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[单选题]
使用集群是解决高并发，海量数据的通常手段，对于这种类型的网站而言，不管多么强大的服务器都满足不了持续增长的业务需求。这种情况下，需要增加服务器来分担原有系统的压力，我们可以开通阿里云上哪个服务来实现该请求的分发？()
A.ECS
B.SLB
C.RDS
D.DRDS
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C.大数据计算服务支持使用SQL或者MapReduce编程对海量数据进行处理
D.大数据计算服务可以对海量数据进行基于复杂算法的分析，如聚类、分类、回归、主成分分析等
A.Kafka作为高并发实时接入缓存，解决接入量的问题
B.Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBase
C.HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力
D.Hive为海量历史数据提供实时分析能力
A.通过分布式集群方式加强了海量数据的存储与计算能力,并且具有高可扩展性
B.不能容忍盘阵设备出问题,靠RAID容错个别硬盘故障,安全性更高
C.专用高性能服务器,可靠性更好
D.由磁盘阵列存储,存储空间更大
A.具备审计能力，可提供给共享层做数据恢复
B.低廉的存储能力，以供海量数据存储
C.高并发数据写入能力，支撑数据高效写入
D.数据访问以支持海量数据审计和高可靠
A.成千上万的计算机节点构成计算机集群，把文件分布存储到多个计算机节点上
B.用于在Hadoop与传统数据库之间进行数据传递
C.一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统
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A.可以利用Maxcompute的海量数据处理能力，对签约餐厅的用户用餐数据进行离线分析
B.可以使用ADS的多值列，可以在一条用餐记录中包含多个菜品，减少join的次数，提供处理效率
C.可以使用ADS的实时插入特性的表，可以支持一些OLTP类的场景
D.可以利用OTS的高并发低延时的特性，支持一些在线分析，即将产生的业务数据存入OTS中，进行一些简单的join和计算
A.打破内容数据孤岛,建立内容连接与数据流动
B.提升内容服务能力,包括在线体验、智能搜索、内容安全等能力
C.降低内容集成复杂度,节省集成开发成本
D.提供海量非结构化数据的存储和处理,支撑大规模高并发用户访问
