下面关于Hadoop的描述错误的是：（)。

A．Spark只是取代了Hadoop生态系统中的计算框架MapReduce，而Hadoop中的其他组件依然在企业大数据系统中发挥着重要的作用

D．[D]越来越多的企业放弃MapReduce，转而使用Spark开发企业应用

A.[A]Flink是一个针对流数据和批数据的分布式计算框架

B.[B]Flink的设计思想主要来源于Hadoop、MPP数据库、流计算系统等

C.[C]Flink主要是由Python代码实现的

D.[D]Flink所要处理的主要场景是流数据，批数据只是流数据的一个特例而已

A.Flink是一个针对流数据和批数据的分布式计算框架

B.Flink的设计思想主要来源于Hadoop、MPP数据库、流计算系统等

C.Flink主要是由Python代码实现的

D.Flink所要处理的主要场景是流数据，批数据只是流数据的一个特例而已

A、HDFS

B、Hadoop

C、Memory

D、Map Reduce

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.Flink和Spark一样，都是基于磁盘的计算框架

B.当全部运行在Hadoop YARN之上时，Flink的性能甚至还要略好于Spark

C.Flink的流计算性能和Storm差不多，可以支持毫秒级的响应

D.Spark的市场影响力和社区活跃度明显超过Flink

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.Hvie对HBase有强依赖

A.Hive最终将数据存储在HDFS中

B.Hive是Hadoop平台的数据仓库工具

C.HQL可以通过MapReduce执行任务

D.Hive对HBase有强依赖

A.需要创建路径的父目录

B.需要创建一个新的 INode 文件

C.将新的 INode 文件加入到 name space 中去

D.将所有操作记录到 EditLog 中去

A.只能支持一种编程语言

B.具有较差的跨平台特性

C.可以部署在廉价的计算机集群中

D.曾经被公认为行业大数据标准开源软件