（ ）也称快数据，与Hadoop的传统计算方式MapReduce相比，其效率至少提高100倍。
A: Spark
B: Consistency
C: NoSQL
D: Scala
A: Spark
B: Consistency
C: NoSQL
D: Scala
举一反三
- 也称为快数据,与Hadoop的传统计算方式MapReduce相比,效率至少提高100倍。
- Spark相对于Hadoop MapReduce，其优点在于（） A: Spark对数据集可以执行的操作少于MapReduce B: Spark执行时间与Hadoop相差无几 C: Spark提供了内存计算 D: Spark基于MapReduce的迭代执行机制
- 下面关于Spark和Hadoop的关系，描述错误的是：（ ） A: Spark和Hadoop一样，既包含了存储的组件，也包含了计算的组件 B: Spark作为计算框架，只能解决数据计算问题，无法解决数据存储问题 C: 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: 越来越多的企业放弃MapReduce，转而使用Spark开发企业应用
- 与Hadoop对比，Spark的优点包括（） A: Spark的计算结果放在内存中，节省了磁盘存储空间。 B: Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比MapReduce更灵活。 C: Spark提供了内存计算，中间结果放到内存中，提高了迭代运算效率。 D: Spark基于DAG的任务调度执行机制，性能优于MapReduce的迭代执行机制。
- 以下hadoop生态圈组件中，用于实现数据计算处理的是（） A: MapReduce B: Spark C: Storm D: YARN