下列关于开源大数据框架的不足的说法,错误的是（)。

A.flume可以接收流事件数据

B.flume只能接收文件和端口数据

C.flume不能采集端口数据

D.flume不是开源组件

A.SparkStreaming是一个微批处理框架，事件需要积累到一定量时才进行处理

B.Streaming的执行逻辑是即时启动，运行完后再回收

C.SparkStreaming的吞吐量大约是Streaming的25倍

D.SparkStreaming事件处理时延比Streaming更高

A.A.Spark是一个基于内存迭代的框架

B.B.Spark是一个数据分析技术栈，包含了大数据的多种计算模式

C.C.Spark可以采用多种编程语言进行开发，比如Scal

D.D.Java

E.E.Spark计算过程中，数据不会落地到磁盘

A.MR框架过多的磁盘操作,缺乏对分布式内存的支持

B.MR框架无法高效地支持迭代式计算

C.MR框架无法高效地支持交互式数据挖掘任务

D.MR框架无法进行分析性计算任务

A.A.从追求因果关系到追求相关关系

B.B.从追求算法到追求数据

C.C.大数据的复杂计算和小数据的简单计算

D.D.大数据的简单计算和小数据的复杂计算

A.A.文件存储是以流的形式来操作数据的

B.B.文件存储可以将数据存储到SD卡中

C.C.文件存储可以将数据存储到内存中

D.D.Android中只能使用文件存储数据

A.实时分析一般应用于电子商务和金融。需要在数据不断变化的情况下，进行快速的数据分析，并以非常短的延迟返回，才能达到不影响用户体验的目的

B.实时分析采用的架构包括，使用传统关系数据库的并行处理集群，或者采用实时计算架构，例如开源数据分析平台Storm

C.离线分析通常指分析时不需要联网的应用，例如机器学习，统计分析和推荐算法

D.离线分析的技术框架相对成熟，常用的分析框架是：HDFS做存储，MapReduce做计算框架，Hive作为数据仓库

A.Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统开源架构

B.Hadoop的初始设计思想来源于Google发布的学术论文

C.Hadoop在当前衍生的一系列优秀的开源项目，包括Hbase,Hive等

D.Hadoop的两个核心部分是HDFS和MapReduce计算框架

A.SparkSQL

B.Hive

C.Spark

D.MapReduce