Flume中的JDBCChannel内置数据库是哪个?

（）负责资源管理和所有作业的控制，而（）负责接收来自JobTracker的命令并执行它。

当Map任务完成时，（）接收到位置和大小的更新信息，并推送给Reduce任务。

MapReduce中，不需要将这R个输出文件合并成一个文件，主要原因在于在实际应用中这些文件往往作为（）或者在处理多个分制文件的分布式应用中继续使用。

MapReduce中，当Reduce Worker接收到Master发来的数据存储位置信息后，通过远程调用从Map Worker所在主机的磁盘上读取（）输出的中间结果。

MapReduce中，（key，value）在本地磁盘上的存储位置将传给Master，由Master负责把这些存储位置再传送给（）。

MapReduce中，通过分区函数将已缓存的（key，value）分成R个区城，并周期性地写入到（）。

MapReduce中，被分派到Map任务的Worker程序读取相关的输入分片，从输入分片中解析出（key，value）然后把（key，value）传递给用户自定义的（）。

MapReduce中，Master服务器负责将一个Map任务分派给（）。

MapReduce中，运行程序副本程序的机器分为（）和（）两类。

数据存储是大数据平台的根本，没有了存储平台，数据也就没有了载体。（）