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的处理多选题
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下列关于流处理系统与传统的数据处理系统的描述,正确的有?
A. 流处理系统处理的是实时的数据,而传统的数据处理系统处理的是预先存储好的静态数据
B. 用户通过流处理系统获取的是实时结果,而通过传统的数据处理系统,获取的是过去某一时刻的结果
C. 流处理系统无需用户主动发出查询,实时查询服务可以主动将结果推送给用户
D. 传统的数据处理系统系统无需用户主动发出查询,批量查询服务可以主动将结果推送给用户
Storm具有以下哪些特点?
A. 整合性:Storm可方便地与队列系统和数据库系统进行整合
B. 简易的API:Storm的API在使用上即简单又方便
C. 容错性:Storm可自动进行故障节点的重启、任务的重新分配
D. 可扩展性:Storm的并行特性使其可以运行在分布式集群中
目前,Storm中的Stream Groupings有如下哪几种方式?
AllGrouping: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. FieldsGrouping:按照字段分组,保证相同字段的Tuple分配到同一个Task中
DirectGrouping:随机分组,随机分发Stream中的Tuple,保证每个Bolt的Task接收Tuple数量大致一致
下列关于Storm框架,描述正确的有?
A. worker:每个worker进程都属于一个特定的Topology
B. executor:executor是产生于worker进程内部的线程
C. task:实际的数据处理由task完成
D. 在Topology的生命周期中,每个组件的task数目是不会发生变化的,而executor的数目却不一定
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