Spout中是处理逻辑，用来完成对数据的处理，它是数据流的处理节点，使用多个Bolt可以完成数据流的多重变换。（)

A.Storm是一种NativeStreamProcessingSystem，即对流数据的处理是基于每条数据进行

B.Storm其并行计算是基于有Spout和Bolt组成的有向拓扑图ToPology来实现

C.Topology：定义了串行计算的逻辑模型（或者称抽象模型），也即从功能和架构的角度设计了计算的步骤和流程。

D.Topology里的Spout和Bolt的功能是靠worker节点上的Task来实现

A.启用了Acker之后，Streaming会识别发送失败的Tuple并自动重发，无需人为干预

B.Acker会标识处理超时或者处理失败的消息为fail

C.从spout开始，形成的Tuple树中任何一个环节失败都会标记整棵树失败

D.应用需要在spout的fail()接口方法中实现消息重发逻辑

A.[A]HDFS作为高可靠的底层存储，用来存储海量数据

B.[B]MapReduce对这些海量数据进行批处理，实现高性能计算

C.[C]用HiveQL语句编写的处理逻辑，最终都要转化为MapReduce任务来运行

D.[D]Hive的目标是取代HBase

A.数据存储

B.数据流

C.外部实体

D.处理逻辑

A.ctions中事件函数通过commit完成分发

B.acitons中事件处理函数接收context对象

C.actions与Vue实例中的methods是类似的

D.可以用来注入自定义选项的处理逻辑

A.数据流图

B.实体联系图

C.状态-迁移图

D.用例图