A、 MapReduce具有⼴泛的应⽤，⽐如关系代数运算、分组与聚合运算等
B、 MapReduce将复杂的、运⾏于⼤规模集群上的并⾏计算过程⾼度地抽象到了两个函数
C、 编程⼈员在不会分布式并⾏编程的情况下，也可以很容易将⾃⼰的程序运⾏在分布式系统上，完成海量数据集的计算
D、 不同的Map任务之间可以进⾏通信
答案：D
A、 MapReduce具有⼴泛的应⽤，⽐如关系代数运算、分组与聚合运算等
B、 MapReduce将复杂的、运⾏于⼤规模集群上的并⾏计算过程⾼度地抽象到了两个函数
C、 编程⼈员在不会分布式并⾏编程的情况下，也可以很容易将⾃⼰的程序运⾏在分布式系统上，完成海量数据集的计算
D、 不同的Map任务之间可以进⾏通信
答案：D
A. 风险评估与管理
B. 客户行为分析
C. 交易系统优化
D. 传统柜台业务
A. 查找速度慢，可扩展性差
B. 功能较少，⼤都不⽀持强事务⼀致性
C. 容易进⾏分布式扩展
D. 复杂性低
A. 数据中⼼是云计算的重要载体，为各种平台和应⽤提供运⾏⽀撑环境
B. 提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电⽹等
C. 提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务
D. 提供硬件、软件、⽹络等基础设施
A. 关键字
B. ⾏键
C. 列族
D. 时间戳
A. 源节点(SourceNode)
B. 主节点(MasterNode)
C. 名称结点(NameNode)
D. 节点(SlaveNode)
A. 单⼀名称节点，存在单点失效问题
B. 单⼀命名空间，⽆法实现资源隔离
C. 资源管理效率低
D. 很难上⼿
A. 不可以⽔平扩展
B. 多点故障问题
C. HDFSHA是热备份，提供⾼可⽤性，但是⽆法解决可扩展性、系统性能和隔离性
D. 系统整体性能受限于单个名称节点的吞吐量
A. ⼀个企业当中同时存在各种不同的业务应⽤场景，需要采⽤不同的计算框架
B. 为了避免不同类型应⽤之间互相⼲扰，企业就需要把内部的服务器拆分成多个集群，分别安装运⾏不同的计算框架，即”⼀个框架⼀个集群”
C. 这些产品通常来⾃不同的开发团队，具有各⾃的资源调度管理机制
D. 解决单点故障
