从Hadoop实现角度看,Hadoop Map Reduce1.0主要由()组成。
A.编程模型
B.数据处理引擎
C.运行时环境
D.算法库
A.编程模型
B.数据处理引擎
C.运行时环境
D.算法库
A.是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统
B.所有的分布式文件系统的设计都是采用“客户机/服务器”(Client/Server)模式
C.谷歌开发了分布式文件系统GFS
D.Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem,HDFS)是针对GFS的开源实现
A.SparkStreaming与Flink相比,时延更低
B.Flink流式处理引擎能够同时提供支持流处理和批处理应用的功能
C.checkpoint实现了Flink的容错
D.与FusionInghtHD中的Streaming相比,Flink具有更高的吞吐量
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。
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。