31、Hadoop的特性包括哪些?

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. 　Scala的优势是提供了REPL(Read-Eval-PrintLoop，交互式解释器)，提⾼程序开发效率

B. 　Scala兼容Java，运⾏速度快，且能融合到Hadoop⽣态圈中

C. 　Scala具备强⼤的并发性，⽀持函数式编程

D. 　Scala可以更好地⽀持分布式系统

A. 　动态可扩展

B. 　⾼可⽤性

C. 　免维护

D. 　安全

A. 　通过单个⾏健访问

B. 　通过时间戳访问

C. 　通过⼀个⾏健的区间来访问

D. 　全表扫描

A. 　MapReduce默认1000MB缓存

B. 　多个溢写⽂件归并成⼀个或多个⼤⽂件，⽂件中的键值对是排序的

C. 　当数据很少时，不需要溢写到磁盘，直接在缓存中归并，然后输出给Reduce

D. 　每个Map任务分配多个缓存，使得任务运⾏更有效率

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

A. 　充分利⽤主从库实现⽤户读写操作的分离，实现负载均衡

B. 　UMP系统实现了对于⽤户透明的读写分离功能

C. 　UMP采⽤的两种资源隔离⽅式(⽤Cgroup限制MySQL进程资源和在Proxy服务器端限制QPS)

D. 　UMP系统只设计了⼀种机制来保证数据安全

A. 　只⽀持少数⼏种编程语⾔

B. 　可扩展性⾼

C. 　成本低

D. 　能在linux上运⾏

A. 　批量计算:充裕时间处理静态数据，如Hadoop

B. 　静态数据不适合采⽤批量计算，因为它不适合⽤传统的关系模型建模

C. 　流数据必须采⽤实时计算

D. 　流数据的响应时间为秒级

A. 　基于物品和商家的联合协同推荐

B. 　基于统计的推荐

C. 　专家推荐

D. 　基于内容的推荐