题目内容
（请给出正确答案）
A.MR编程框架的限制
B.过多的磁盘操作,缺乏对分布式内存的支持
C.无法高效低支持迭代式计算
D.海量的数据存储
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A.MR框架过多的磁盘操作,缺乏对分布式内存的支持
B.MR框架无法高效地支持迭代式计算
C.MR框架无法高效地支持交互式数据挖掘任务
D.MR框架无法进行分析性计算任务
A.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架
B.作为并行分布式计算平台，Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据
C.Hadoop只支持Java编程语言
D.Hadoop可以高效稳定地运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点上
A.Tez：支持DAG作业的计算框架
B.Kafka：分布式发布订阅消息系统
C.Pig：处理大规模数据的脚本语言
D.Oozie:工作流和协作服务引擎
A.Pig：处理大规模数据的脚本语言
B.Tez：支持DAG作业的计算框架
C.Oozie:工作流和协作服务引擎
D.Kafka：分布式发布订阅消息系统
A.Pig：处理大规模数据的脚本语言
B.Tez：支持DAG作业的计算框架
C.Oozie:工作流和协作服务引擎
D.Kafka：分布式发布订阅消息系统
A.Spark 将中间结果存储在内存中
B.Spark 不是一个分布式计算机框架
C.Spark 支持 Java 语言
D.Spark 需要基于 Hadoop 运行
A.分布式机器学习需要依赖Hadoop、Spark等分布式存储和计算框架。
B.分布式机器学习面对的首要问题主要是数据量，而不是速度的问题。
C.对运算速度要求高的机器学习算法可以优先使用Spark计算框架。
D.分布式计算可以在单个常规的服务器上运行。
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