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Hadoop集群可以运行的3个模式分别是什么,有哪些注意点?
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第4题
A.DataNode:数据节点,存储被拆分的数据块
B.SecondaryNameNode:帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息
C.NameNode:名称节点,负责协调集群中的数据存储
第6题
A.每天启动一个临时Amazon EMR集群,并开发一个Apache Hive脚本来分析AmazonS3上的文件.作业完成后,关闭Amazon EMR集群.使用AmazonQuickSight连接到Amazon EMR并执行可视化
B.开发一个存储过程,该存储过程从在AmazonEC2上运行的MySQL数据库调用,以分析EC2来分析AmazonS3中的文件.然后使用在Amazon EC2上运行的快速内存BL工具来可视化数据
C.开发一个脚本,该脚本使用Amazon Athena查询和分析Amazon S3上的文件.然后使用Amazon QuickSight连接到Athena并执行可视化
D.使用在AmazonEC2上运行的商业提取,转换,加载(ETL)工具准备要处理的数据.然后切换到运行在AmazonEC2上的更快,更便宜的Bl工具,以可视化来自Amazon S3的数据
第7题
A.①②③
B.①②④
C.②③④
D.①③④
第9题
A.计算资源标签调度是yarm的特征,存储资源调度是HDFS的特征
B.通过存储资源标签,可以将在线应用数据存储在SAS盘节点的HDFS目录下,而离线应用数据存储在SATA盘节点对应的HDFS目录下
C.通过计算资源标签,可以将spark作业调度到大内存节点上运行,而MR作业调度在标配内存节点上运行
D.计算资源和存储资源的标签通常配合使用,是为了将指定的应用跨节点访问计算和数据资源
第10题
A.将数据存储在Amazon S3 Amazon Redshift Spectrum中以查询数据
B.将数据存储在Amazon S3中.使用AWS Glue数据目录和Amazon Athena来查询数据
C.将数据存储在EMR文件系统(EMRFS)中在Amazon EMR中使用Presto查询数据
D.将数据存储在Amazon Redshift中使用Amazon Redshift查询数据