1. HDFS（分布式文件系统）：
A. 用于存储Hadoop数据 B. 提供了数据的分布式存储和访问 C. 与MapReduce无关 D. 支持数据的实时访问
2. MapReduce（分布式计算模型）：
A. 用于处理大规模数据集 B. 将数据分为多个任务进行并行处理 C. 依赖于HDFS存储数据 D. 主要用于批处理
3. YARN（资源管理和调度框架）：
A. 用于管理Hadoop集群资源 B. 提供任务的调度和管理 C. 与HDFS无关 D. 依赖于MapReduce
4. HBase：
A. 是一种NoSQL数据库 B. 基于Hadoop构建 C. 提供了灵活的数据模型 D. 不支持事务处理
5. Cassandra：
A. 是一种分布式数据库 B. 基于NoSQL设计 C. 支持高性能的随机读写操作 D. 不支持事务处理
6. Hive：
A. 是一个数据仓库工具 B. 基于Hadoop构建 C. 提供了简单的SQL接口 D. 仅适用于Hadoop生态系统
7. Pig：
A. 是一种数据处理框架 B. 支持Hadoop和NoSQL C. 提供了灵活的数据模型 D. 依赖于HDFS
8. Spark：
A. 是一种大数据处理引擎 B. 基于内存进行数据处理 C. 支持多种数据存储格式 D. 与Hadoop无关
9. HDFS与MapReduce的关系：
A. HDFS是MapReduce的基础设施 B. MapReduce依赖于HDFS存储数据 C. HDFS主要用於持久化MapReduce intermediate结果 D. HDFS不直接用於MapReducejob的执行
10. NoSQL数据库的分类中，以下哪些属于关系型数据库：
A. Key-Value存储 B. 列族存储 C. 文档型数据库 D. 图形数据库
11. NoSQL数据库的分类：
A. Key-Value存储 B. 列族存储 C. 文档型数据库 D. 图形数据库 E. 混合型数据库
12. 关系型数据库的特点：
A. 固定的表结构 B. 支持SQL语言 C. 支持ACID事务 D. 支持复杂查询 E. 通常部署在传统服务器上
13. 非关系型数据库的特点：
A. 可扩展性强 B. schemaless（无模式） C. 数据分布广泛 D. 高性能随机读写 E. 可水平扩展
14. MongoDB的特性：
A. schemaless（无模式） B. 支持键值对和文档存储 C. 支持丰富的查询操作 D. 支持数据复制和分片 E. 可连接各种数据源
15. Cassandra的特性：
A. 分布式架构 B. 支持列族存储 C. 高性能随机读写 D. 可扩展性好 E. 数据一致性保证
16. Couchbase的特性：
A. 分布式架构 B. 支持文档存储 C. 支持地理空间查询 D. 支持高可用性部署 E. 数据一致性保证
17. Amazon DynamoDB的特点：
A. 完全托管 B. 支持键值对和文档存储 C. 支持全球分布 D. 支持高性能随机读写 E. 数据一致性保证
18. Key-Value存储的缺点：
A. 数据查询效率低 B. 不支持事务 C. 数据分布有限 D. 数据一致性保证困难 E. 部署和维护成本高
19. 列族存储的优点：
A. 数据查询效率高 B. 支持聚合操作 C. 可扩展性强 D. 数据分布广泛 E. 部署和维护成本低
20. 对比关系型数据库和NoSQL数据库：
A. 关系型数据库适合小规模、结构化数据存储 B. NoSQL数据库适合大规模、非结构化数据存储 C. 关系型数据库支持复杂查询 D. NoSQL数据库不支持复杂查询 E. 关系型数据库部署和维护成本较低 F. NoSQL数据库部署和维护成本较高
21. MongoDB：
A. document型的数据模型 B. 支持丰富的查询操作 C. 支持数据复制和分片 D. 适用于实时数据处理 E. 跨平台，支持多种操作系统
22. Cassandra：
A. 分布式架构 B. 支持列族存储 C. 高性能随机读写 D. 可扩展性好 E. 数据一致性保证
23. Couchbase：
A. 分布式架构 B. 支持文档存储 C. 支持地理空间查询 D. 支持高可用性部署 E. 数据一致性保证
24. Amazon DynamoDB：
A. 完全托管 B. 支持键值对和文档存储 C. 支持全球分布 D. 支持高性能随机读写 E. 数据一致性保证
25. Cassandra的优缺点：
