A、 复杂性:部署、管理、配置很复杂
B、 数据库复制:MySQL主备之间采⽤复制⽅式,只能是异步复制
C、 扩容问题:如果系统压⼒过⼤需要增加新的机器,这个过程涉及数据重新划分
D、 动态数据迁移问题:如果某个数据库组压⼒过⼤,需要将其中部分数据迁移出去
答案:ABCD
A、 复杂性:部署、管理、配置很复杂
B、 数据库复制:MySQL主备之间采⽤复制⽅式,只能是异步复制
C、 扩容问题:如果系统压⼒过⼤需要增加新的机器,这个过程涉及数据重新划分
D、 动态数据迁移问题:如果某个数据库组压⼒过⼤,需要将其中部分数据迁移出去
答案:ABCD
A. 创建表的时候,可以通过HColumnDescriptor.setInMemory(true)将表放到Region服务器的缓存中,保证在读取的时候被cache命中
B. 创建表的时候,可以通过HColumnDescriptor.setMaxVersions(intmaxVersions)设置表中数据的最⼤版本,如果只需要保存最新版本的数据,那么可以设置setMaxVersions(1)
C. 创建表的时候,可以通过HColumnDescriptor.setTimeToLive(inttimeToLive)设置表中数据的存储⽣命期
D. 如果最近写⼊HBase表中的数据是最可能被访问的,可以考虑将时间戳作为⾏键的⼀部分
A. Hadoop⾃⾝核⼼组件MapReduce的架构设计改进
B. Hadoop⾃⾝核⼼组件HDFS的架构设计改进
C. Hadoop⽣态系统其它组件的不断丰富
D. Hadoop⽣态系统减少不必要的组件,整合系统
A. 数据存储层
B. 数据源层
C. 数据分析层
D. 数据应⽤层
A. 同⼀个Region不会被分拆到多个Region服务器
B. 为了加快访问速度,.META.表的全部Region都会被保存在内存中
C. ⼀个-ROOT-表可以有多个Region
D. 为了加速寻址,客户端会缓存位置信息,同时,需要解决缓存失效问题
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. 专门⽤于处理具有⾼度相互关联关系的数据
B. ⽐较适合于社交⽹络、模式识别、依赖分析、推荐系统以及路径寻找等问题
C. 灵活性⾼,⽀持复杂的图形算法
D. 复杂性⾼,只能⽀持⼀定的数据规模
A. 复杂性:部署、管理、配置很复杂
B. 数据库复制:MySQL主备之间采⽤复制⽅式,只能是异步复制
C. 扩容问题:如果系统压⼒过⼤需要增加新的机器,这个过程涉及数据重新划分
D. 动态数据迁移问题:如果某个数据库组压⼒过⼤,需要将其中部分数据迁移出去
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. 数据类型
B. 数据操作
C. 存储模式
D. 数据维护
A. 负责数据的存储和读取
B. 根据客户端或者是名称节点的调度来进⾏数据的存储和检索
C. 向名称节点定期发送⾃⼰所存储的块的列表
D. ⽤来保存名称节点中对HDFS元数据信息的备份,并减少名称节点重启的时间