存在如下業(yè)務(wù)場景：用戶上網(wǎng)日志文件已經(jīng)存放在HDFS上，日志文件內(nèi)容格式是：每條上網(wǎng)記錄三個字段，分別是姓名，性別，上網(wǎng)時間，字段之間用“，”護(hù)分隔；要求打印輸出所有上網(wǎng)總時間大于兩小時的女性網(wǎng)友。請問如下哪些代碼片段能實(shí)現(xiàn)上述業(yè)務(wù)場景？（）
A.A
B.B
C.C
D.D
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A.Producer負(fù)責(zé)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，Consumer負(fù)責(zé)消費(fèi)數(shù)據(jù)，Producer和Consumer之間需要建立Socket鏈接
B.Producer既可以發(fā)送數(shù)據(jù)到Broker上，又可以發(fā)送數(shù)據(jù)到Consumer上
C.Producer作為消息生產(chǎn)者，可以直接將數(shù)據(jù)寫入Zookeeper
D.Producer連接任意一個正常的Broker實(shí)例就可以生產(chǎn)數(shù)據(jù)
A.必須對查詢字段進(jìn)行排序
B.必須對uniqueKey字段進(jìn)行排序
C.第一次查詢請求時，需指定查詢參數(shù)，操作方法如下，solrQuery.set（CursorMarkParams.CURSOR_MARK_PARAMCursorMarkParams.CURSOR_MARK_START）
D.查詢時，請求中不能帶有start參數(shù)，Solr的返回結(jié)果中會有nextCursorMark，在下次調(diào)動使用這個值為oursorMark
A.valcounts=textFile.map（line=>line.split（“”））.map（-rd=>（word，1））.reduceByKey（_+_）
B.valcounts=textFile.flatMap（line=>line.split（“”））.map（word=>（word，1））.reduceByKey（_+_）
C.valcounts=textFile.map（line=>line.split（“”））.map（word=>（word，1））.groupByKey（_+_）
D.valcounts=textFile.flatMap（line=>line.split（“”））.map（word=>（word，1））.groupByKey（_+_）
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Fusionlnsight HD中，Streaming的特點(diǎn)？（）
Fiume支持實(shí)時采集數(shù)據(jù)的source類型是哪項(xiàng)？（）
Spark Streaming可以從Kafka接收數(shù)據(jù)并進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果只能存入HDFS，不能再寫回Kafka。（）
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Fusionlnsight HD關(guān)于Oozie的作業(yè)操作命令，下列哪幾項(xiàng)敘述是正確的？（）
對于HBase rowkey的設(shè)計(jì)原則，如下敘述正確的是？（）
在HBase表設(shè)計(jì)中，對于多項(xiàng)業(yè)務(wù)共用rowkey，導(dǎo)致數(shù)據(jù)訪問矛盾的情況，可以有哪些應(yīng)對策略？（）
在Solr的應(yīng)用查詢場景中，當(dāng)對查詢結(jié)果深度翻頁時，需使用游標(biāo)進(jìn)行深度翻頁。下面對游標(biāo)說法正確的是？（）
由于Spark是基于內(nèi)存的計(jì)算引擎，因此，一個Spark應(yīng)用可以處理的數(shù)據(jù)量不能超過分給這個Spark應(yīng)用的內(nèi)存總和。（）