海量数据存储与实时查询场景中,关于各组件的作用描述正确的是?()A、Kafka作为高并发实时接入缓存，解决接入量的问题B、Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBaseC、HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力D、Hive为海量历史数据提供实时分析能力

题目
海量数据存储与实时查询场景中,关于各组件的作用描述正确的是?()

A、Kafka作为高并发实时接入缓存，解决接入量的问题

B、Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBase

C、HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力

D、Hive为海量历史数据提供实时分析能力

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1.海量数据存储与离线分析场景中,不会用到以下哪个组件?()A、CDMB、MapReduceC、FlinkD、HDFS

2.下列关于文件存储、块存储、对象存储的适用场景的描述中,正确的有哪些项()。A、块存储通常是指提供数据块级别的存储，通常适用于硬盘存储场景B、文件存储通常适用于直接连在网络上并提供资料存取服务的场景，例如NAS产品都是属于文件存储C、对象存储主要是一种能够存储海量数据的分布式存储服务，通常适用于大量数据存取，并提供以对象为维度的访问场景D、对象存储适用于无法通过网络进行访问的场景

3.以下关于无线传感器网络数据分布式存储特点的描述中,错误的是()。A.分布式存储方式中节点分为中继节点、存储节点与汇聚节点B.中继节点只能感知和传递数据，不能存储数据C.数据就存储在存储节点之中D.汇聚节点将查询命令分发到网络之中，中继节点负责回复查询结果

4.以下关于使用腾讯云对象存储来做海量数据归档解决方案的优势描述中,正确的有哪项()。A、理论上无限大的存储空间B、自带数据分析系统C、提高数据加工能力D、提高数据的耐久度

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  • 第1题：

    面对物联网海量、多态与关联的特征,物联网的数据处理需要重点解决以下几个关键技术()。

    A.海量数据存储

    B.数据融合

    C.数据查询、搜索与数据挖掘

    D.数据采集

    E.智能决策


    参考答案：A, B, C, E

  • 第2题：

    MPP数据库擅长处理高价值密度的非结构化数据，适合海量数据查询、关联等场景。


    错误

  • 第3题：

    关于大数据，以下表述正确的是

    A．大数据指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

    B．物联网会实时产生海量数据，一般需要在大数据技术支持下进行分析处理。

    C．IBM提出的大数据4V特征包括Volume、Velocity、Variety和Veracity。

    D．HBase、Map Reduce、SPARK等组件。


    A、B、D解析：C、Hadoop不包括SPARK。

  • 第4题：

    关于数据库管理优势的描述中，不正确的是（　　）。

    A.存储数据大，但建立、修改等复杂操作均需专业人员操作
    B.数据共享好，冗余少，能够存储海量信息
    C.数据统计检索又快又准，降低了数据库的使用成本
    D.数据维护简便、易行

    答案：A
    解析：

  • 第5题：

    39、关于Hive与Hadoop生态系统中其他组件的关系，下面描述正确的是：

    A．HDFS作为高可靠的底层存储，用来存储海量数据

    B．MapReduce对这些海量数据进行批处理，实现高性能计算

    C．用HiveQL语句编写的处理逻辑，最终都要转化为MapReduce任务来运行

    D．Hive的目标是取代HBase


    ABC

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