13、⼤数据具有哪些特点?

A. 　Pregel将PageRank处理对象看成是连通图，⽽MapReduce则将其看成是键值对

B. 　Pregel将计算细化到顶点，同时在顶点内控制循环迭代次数

C. 　apReduce将计算批量化处理，按任务进⾏循环迭代控制

D. 　图算法如果⽤Pregel实现，需要⼀系列的Pregel的调⽤

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. 　为海量数据提供存储的HDFS和对数据进⾏计算的MapReduce

B. 　提供整个HDFS⽂件系统的NameSpace(命名空间)管理、块管理等所有服务

C. 　Hadoop不仅可以运⾏在企业内部的集群中，也可以运⾏在云计算环境中

D. 　Hadoop被视为事实上的⼤数据处理标准

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. 　实时性差(适合批处理，不⽀持实时交互式)

B. 　资源浪费(Map和Reduce分两阶段执⾏)

C. 　执⾏迭代操作效率低

D. 　难以看到程序整体逻辑

A. 　开发⼯具

B. 　开源软件

C. 　商业化⼯具

D. 　数据采集

A. 　⼤数据成为⼀种新的决策⽅式

B. 　⼤数据应⽤促进信息技术与各⾏业的深度融合

C. 　⼤数据开发推动新技术和新应⽤的不断涌现

D. 　⼤数据使得数据科学家成为热门职业

A. 　Hadoop⽣态系统中各个组件和其他产品之间缺乏统⼀的、⾼效的数据交换中介

B. 　不同的MapReduce任务之间存在重复操作，降低了效率

C. 　延迟⾼，⽽且不适合执⾏迭代计算

D. 　抽象层次低，需要⼿⼯编写⼤量代码

A. 　CA:也就是强调⼀致性(C)和可⽤性(A)，放弃分区容忍性(P)

B. 　CP:也就是强调⼀致性(C)和分区容忍性(P)，放弃可⽤性(A)

C. 　AP:也就是强调可⽤性(A)和分区容忍性(P)，放弃⼀致性(C)

D. 　CAP:也就是同时兼顾可⽤性(A)、分区容忍性(P)和⼀致性(C)，当时系统性能会下降很多