4.NoSQL 数据库通常用于处理哪种类型的数据?( )

A. 　⽀持各种编程语⾔:Storm⽀持使⽤各种编程语⾔来定义任务

B. 　容错性:Storm需要⼈⼯进⾏故障节点的重启、任务的重新分配

C. 　可扩展性:Storm的并⾏特性使其可以运⾏在分布式集群中

D. 　免费、开源:Storm是⼀款开源框架，可以免费使⽤

A. 　Spark在借鉴HadoopMapReduce优点的同时，很好地解决了MapReduce所⾯临的问题

B. 　Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作

C. 　HadoopMapReduce编程模型⽐Spark更灵活

D. 　HadoopMapReduce提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更⾼

A. 　CAP

B. 　最终⼀致性

C. 　BASE

D. 　DN8

A. 　顶点的当前值

B. 　以该顶点为起点的出射边列表，每条出射边包含了⽬标顶点ID和边的值

C. 　消息队列，包含了所有接收到的、发送给该顶点的消息

D. 　标志位，⽤来标记顶点是否处于活跃状态

A. 　存储被拆分的数据块

B. 　协调数据计算任务

C. 　负责协调集群中的数据存储

D. 　负责执⾏由JobTracker指派的任务

A. 　表达能⼒有限

B. 　磁盘IO开销⼤

C. 　延迟⾼

D. 　在前⼀个任务执⾏完成之前，其他任务就⽆法开始，难以胜任复杂、多阶段的计算任务

A. 　数据挖掘

B. 　离线分析

C. 　实时查询

D. 　BI分析

E.

F.

G.

H.

I.

J.

A. 　AllGrouping:⼴播发送，每⼀个Task都会收到所有的Tuple

B. 　GlobalGrouping:全局分组，所有的Tuple都发送到同⼀个Task中

C. 　FieldsGrouping:按照字段分组，保证相同字段的Tuple分配到同⼀个Task中

D. 　DirectGrouping:随机分组，随机分发Stream中的Tuple，保证每个Bolt的Task接收Tuple数量⼤致⼀致

A. 　从分布式⽂件系统读⼊数据

B. 　执⾏Map任务输出中间结果

C. 　通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务

D. 　执⾏Reduce任务得到最终结果并写⼊分布式⽂件系统