mapreduce计算模型适用于哪种任务？（)

A.高容错性

B.实时性

C.易于扩展

D.易于编程

A.SparkSQL

B.Hive

C.Spark

D.MapReduce

A.批处理

B.分时处理

C.不间断处理

D.间歇处理

A.转为一个批量文件、作为许多事务的一批处理

B.立即处理

C.被送到服务器成批处理

D.在计算机能连接上互联网时才处理

A.Java

B.C++

C.Scala

D.Go

A.MPI适用于数据相关性强，迭代次数多的计算

B.MapReduce适用于大规模数据处理，节点失效对系统无影响

C.MPI设计前提是计算相关性强，硬件容易坏

D.MapReduce设计前提是数据全局性弱，硬件是容易坏的

A.对大数据采取分而治之的思想

B.构建抽象模型:Map和Reduce函数

C.对计算的支持强大,但对文件的支持较弱

D.上升到构架:并行自动化并隐藏低层细节

A.Hive适合用于联机(online)事务处理

B.提供实时查询功能

C.适合应用在大量不可变数据的批处理作业

D.Hive适合关系型数据环境

A.快速查询

B.事件批处理

C.流处理

D.内存计算

A.支持多种编程语言

B.易于理解

C.良好的扩展性

D.高容错性