Spark自带的资源管理框架是：（)。

A.SparkCore

B.SparkSQL

C.SparkStreaming

D.Mllib

A.Samza

B.Spark

C.Storm

D.MapReduce

A.Spark不适合交互式处理

B.现有的各种计算框架各自为战

C.MapReduce具有很多的局限性

D.Spark只能进行交互式计算

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.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

A.应用调度与资源管理框架

B.密集型计算框架

C.微服务运行与治理框架

D.应用开发流水线框架

A、明确了“信息资源管理”的概念和具体框架

B、成为各国普遍重视并推行的一项管理活动

C、以政府文件为主要管理对象

D、政府信息资源成为独立的管理对象

A.Swarm，Swarm

B.Kubernetes，Swarm

C.Kubernetes，Kubernetes

D.Swarm，Kubernetes

A.在Spark任务提交端，即应用服务器安装Spark即可

B.需要在集群各节点安装Spark才可以运行

C.不需在任何机器安装Spark

D.在NameNode上安装Spark

A.sparkstreaming

B.sparkcore

C.mapreduce

D.sparksql