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etl处理完成的数据可以存在以下哪些组件中（）

  • A、hdfs
  • B、hive
  • C、hbase
  • D、mapreduce

参考答案

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考题 flume中数据可以写入到哪些位置？（）A、hdfsB、日志文件C、hbaseD、硬盘文件
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考题 以下哪个不是评审逻辑模型设计阶段所提交的文档（）A、ETL程序和源代码B、数据源状态报告C、ETL数据质量控制策略及流程D、ETL系统设计说明书
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考题 大数据技术采用了很多开源工具，以下几种数据分析中采用的工具不是开源的是：（）A、SPSSB、SPARKC、HBASED、PIG
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考题 以下哪个组件和Tachyon是类似的组件（）A、hdfsB、yarnC、sparkD、mapreduce
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考题 组件和组件、组件和接口都存在依赖关系；组件也可以包含在其他组件中。事物处理组件由3个独立组件组成：数据访问、事物逻辑和用户接口。
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考题 数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括:A、数据抽取B、数据转换C、数据加载D、数据稽核
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考题 以下有关ETL表述不正确的是哪一个（）A、ETL由三个子过程构成：数据抽取、数据转换和数据加载B、ETL又可以扩展为可以分为4个步骤：数据抽取、数据清洗、数据转换盒数据加载，即ETCLC、ETL设计涉及到错误恢复过程设计、归档转储过程设计、作业调度过程设计等内容D、根据选用的数据仓库工具将数据从数据源抽取到数据库，然后根据业务规则转换和集成为数据仓库中需要的数据格式，最后将换转的结果装入数据仓库
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考题 （）并行数据处理系统适用于需要多次操作特定数据集的场景，非常适合于机器学习中迭代算法的执行。A、SparkB、HiveC、HaystackD、HDFS
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考题 单选题Hadoop中MapReduce组件擅长处理哪种场景的计算任务？（）A 迭代计算B 离线计算C 实时交互计算D 流式计算
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考题 多选题数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括:A数据抽取B数据转换C数据加载D数据稽核
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考题 多选题MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务AETLB迭代挖掘算法C图挖掘算法D统计
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考题 单选题关于Hive和Hadoop其他组件的关系，以下描述错误的是？（）A Hive最终将数据存储在HDFS中B HiveSQL其本质是执行MapReduce任务C Hive是Hadoop平台的数据仓库工具D Hive对HBase有强依赖
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考题 判断题适合用MapReduce来处理的数据集(或任务)有一个基本要求:待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。( )A 对B 错
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考题 问答题MapReduce 是处理大数据的有力工具，但不是每个任务都可以使用MapReduce 来进行处理。试述适合用MapReduce来处理的任务或者数据集需满足怎样的要求。
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考题 多选题MapReduce包括（）和（）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。A分布B映射C分析D化简
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考题 ( 难度：中等)在进行数据开发的过程中主要应用到哪几个组件A.PythonB.HDFSC.HiveD.MapReduce
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