MapReduce不合适对哪些场景的使用（）
A: MapReduce不适合做低延迟数据访问场景的使用
B: MapReduce不适合存储大量小文件
C: MapReduce不支持多用户写入及任意修改文件
D: MapReduce不支持大文件存储
A: MapReduce不适合做低延迟数据访问场景的使用
B: MapReduce不适合存储大量小文件
C: MapReduce不支持多用户写入及任意修改文件
D: MapReduce不支持大文件存储
举一反三
- 关于HDFS的适用性，以下说法正确的是： A: 不适合交互式应用，低延迟数据访问 B: 无法高效存储大量小文件 C: 不支持多用户写入及任意修改文件 D: 适合数据批量读写、吞吐量高
- 以下对HDFS说法错误的是（）。 A: HDFS以流式数据访问模式来存储超大文件，文件一旦写入，不能修改，只能增加。 B: HDFS无法高效存储大量小文件。 C: HDFS不支持多用户写入及任意修改文件。 D: HDFS适合低延迟数据访问。
- MapReduce不存在存在以下局限（）。 A: 更复杂的多重处理效率低 B: 不适合低延迟的交互式查询 C: 不适合流式处理 D: 适合任何场景
- 下面对于MapReduce说法不正确的是（ ）。 A: Hadoop 1.x MapReduce同时负责计算和调度 B: MapReduce不支持流式计算 C: MapReduce可以完成PB级数据的计算 D: MapReduce和HDFS都是大数据的存储引擎
- 以下哪些场景不适合使用hadoop MapReduce？ A: 流式计算 B: 大规模批处理计算 C: 实时查询 D: 大规模数据分析