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多选题
MapReduce的计算过程中,Shuffle阶段对Map Task的输出进行的处理包括()。
A
分区
B
排序
C
组合
D
合并
参考答案
参考解析
解析:
暂无解析
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考题
MapReduce与传统并行计算框架的对比中,说法正确的是()。
A.MapReduce属于共享式集群架构,容错性好B.传统并行计算框架比MapReduce硬件更加便宜C.传统并行计算框架适用于实时、细粒度计算D.MapReduce适用于数据密集型,传统并行计算框架适用于计算密集型
考题
关于MapReduce中Shuffle过程,说法错误的是()。
A.Shuffle过程中为每个Map任务分配一个缓存B.Shuffle过程中分区默认采用哈希函数C.Shulle过程的合并会改变最终结果D.Shuffle过程在Reduce端首先从Map端领取结果,然后执行归并操作,最后输送给Reduce任务进行处理。
考题
PLC工作过程中,()是按照顺序对程序进行扫描,并从输入映像区和输出映像区中获得所需数据进行运算、处理,再将程序执行的结果写入寄存执行结果的输出映像区中保存。
A.网络通信B.输出刷新阶段C.输入采样阶段D.程序执行阶段
考题
下列关于MapReduce说法不正确的是( )。
A.MapReduce是一种计算框架B.MapReduce来源于google的学术论文C.MapReduce程序只能用java语言编写D.MapReduce隐藏了并行计算的细节,方便使用
考题
MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项?()A、实时性B、高容错性C、易于扩展D、易于编程
考题
hadoop和spark的都是并行计算,两者都是用mr模型来进行并行计算,hadoop的一个作业称为job,job里面分为map?task和reduce?task,每个task都是在自己的进程中运行的,当task结束时,进程也会结束
考题
在MapReduce编程模式中,Map任务与Reduce任务的数量分别是()?A、一个Map任务,多个Reduce任务B、多个Map任务,多个Reduce任务C、一个Map任务,一个Reduce任务D、多个Map任务,一个Reduce任务
考题
随着谷歌()和()的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。A、Map,iGoogleB、Docs,GoogleFileSystemC、YouTube,GooleMobileD、MapReduce,GoogleFileSystem
考题
下面关于MapReduce模型中Map函数与Reduce函数的描述正确的是A、一个Map函数就是对一部分
原始数据进行指定的操作B、一个Map操作就是对每个Reduce所产生的
一部分中间结果进行合并操作C、Map与Map之间不是相互独立的D、Reduce与Reduce之间不是相互独立的
考题
单选题下面关于MapReduce模型中Map函数与Reduce函数的描述正确的是()A
一个Map函数就是对一部分原始数据进行指定的操作B
一个Map操作就是对每个Reduce所产生的一部分中间结果进行合并操作C
Map与Map之间不是相互独立的D
Reduce与Reduce之间不是相互独立的
考题
单选题在MapReduce编程模式中,Map任务与Reduce任务的数量分别是()?A
一个Map任务,多个Reduce任务B
多个Map任务,多个Reduce任务C
一个Map任务,一个Reduce任务D
多个Map任务,一个Reduce任务
考题
问答题MapReduce 是处理大数据的有力工具,但不是每个任务都可以使用MapReduce 来进行处理。试述适合用MapReduce来处理的任务或者数据集需满足怎样的要求。
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