在Hadoop集群的Master节点使用jps命令查看进程时,出现()能说明Hadoop主节点启动成功。
A.Namenode,Datanode,TaskTracker
B.Namenode,Datanode,SecondaryNameNode
C.Namenode,Datanode,HMaster
D.Namenode,JobTracker,SecondaryNameNode
A.Namenode,Datanode,TaskTracker
B.Namenode,Datanode,SecondaryNameNode
C.Namenode,Datanode,HMaster
D.Namenode,JobTracker,SecondaryNameNode
第3题
A.系统内不适合多表复杂关联,需要在数据进入HADOOP前做好数据关联
B.适合非低延迟数据处理
C.集群支持分布式并行写入,并发写入速度快
D.大数据的关联能力弱
第5题
A.是一个分布式的、面向列的开源数据库
B.是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算
C.是Hadoop集群当中的资源管理系统模块
D.将要储存的文件分散在不同的硬盘上,并记录他们的位置
第8题
A.如果虚拟机主备部署,两台虚拟机建议部署在管理集群的不同CNA节点上
B.选择存储资源时,可以选择通过SSD卡、U盘等映射数据存储资源
C.选择存储资源时,建议使用高性能存储,不要使用NL-SAS或SATA等低性能存储
D.网卡类型建议选择“virtio”
第10题
A.配置ResourceManager,NodeManager的道信端口,web的监控端口等
B.用于定义系统级别的参数,如hadoop的临时目录
C.名称节点和数据节点的存放位置、文础副本的个数哀件读取权限等
D.包括JobHistoryServer和应用程序参数两greduce任茶的默认个数,任务所能够使用内存的默认上下限等
第11题
A.YARN可以实现“一个集群多个框架”,即在一个集群上部署一个统一的资源调度管理框架
B.YARN的体系结构包含三个组件:Resource Manager,Node Manager,Application Master
C.YARN既是资源管理调度框架,也是一个计算框架
D.MapReduce2.0是运行在YARN之上的计算框架,由YARN来为Map Reduce提供资源管理调度服务