并没有提供分布式文件系统，因此spark的分析大多依赖于Hadoop的分布式文件系统HDFS。（）
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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.利用MapReduce计算模型
B.基于Hadoop集群
C.实现了一批开源的挖掘方法
D.采用了DFS分布式文件系统
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。
A.在单一文件系统中,文件集合以目录方式呈现
B.访问单一文件系统时,用户需要关注特定的数据存储位置
C.系统提供了一个统一的文件系统,用于访问所有可用空间
D.在系统启动时自动创建一个统一的文件系统
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
A.华为Oceanstor9000采用通用x86架构的硬件,支持从3个节点无缝打展至288个节点。
B.华为开发的分布式文件系统OceanstorDFS支持存储大量非结构化数据。
C.华为Oceanstor9000提供对象存储服务,与亚马逊S3API兼容。
D.华为Oceanstor9000支持从多个节点同时访问同一区域的相同数据。
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
