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提问人:网友zytt123 发布时间:2022-01-07
[单选题]

以下哪个是Mapreduce正确的流程?()

A.map->reduce->shuffle

B.shuffle->map->reduce

C.map->shuffle->reduce

D.shuffle->reduce->map

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更多“以下哪个是Mapreduce正确的流程?()”相关的问题
第1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

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第2题
在高阶数据处理中,往往无法把整个流程写在单个MapReduce作业中,下列关于链接MapReduce作业的说法,不正确的是()
A.Job和JobControl类可以管理非线性作业之间的依赖

B.ChainMapper和ChainReducer类可以用来简化数据预处理和后处理的构成

C.使用ChainReducer时,每个mapper和reducer对象都有一个本地JobConf对象

D.ChainReducer.addMapper()方法中,一般对键/值对发送设置成值传递,性能好且安全性高

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第3题
Shuffle过程分为Map端的操作和Reduce端的操作 。( )
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第4题
下列关于MapReduce模型的描述,错误的是哪一项()。
A.MapReduce采用“ 分而治之”策略

B.MapReduce设计的一个理念就是“ 计算向数据靠拢”

C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构

D.MapReduce应用程序只能用Java来写

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第5题
使用大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的odpscmd客户端中的jar命令调用MapReduce时,需要指定两个参数:classpath和resources。比如以下命令执行了一个MapReduce程序,输入为表t_in,输出为表t_out:jar-resourcestest.jar-classpathtest.jartestt_int_out;其中,test.jar出现了两次,请判断以下说法正确的是:()。

A、两次出现的意义相同

B、两个引用的test.jar都是保存在大数据计算服务上的资源

C、两个引用的test.jar都是保存在本地

D、classpath引用的是main函数,运行于本地,指定的jar包路径,即本地文件路径

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第6题
在大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的MapReduce中可以使用资源(Resource,包括jar包、压缩文件、表等)。在使用jar命令执行MR程序时,需要在参数resources中指定资源,以下说法正确的是:()。

A、包括已上传到大数据计算服务的MR程序本身所在的jar包,以及MR程序用到的大数据计算服务上的资源

B、仅包含MR程序中用到的大数据计算服务上的资源

C、仅包含保存在本地的MR程序本身所在的jar包

D、仅包含已上传到大数据计算服务的MR程序本身所在的jar包

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第7题
在大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)中,使用MapReduce开发一个分词程序,即输入为保存在表中的多篇文章(每篇文章一行纪录),参考一个字典文件(该文件会经常更新)进行分词。简而言之,在执行该程序的时候,既需要输入待分词的文章(已经保存在表中了),又需要输入字典(为经常变动的本地文件),以下最合理的解决方案为:()。

A、将这个字典与源代码一起进行打包,直接执行即可

B、每次都将字典文件作为资源上传到大数据计算服务上,然后MR中通过资源的方式来访问

C、将字典打包jar包,使用jar命令执行MR程序时,通过resources参数指定该jar包

D、将字典文件保存在本地,在MR中通过访问本地最新的字典文件实现

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第8题
Flink和Spark一样,都是基于内存的计算框架,都支持流计算,在流式处理方面,以下选项是Flink的主要特点的有:

A、Flink是一行一行地处理数据

B、Flink可以支持毫秒级的响应

C、Flink只能支持秒级的响应

D、Flink支持增量迭代,具有对迭代进行自动优化的功能

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第9题
修改hadoop-env.sh中的(),能够开启HDFS审计日志功能?()
A.Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,NullAppender}

B.Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO}

C.Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,RFAAUDIT}

D.Dhdfs.audit.logger=${YARN_AUDIT_LOGGER:-INFO,RFAAUDIT}

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