关于Hadoop描述不正确的是（)。

A.成千上万的计算机节点构成计算机集群，把文件分布存储到多个计算机节点上

B.用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递

C.一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统

D.一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，可以处理消费者网站中所有动作流数据

A.Hadoop通过并行处理加快处理速度

B.Hadoop的集群往往需要昂贵的机器来构建

C.Hadoop是可靠的，维护多个数据副本

D.Hadoop支持分布式计算

A.Hive：一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析存储

B.Zookeeper：针对谷歌Chubby的一个开源实现，是高效可靠的协同工作系统

C.HDFS：分布式文件系统，是Hadoop项目的两大核心之一，是谷歌GFS的开源实现

D.HBase：提供高可靠性、高性能、分布式的行式数据库，是谷歌BigTable的开源实现

A.MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型

B.MapReduce和Hadoop是相互独立的

C.MapReduce使用一种集合语言执行查询

D.MapReduce是Map和Reduce的两部分用户程序组成

A.NoSQL

B.Tomcat

C.Hadoop

D.Linux

B.大规模并行计算：在分布式并行环境中将一个任务分解成更多份细粒度的子任务，这些子任务在空闲的处理节点之间被调度和快速处理之后，最终通过特定的规则进行合并生成最终的结果。典型技术为MapReduce

C.结构化分布式数据存储：类似文件系统采用数据库来存储结构化数据，云计算也需要采用特殊技术实现结构化数据存储，典型技术为BigTable/Dynamo等

D.分布式文件系统：可扩展的支持海量数据的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，提供容错功能(通常保留数据的3份拷贝)，典型技术为GFS/HDFS/KFS等

A.分布式文件系统是一种可以处理跨多个群集(节点)的数据访问的系统

B.分布式文件系统是可以跨全球的互联网进行数据共享

C.分布式文件系统跟我们普通的FAT32以及NTFS格式的文件系统没有什么区别

D.分布式文件系统可以很好支持高并发性，但是对于容错性没有很好的支持甚至不支持

A.小规模

B.无用数据

C.大规模数据

D.非分布式数据

A.利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理

B.利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析

C.构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全

D.把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析