关于MapReduce编程模型中Map函数的描述正确的是()。
A.读取输入数据
B.输出一组键值对
C.对数据进行归并处理
D.输出作为中间结果
A.读取输入数据
B.输出一组键值对
C.对数据进行归并处理
D.输出作为中间结果
A、MapReduce是一个分布式/并行编程模型,程序员通常只需要设计实现map和reduce函数
B、Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的
C、Hadoop MapReduce 1.0框架中TaskTracker负责集群资源的管理和调度
D、map和reduce的输入输出都是键值对
A.MapReduce的编程模型包含Map和Reduce两个函数处理过程。
B.对于map和reduce每个过程都由不同的计算机进行并行计算处理。
C.Map的输出结果是一组<key,value> 对,这是经过Map操作后所产生的中间结果。
D.Reduce的工作是对相同key的value值进行归并处理。
A.对相互间具有计算机以来关系的大数据进行分而治之
B.用Map和Reduce两个函数提供了高层并行编程抽象模型
C.提供了同一框架
D.为程序员隐藏系统细节
A.[A]Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集操作类型,编程模型比MapReduce更灵活
B.[B]Spark提供了内存计算,中间结果直接放到内存中,带来了更高的迭代运算效率
C.[C]Spark同时提供了存储功能,而MapReduce不支持存储
D.[D]Spark基于DAG的任务调度执行机制,要优于MapReduce的迭代执行机制
A.Object
B.Text
C.IntWritable
D.int
A.用来把一组键值对映射成一组新的键值对,以此完成将来自数据源的记录进行分配
B.保证所有映射的键值对中的每一个共享相同的键组
C.将所有具有相关给定output key的中间值进行组合
D.对中间值规约结果进行递归组合直至得到唯一输出
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
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