如果结果不匹配，请 
更多“MapReduce为海量的数据提供了存储架构。（）”相关的问题
第1题
下列关于云计算技术框架的描述，哪一个是描述错误的?()
A.云管理计算平台：即资源的抽象化，实现单一物理资源的多元逻辑表示，或者多个物理资源的单一逻辑表示
点击查看答案
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
第7题
多项研究发现,基于MapReduce的计算性可以随节点数目增长保持近似于线性的增长,（)这个特点是MapReduce处理海量数据的关键。
A.支持多种编程语言
B.易于理解
C.良好的扩展性
D.高容错性
第9题
云存储中的数据缩减技术，满足了海量信息爆炸式增长趋势，一定程度上节约企业存储成本，提高效率。数据缩减技术包括（)。
A.自动精简配置
B.自动存储分层
C.重复数据删除
D.分布式存储
第11题
Hadoop提供了HDFS分布式文件系统之外，还提供了什么来保证它适合数据科学（或大数据)研究需要的呢？（)
A.数据处理框架(MapReduce)，集群管理(YARN)，分布管理控制(ZooKeeper)
B.Spark高效数据处理架构
C.安全管理组件
D.Hadoop的客户端
