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()是海量数据处理的并行编程模式。
选项:
A:MapReduce
B:HDFS
C:HIVE
D:PIG
并行
编程
数据处理
发布时间:
2024-06-11 10:21:00
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1.
()是海量数据处理的并行编程模式。选项: A:HDFS B:PIG C:HIVE D:MapReduce
2.
()是海量数据处理的并行编程模式。选项: A:HIVE B:HDFS C:PIG D:MapReduce
3.
()是海量数据处理的并行编程模式 答案:MapReduce
4.
Hadoop的核心组件包括()o A: MapReduce B: HDFS C: Hive D: Pig
5.
下面关于Hive的描述错误的是( )选项: A:Hive依赖于HDFS处理数据; B:Hive依赖于MapReduce处理数据; C:Hive将处理结果保存到HDFS中; D:在某些场景下Pig可以作为Hive的替代工具
6.
下面关于Hive的描述错误的是( ) 选项: A、Hive依赖于HDFS处理数据 B、Hive依赖于MapReduce处理数据 C、Hive将处理结果保存到HDFS中 D、在某些场景下Pig可以作为Hive的替代工具
7.
MapReduce是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。( )(1.0)
8.
下面关于Hive的描述错误的是()A.Hive依赖于HDFS处理数据B.Hive依赖于MapReduce处理数据C.Hive将处理结果保存到HDFS中D.在某些场景下 Pig可以作为Hive的替代工具
9.
关于HIVE,以下说法不正确的是 选项: A:HIVE构建于HDFS和MapReduce之上 B:HIVE使用类SQL的HQL语言作为查询接口 C:HIVE的并行执行主要依赖MapReduce来实现 D:HIVE不能运行在Spark上
10.
Hadoop核心组件是() 选项: A:MapReduce HDFS Hive B:MapReduce HDFS C:Map Task D:Reduce Task
11.
Hadoop中的核心组件是() 选项: A、 hdfs B、 sqoop C、 mapreduce D、 pig
12.
云存储技术中,哪种技术为最为基础的技术()选项: A:编程模式; B:海量数据分布存储技术(GFS、HDFS); C:虚拟化技术; D:并行计算
13.
在Hadoop平台上,对应Google三大技术Google File System(GFS)、MapReduce、BigTable的模块分别是选项: A:HDFS/MapReduce/Hive; B:HDFS/MapReduce/HBase ; C:HDFS/MapReduce/Zookeeper ; D:HDFS/MapReduce/Scoop
14.
Hadoop的核心组件包括: 选项: A、HDFS B、HBase C、Pig D、MapReduce
15.
将SQL语句转化为MapReduce执行的工具是 选项: A:Sqoop B:Oracle C:Pig D:Hive
16.
在Hadoop平台上,对应Google三大技术Google File System(GFS)、MapReduce、BigTable的模块分别是? HDFS/MapReduce/Zookeeper;|HDFS/MapReduce/Hive|HDFS/MapReduce/Scoop|HDFS/MapReduce/HBase;
17.
Hive的计算引擎是什么( )选项: A:Spark B:MapReduce C:HDFS
18.
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
19.
hadoop的核心组件有什么选项: A:Hive; B:MapReduce; C:ZooKeeper; D:HDFS
20.
HDFS为海量数据提供存储,MapReduce为海量数据提供计算。 选项: A:对 B:错,
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