从Hadoop实现角度看，Hadoop Map Reduce1.0主要由（）组成。

A.分布式存储

B.并行计算

C.集中存储

D.网格计算

A.Docker

B.GIS

C.Java

D.Hadoop

A.流计算组件

B.内存计算组件

C.MPP数据库

D.Hadoop的后台定时分析计算任务

云计算核心技术呈现开源化的趋势，以Hadoop、OpenStack、Xen等为代表的众多（)已经成为云计算平台的实现基础。

A.是一种通过网络实现文件在多台主机上进行分布式存储的文件系统

B.所有的分布式文件系统的设计都是采用“客户机/服务器”(Client/Server)模式

C.谷歌开发了分布式文件系统GFS

D.Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem，HDFS)是针对GFS的开源实现

A.SparkStreaming与Flink相比，时延更低

B.Flink流式处理引擎能够同时提供支持流处理和批处理应用的功能

C.checkpoint实现了Flink的容错

D.与FusionInghtHD中的Streaming相比，Flink具有更高的吞吐量

A.分布的元数据管理，支持3~4000个节点的线性扩展。

B.自研分布式文件系统OceanStorDFS支持海量非结构化数据存储，实现全局统一命名空间。

C.提供对象存储服务，兼容AmazonS3接口、兼容OpenStackSwift接口。

D.支持对接由开源Hadoop组件封装而来的FusionInsightHadoop/ClouderaHadoop，让用户轻松构建企业级大数据分析平台。

A.自研分布式文件系统OceanStorDFS支持海量非结构化数据存储，实现全局统命名空间。

B.提供对象存储服务，兼容AmazonS3接口、兼容OpenStackSwift接口。

C.支持对接由开源Hadoop组件封装而来的FusionInsightHadoop/ClouderaHadoop，让用户轻松构建企业级大数据分析平台。

D.分布的元数据管理，支持3~4000个节点的线性扩展。

A.Hadoop

B.Yarn

C.HDFS

D.MapReduce

A.HDFS

B.Hadoop

C.Memory

D.MapReduce