海量数据可以存储到hadoop集群中通过map和reduce技术计算数据得出结果。（)

A.计算资源标签调度是yarm的特征，存储资源调度是HDFS的特征

B.通过存储资源标签，可以将在线应用数据存储在SAS盘节点的HDFS目录下，而离线应用数据存储在SATA盘节点对应的HDFS目录下

C.通过计算资源标签，可以将spark作业调度到大内存节点上运行，而MR作业调度在标配内存节点上运行

D.计算资源和存储资源的标签通常配合使用，是为了将指定的应用跨节点访问计算和数据资源

A.HDFS

B.Kafka

C.Hive

D.HBase

A.HBase是一个行式分布式数据库，是Hadoop生态系统中的一个组件

B.HBase是针对谷歌BigTable的开源实现

C.HBase多用于存储非结构化和半结构化的松散数据

D.HBase是一种关系型数据库，现成功应用于互联网服务领域

A.局域网延伸至云帮助企业降低自建和维护成本

B.办公网延伸至云帮助企业解决公有云组网带宽不足

C.移动连接私有云帮助客户应用不用暴露在互联网的不安全环境

D.对象存储服务可以存放企业海量的数据并进行大数据分析

A.结构化数据的存储和查询

B.海量视频文件的存储

C.海量图片文件的存储

D.手机APP应用的升级包下载

A.在数据库设计阶段，一定要尽最大可能避免数据冗余，最好做到无数据冗余

B.数据冗余通常是由于数据库设计引起的

C.数据库中，数据存在副本的现象，就是数据冗余

D.通过分类存储，可以有效减少数据冗余，但是会增加数据查找的复杂性

A.利用MapReduce计算模型

B.基于Hadoop集群

C.实现了一批开源的挖掘方法

D.采用了DFS分布式文件系统

A.大数据已应用于各行各业

B.存在安全隐患

C.数据大于1G

D.通过对海量数据分析，生成有价值的信息