170、下列哪个关于StreamGroupings的描述，有误的是?

A. 　⽆法满⾜海量数据的管理需求

B. 　⽆法满⾜数据⾼并发的需求

C. 　⽆法满⾜⾼可扩展性和⾼可⽤性的需求

D. 　使⽤难度⾼

A. 　从磁盘或从⽹络读取数据，即IO密集⼯作

B. 　计算数据，即CPU密集⼯作

C. 　针对不同的⼯作节点选择合适硬件类型

D. 　负责协调集群中的数据存储

A. 　负责资源监控和作业调度，监控所有TaskTracker与Job的健康状况

B. 　使⽤”slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)

C. 　会周期性地通过”⼼跳”将本节点上资源的使⽤情况和任务的运⾏进度汇报给TaskTracker

D. 　会跟踪任务的执⾏进度、资源使⽤量等信息，并将这些信息告诉任务(Task)

A. 　⽀持⼤规模⽂件存储

B. 　简化系统设计

C. 　适合数据备份

D. 　⽀持中等规模⽂件存储

A. 　顶点的当前值

B. 　以该顶点为起点的出射边列表，每条出射边包含了⽬标顶点ID和边的值

C. 　消息队列，包含了所有接收到的、发送给该顶点的消息

D. 　标志位，⽤来标记顶点是否处于活跃状态

A. 　所有的数据交换都是通过MapReduce框架⾃⾝去实现的

B. 　不同的Map任务之间会进⾏通信

C. 　不同的Reduce任务之间可以发⽣信息交换

D. 　⽤户可以显式地从⼀台机器向另⼀台机器发送消息

A. 　任务调度、监控与容错

B. 　为应⽤程序申请资源

C. 　将申请的资源分配给内部任务

D. 　处理来⾃ResourceManger的命令

A. 数据的准确性

B. 数据处理的延迟

C. 数据存储的容量

D. 数据传输的速度

A. 　HadoopMapReduce是MapReduce的开源实现，后者⽐前者使⽤门槛低很多

B. 　MapReduce⾮共享式，容错性好

C. 　MapReduce批处理、实时、数据疏散型

D. 　MapReduce采⽤”分⽽治之”策略

A. 　UserCF算法推荐的是那些和⽬标⽤户有共同兴趣爱好的其他⽤户所喜欢的物品

B. 　ItemCF算法推荐的是那些和⽬标⽤户之前喜欢的物品类似的其他物品

C. 　ItemCF算法的推荐更偏向社会化，⽽UserCF算法的推荐更偏向于个性化

D. 　ItemCF算法倾向于推荐与⽤户已购买商品相似的商品，往往会出现多样性不⾜、推荐新颖度较低的问题