A. 优点：分布式架构，支持列族存储，高性能随机读写，可扩展性好，数据一致性保证 B. 缺点：不支持事务，数据分布有限
26. MongoDB的优缺点：
A. 优点：document型的数据模型，支持丰富的查询操作，支持数据复制和分片，跨平台，支持多种操作系统 B. 缺点：数据查询效率低，不支持事务
27. HBase的优缺点：
A. 优点：分布式架构，支持列族存储，支持高效的数据访问，支持大规模数据存储 B. 缺点：不支持事务，数据模型较为简单
28. 实时数据分析：
A. 使用Hive进行数据仓库分析和报告生成 B. 使用Spark Streaming进行实时数据处理和分析 C. 使用Storm进行实时数据处理和流式分析 D. 使用Flink进行实时数据处理和流式分析 E. 使用Pig进行大数据分析
29. 数据仓库和报表：
A. 使用Hive建立数据仓库并生成报表 B. 使用HBase进行大数据分析并生成报表 C. 使用Cassandra进行数据仓库存储和管理 D. 使用Hadoop进行数据提取、转换和加载 E. 使用Hive进行数据分析和报表生成二、问答题
1. HDFS是什么？
2. MapReduce有什么作用？
3. Key-Value存储的特点是什么？
4. 列族存储的特点是什么？
5. MongoDB的主要特点是什么？
6. Cassandra的主要特点是什么？
7. Hadoop-NoSQL在实时数据分析中的应用是什么？
8. Hadoop-NoSQL在数据仓库和报表中的应用是什么？
参考答案
选择题：
1. AB 2. ABD 3. AB 4. ABD 5. ABD 6. ABC 7. ABD 8. ABD 9. ABD 10. AB
11. ABCDE 12. ABCDE 13. ABDE 14. ABDE 15. ABCDE 16. ABCDE 17. ABDE 18. ABD 19. BCDE 20. ABDE
21. ABDE 22. ABCDE 23. ABCDE 24. ABDE 25. AB 26. AB 27. AB 28. ABCD 29. ABDE
问答题：
1. HDFS是什么？
HDFS（Hadoop Distributed File System）是Apache Hadoop中的一个核心组件，它是一个分布式文件系统，用于存储和管理大规模的数据集。HDFS的设计目的是为了在廉价的硬件上存储大量的数据，并提供高效的数据访问和读取功能。
思路
：HDFS是Apache Hadoop的一个核心组件，主要用于存储和管理大规模的数据集，可以在廉价的硬件上实现高效的数据访问和读取功能。
2. MapReduce有什么作用？
MapReduce是Apache Hadoop中的一个分布式计算模型，主要用于处理大规模的数据。它通过将任务分解为多个小任务，并将这些任务分配给多个节点来提高计算效率。
思路
：MapReduce是Apache Hadoop的一种分布式计算模型，可以将任务分解为多个小任务，并将这些任务分配给多个节点来提高计算效率。
3. Key-Value存储的特点是什么？
Key-Value存储是一种简单的键值对存储方式，它的主要特点是快速读取和写入数据。
思路
：Key-Value存储是一种简单的键值对存储方式，主要特点是快速读取和写入数据。
4. 列族存储的特点是什么？
列族存储是一种按照列进行数据存储的方式，它的主要特点是高并发读写和可扩展性。
思路
：列族存储是一种按照列进行数据存储的方式，主要特点是高并发读写和可扩展性。
5. MongoDB的主要特点是什么？
MongoDB是一种文档型的NoSQL数据库，它的主要特点是灵活性和可扩展性。
思路
：MongoDB是一种文档型的NoSQL数据库，主要特点是灵活性和可扩展性。
6. Cassandra的主要特点是什么？
Cassandra是一种列族型的NoSQL数据库，它的主要特点是高可用性和容错能力。
思路
：Cassandra是一种列族型的NoSQL数据库，主要特点是高可用性和容错能力。
7. Hadoop-NoSQL在实时数据分析中的应用是什么？
Hadoop-NoSQL可以用于实时数据分析，例如处理传感器数据、处理日志数据等。
思路
：Hadoop-NoSQL可以用于实时数据分析，因为它具有快速读取和写入数据的能力。
8. Hadoop-NoSQL在数据仓库和报表中的应用是什么？
Hadoop-NoSQL可以用于数据仓库和报表，例如存储和查询大型数据集。
思路
：Hadoop-NoSQL可以用于数据仓库和报表，因为它具有高可用性和可扩展性的特点。
