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A、Flume 属于 pache 的顶级项目,它是一款高性能、高可用的分布式日志收集系统
B、MapReduce 模式的主要思想是自动将一个大的计算()如程序)拆解成Map (映射)和 Reduce(化简)
C、Kaka 架构分为两层,即生产者( Producer)和消费者( onsumer),它们之间可以直接发送消息
D、与 Hadoop 相比, Spark 的中间数据存放在内存中,对于选代运算面言,效率更高
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答案解析
Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。概念“Map :(映射)”和“Reduce (归约)”,和它们的主要思想,都是从函数式编程语言里借来的。 :它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式 系统上,从而实现对' HDFS和HBase上的海量数据分析Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统Producer负责发布消息到Kafka brokerConsumer消息消费者,向Kafka broker读取消息的客户端。Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
mshare
挑战成功
Kaka 架构分为两层,即生产者( Producer)和消费者( onsumer),它们之间可以直接发送消息
2年前
mshare
挑战失败
MapReduce 模式的主要思想是自动将一个大的计算()如程序)拆解成Map (映射)和 Reduce(化简)
2年前
mshare
挑战失败
Flume 属于 pache 的顶级项目,它是一款高性能、高可用的分布式日志收集系统
2年前
sukei
挑战成功
Kaka 架构分为两层,即生产者( Producer)和消费者( onsumer),它们之间可以直接发送消息
3年前
sukei
挑战失败
与 Hadoop 相比, Spark 的中间数据存放在内存中,对于选代运算面言,效率更高
3年前
选项 A
选项 B
选项 C
选项 D
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