A、 HDFS采⽤具体的块概念，具有⽀持⼤规模⽂件存储、简化系统设计
B、 HDFS采⽤了主从(Master/Slave)结构模型
C、 HDFS采⽤了冗余数据存储，增强了数据可靠性
D、 HDFS还采⽤了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略，来提升系统整体读写响应性能
答案：A
A、 HDFS采⽤具体的块概念，具有⽀持⼤规模⽂件存储、简化系统设计
B、 HDFS采⽤了主从(Master/Slave)结构模型
C、 HDFS采⽤了冗余数据存储，增强了数据可靠性
D、 HDFS还采⽤了相应的数据存放、数据读取和数据复制策略，来提升系统整体读写响应性能
答案：A
A. 把⽂件分布存储到多个计算机节点上，成千上万的计算机节点构成计算机集群
B. ⽤于在Hadoop与传统数据库之间进⾏数据传递
C. ⼀个⾼可⽤的，⾼可靠的，分布式的海量⽇志采集、聚合和传输的系统
D. ⼀种⾼吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者规模的⽹站中的所有动作流数据
A. 不存在单点故障
B. JobTracker”⼤包⼤揽”导致任务过重
C. 容易出现内存溢出(分配资源只考虑MapReduce任务数，不考虑CPU、内存)
D. 资源划分不合理(强制划分为slot，包括Mapslot和Reduceslot)
A. 全局计算
B. 局部计算
C. 通讯
D. 栅栏同步
A. 该顶点的当前值
B. ⼀个接收到的消息的迭代器
C. ⼀个出射边的迭代器
D. ⼀个⼊射边的迭代器
A. ⽤户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端
B. JobTracker负责资源监控和作业调度
C. TaskTracker监控所有TaskTracker与Job的健康状况
D. TaskTracker使⽤”slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)
A. ⽬录
B. ⽂件
C. 块
D. 磁盘
A. 顶点的当前值
B. 消息队列
C. 标志位
D. ⼀个接收到的消息的迭代器
A. DataNode:存储被拆分的数据块
B. JobTracker:协调数据计算任务
C. TaskTracker:负责执⾏由JobTracker指派的任务
D. SecondaryNameNode:帮助NameNode收集⽂件系统运⾏的状态信息
