Hadoop平台中 HBase的Region是由:（　　）服务进程来管理。

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。（）

数据采集与接入的范围包括一级部署业务系统、二级部署业务系统（含自建）和外部系统一手数据接入，满足大数据平台一手数据全的要求。（）

在Spark中引入RDD概念的目的是实现Spark的串行操作和灵活的容错能力。（）

Hadoop的MapReduce与Spark都可以进行数据计算，而相比于MapReduce，Spark的速度更快并且提供的功能更加丰富。（）