123、下列哪项是Hadoop⽣态系统中Spark的功能?

A. 　从分布式⽂件系统读⼊数据

B. 　执⾏Map任务输出中间结果

C. 　通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务

D. 　执⾏Reduce任务得到最终结果并写⼊分布式⽂件系统

A. 　从编程的灵活性来讲，Storm是⽐较理想的选择，它使⽤ApacheThrift，可以⽤任何编程语⾔来编写拓扑结构(Topology)

B. 　当有⼤量的状态需要处理时，⽐如每个分区都有数⼗亿个元组，则可以选择Storm和SparkStreaming

C. 　SparkStreaming⽆法实现毫秒级的流计算

D. 　在Spark上可以统⼀部署SparkSQL，SparkStreaming、MLlib，GraphX等组件，提供便捷的⼀体化编程模型

A. 　⼀切与⽀撑⼤数据组织管理和价值发现相关的企业经济活动的集合

B. 　提供智能交通、智慧医疗、智能物流、智能电⽹等⾏业应⽤的企业

C. 　提供数据分享平台、数据分析平台、数据租售平台等服务的企业

D. 　提供分布式计算、数据挖掘、统计分析等服务的各类企业

A. 　⽹络层

B. 　访问层

C. 　⼤数据层

D. 　数据源层

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

A. 　Spark最初由美国加州伯克利⼤学(UCBerkeley)的AMP实验室于2009年开发

B. 　Spark在2014年打破了Hadoop保持的基准排序纪录.

C. 　Spark⽤⼗分之⼀的计算资源，获得了⽐Hadoop快3倍的速度

D. 　Spark运⾏模式单⼀

A. 　Web2.0⽹站系统通常不要求严格的数据库事务

B. 　Web2.0⽹站系统基本上不⽤数据库来存储

C. 　Web2.0并不要求严格的读写实时性

D. 　Web2.0通常不包含⼤量复杂的SQL查询

A. 数据存储方式

B. 数据传输速度

C. 数据查询语言

D. 数据安全性

A. 　扩展性好，灵活性好

B. 　⼤量写操作时性能⾼

C. 　⽆法存储结构化信息

D. 　条件查询效率⾼