MapReduce是非常流行的针对海量数据离线处理、分析的编程模型,关于MapReduce有一些基本的设计理念,比如系统细节透明,即把程序开发与系统层细节隔离开来,对程序员来讲不需要了解分布式细节也可以使用MR处理数据。以下关于设计理念的说法中正确的有（）

（）是海量数据处理的并行编程模式。 网络系统中针对海量数据的加密，通常不采用（50）方式。 并行数据处理框架MapReduce是（）公司在大数据领域的重要贡献。 大数据是非常智能的一种算法。() 海量数据难以处理的主要原因是： GraphBase能够处理海量数据的原因是什么（） 离线数据管理至少应包括离线数据管理工具、离线数据的备份和调入、离线数据分发和（） 专技天下: 并行数据处理引擎MapReduce适用于处理哪类任务？（ ）。 SAN针对海量、面向数据块的数据传输，而NAS则提供文件级的数据访问功能。 数据处理方式，可分为实时处理和离线处理（） Loader使用MapReduce进行数据导入、导出,必须经过Reduce阶段进行数据处理（） 关系数据库已经流行很多年，并且Hadoop已经有了HDFS和MapReduce，为什么需要HBase？ （）是硬件资源的虚拟化；（）是海量数据的高效处理。 Flume将数据表示为事件。事件是非常简单的数据结构，具有（） 大数据常用的数据处理方法可分为实时处理和离线处理，下列数据处理方法描述错误的是？ 并行数据处理技术MapReduce是由哪家公司最先提出的（） 并行数据处理技术MapReduce是由哪家公司最先提出的（）。 SAN针对海量、面向数据块的数据传输，而NAS则提供文件级的数据访问和共享服务。 大数据是指海量数据及处理和利用这些数据、发掘其价值的思维和活动（） 离线采集包括联机数据采集和脱机数据采集，是预处理的输入模块。