179、下列关于SparkStreaming与Storm的描述，哪些是正确的的?

A. 　实现⼀键式安装和配置、线程级别的任务监控和告警

B. 　降低硬件集群、软件维护、任务监控和应⽤开发的难度

C. 　便于做成统⼀的硬件、计算平台资源池

D. 　不⽤负载应⽤混搭，集群利⽤率⾼

A. 　数值数组

B. 　字符串

C. 　对象(本⾝包含其他数组或键/值对)

D. 　JSON和GeoJSON

A. 　Storm将Streams的状态转换过程抽象为Spout

B. 　Storm认为每个Stream都有⼀个源头，并把这个源头抽象为Spout

C. 　Storm将Spouts和Bolts组成的⽹络抽象成Topology

D. 　Topology⾥⾯的每个处理组件(Spout或Bolt)都包含处理逻辑，⽽组件之间的连接则表⽰数据流动的⽅向

A. 　worker:每个worker进程都属于⼀个特定的Topology

B. 　executor:executor是产⽣于worker进程内部的线程

C. 　task:实际的数据处理由task完成

D. 　在Topology的⽣命周期中，每个组件的task数⽬是不会发⽣变化的，⽽executor的数⽬却不⼀定

A. 　动态可扩展

B. 　⾼成本

C. 　易⽤性

D. 　⼤规模并⾏处理

A. 　保持单⼀的系统对外⼊⼝，并且为系统内部维护单⼀的资源池

B. 　消除单点故障，保证服务的⾼可⽤性

C. 　保证系统具有良好的可伸缩，能够动态地增加、删减计算与存储节点

D. 　保证分配给⽤户的资源也是弹性可伸缩的

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. 　CPU性能

B. 　内存

C. 　⽹络

D. 　存储容量

A. 　成熟期

B. 　萌芽期

C. 　⼤规模应⽤期

D. 　迷茫期