MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式，用于（)大规模数据集的并行运算。

A.GFS

B.MapReduce

C.huBy

D.itTable

A.GFS

B.MapReduce

C.Chubby

D.BitTable

A.GFS

B.MapReduce

C.Chubby

D.BitTable

A.关系式环境

B.分布式环境

C.顺序处理

D.并行处理

A.数据采集

B.数据管理

C.数据存储

D.数据分析不挖掘

A.利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库等实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理

B.利用分布式并行编程模型和计算框架，结合机器学习和数据挖掘算法，实现对海量数据的处理和分析

C.构建隐私数据保护体系和数据安全体系，有效保护个人隐私和数据安全

D.把实时采集的数据作为流计算系统的输入，进行实时处理分析

A.串行通信数据

B.并行通信数据

C.同步串行通信数据

D.异步串行通信数据

A.分布式并行编程模型

B.流计算框架

C.Hadoop上的工作流管理系统

D.提供分布式协调一致性服务

A.针对大规模数据的批量处理

B.针对大规模图结构数据的处理

C.大规模数据的存储管理和查询分析

D.针对流数据的实时计算

A.服务器集群

B.服务目录

C.管理系统和部署工具

D.监控端