题目内容

下列哪个关于Stream Groupings的描述,有误的是?

A. FieldsGrouping:广播发送,每一个Task都会收到所有的Tuple
B. GlobalGrouping:全局分组,所有的Tuple都发送到同一个Task中
C. NonGrouping:不分组,和shuffleGrouping类似,当前Task的执行会和它的被订阅者在同一个线程中执行
DirectGrouping:直接分组,直接指定由某个Task来执行Tuple的处理

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A. 数据快速持续到达,潜在大小也许是无穷无尽的
B. 数据来源众多,格式复杂
C. 注重数据的整体价值,不过分关注个别数据
D. 系统可以控制将要处理的新到达的数据元素的顺序

A. 批量计算:充裕时间处理静态数据,如Hadoop
B. 静态数据不适合采用批量计算,因为它不适合用传统的关系模型建模
C. 流数据必须采用实时计算
D. 流数据的响应时间一般为秒级,甚至需要毫秒级

A. 高性能:处理大数据的基本要求,如每秒处理几十万条数据
B. 实时性:保证较低的延迟时间,达到秒级别,甚至是毫秒级别
C. 分布式:支持大数据的基本架构,必须能够平滑扩展
D. 可靠性:能可靠地处理流数据

A. Hadoop擅长批处理,不适合流计算
B. MapReduce是专门面向静态数据的批量处理的
C. Hadoop设计的初衷是面向大规模数据的批量处理
D. MapReduce不适合用于处理持续到达的动态数据