分布式文件系统通过以下哪项技术来处理因为不可抗因素造成的数据损坏或者丢失的问题的呢？（)

A.数据分发与复制

B.数据灾备与恢复

C.数据共享与协作

D.数据压缩与解压缩

A.分布式文件系统是一种可以处理跨多个群集(节点)的数据访问的系统

B.分布式文件系统是可以跨全球的互联网进行数据共享

C.分布式文件系统跟我们普通的FAT32以及NTFS格式的文件系统没有什么区别

D.分布式文件系统可以很好支持高并发性，但是对于容错性没有很好的支持甚至不支持

A.数据库级的容灾技术，是针对于固定的数据库设计的容灾方案

B.数据库级容灾支持广域网，但需要单独的硬件支持

C.数据库级容灾主要是通过传输数据日志，并在灾备站点进行重放(Replay)来实现的

D.数据库级容灾，在异步方式下会丢失较多数据，至少丢失一个日志文件

A.备份的成本通常比容灾高

B.容灾主要针对软硬件故障以及海啸火灾地震等重大自然灾害造成的业务中断

C.容灾一般是通过复制技术在异地构建业务的备用主机和数据

D.备份一般通过快照备份等技术构建数据的备份副本

A.一个分布式文件系统和并行执行环境

B.让用户便捷的处理海量数据

C.优势在于处理数据少计算量高的任务

D.Apache软件基金会下面的一个开源项目

A.大数据技术对数据处理的能力更强大，但管理相对传统技术更加复杂

B.相比较数据处理技术对不同价值数据处理会有不同处理方式

C.大数据时代采用新的方式（分布式并行处理）来处理数据，其组件扩展灵活，数据承载能力强，管理统 一

A.备份一般通过快照，备份等拘束构建数据的备份副本

B.容灾一般是通过复制技术在异地构建业务的备用主机和数据

C.备份的成本通常比容灾高

D.容灾主要针对软硬件故障以及海啸，火灾，地震等重大自然灾害造成的业务中断

A.数据处理框架(MapReduce)，集群管理(YARN)，分布管理控制(ZooKeeper)

B.Spark高效数据处理架构

C.安全管理组件

D.Hadoop的客户端

A.解决数据丢失问题

B.提高数据共享的能力

C.提高数据访问效率

D.节省成本