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
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
举一反三
- Spark与Hadoop的区别() A: Spark是基于硬盘计算框架，而Hadoop基于内存计算框架 B: Spark是基于内存计算框架，而Hadoop基于硬盘计算框架 C: Spark只适合离线处理计算框架，而Hadoop是一站式计算框架 D: Spark是一站式计算框架，而Hadoop只适合离线处理计算框架
- 有关HDFS和MapReduce，以下说法正确的是 A: 他们是Hadoop的重要组件 B: HDFS解决存储问题 C: MapReduce解决计算问题 D: Spark代替了HDFS和MapReduce
- 【多选题】Spark与Hadoop的区别()。 A. Spark是基于内存计算框架，而Hadoop基于硬盘计算框架 B. Spark是基于硬盘计算框架，而Hadoop基于内存计算框架 C. Spark是一站式计算框架，而Hadoop只适合离线处理计算框架 D. Spark只适合离线处理计算框架，而Hadoop是一站式计算框架
- 关于Hadoop和Spark的相互关系，以下说法正确的是 A: Hadoop和Spark可以相互协作 B: Hadoop负责数据的存储和管理 C: Spark负责数据的计算 D: Spark要操作Hadoop中的数据，需要先启动HDFS
- 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