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
答案：ABC
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
答案：ABC
A. Storm将流数据Stream描述成⼀个有限的Tuple序列
B. Storm保证每个消息都能完整处理
C. Storm认为每个Stream都有⼀个源头，并把这个源头抽象为Spout
D. Bolt可以执⾏过滤、函数操作、Join、操作数据库等任何操作
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. 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
A. ⽂档数据库
B. 图数据库
C. 列族数据库
D. 时间戳数据库
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. 64MB
B. 32MB
C. 128MB
D. 16MB
A. 属于不同命名空间的块可以构成同⼀个”块池”
B. HDFSFederation中，所有名称节点会共享底层的数据节点存储资源，数据节点向所有名称节点汇报
C. 设计了多个相互独⽴的名称节点
D. HDFS的命名服务能够⽔平扩展
A. ⽤户可通过Client提供的⼀些接⼝查看作业运⾏状态
B. ⽤户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端
C. JobTracker负责资源监控和作业调度
D. JobTracker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调度器(TaskScheduler)
