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（请给出正确答案）
A.分布的元数据管理，支持3~4000个节点的线性扩展。
B.自研分布式文件系统OceanStorDFS支持海量非结构化数据存储，实现全局统一命名空间。
C.提供对象存储服务，兼容AmazonS3接口、兼容OpenStackSwift接口。
D.支持对接由开源Hadoop组件封装而来的FusionInsightHadoop/ClouderaHadoop，让用户轻松构建企业级大数据分析平台。
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A.自研分布式文件系统OceanStorDFS支持海量非结构化数据存储，实现全局统命名空间。
B.提供对象存储服务，兼容AmazonS3接口、兼容OpenStackSwift接口。
C.支持对接由开源Hadoop组件封装而来的FusionInsightHadoop/ClouderaHadoop，让用户轻松构建企业级大数据分析平台。
D.分布的元数据管理，支持3~4000个节点的线性扩展。
A.关系数据库有关系代数理论作为基础，NoSQL数据库没有统一的理论基础
B.NoSQL数据库可以支持超大规模数据存储，具有强大的横向扩展能力
C.大多数NoSQL数据库很难实现数据完整性
D.NoSQL数据库和关系数据库各有优缺点，但随着NoSQL的发展，终将取代关系数据库
A.前端控制器很可能成为整个存储性能的瓶颈
B.不同厂商设备的管理和使用方式各有不同，由于软硬件紧耦合、管理接口不统一等限制因素无法做到资源的统一管理和弹性调度
C.前端控制器横向扩展能力非常有限，业界最多仅能实现几个控制器的横向扩展
D.受限于前端控制器的对外服务能力，纵向扩展磁盘数量无法有效提升存储设备对外提供服务的能力
A.制造业(本地钢铁)一般用于生产资料存储、共享，公司ERP系统上云、网站上云等
B.科技类对IP地址需求大
C.金融类前端人员能通过各种手段，随时调阅查询各类文件和学习信息
D.电商类双十一或双十二等短时间促销时刷单需求大，短时间扩展大规模低配置云主机，活动结束释放资源
B.大规模并行计算：在分布式并行环境中将一个任务分解成更多份细粒度的子任务，这些子任务在空闲的处理节点之间被调度和快速处理之后，最终通过特定的规则进行合并生成最终的结果。典型技术为MapReduce
C.结构化分布式数据存储：类似文件系统采用数据库来存储结构化数据，云计算也需要采用特殊技术实现结构化数据存储，典型技术为BigTable/Dynamo等
D.分布式文件系统：可扩展的支持海量数据的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，提供容错功能(通常保留数据的3份拷贝)，典型技术为GFS/HDFS/KFS等
A.大数据依靠云计算技术来进行存储和计算
B.云计算的分布式处理数据平台可用于大数据集中处理
C.大数据是一个平台，是云计算技术的载体
D.云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源，可用来过滤无用教据
A.IPv6组播负载分担功能扩展了组播选路规则，完全不依赖RPF检查
B.IPv6组播客户端使用IGMPv3加入组播组
C.IPv6组播不包含MSDP的密集模式
D.IPv6组播地址第一个8bit永远是FF(1111 1111)
