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[单选题]

MapReduce中的Map和Reduce函数使用()进行输入输出。

A.key/value对

B.随机数值

C.其他计算结果

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第1题
MapReduce框架中,在 Map和 Reduce之间的 combiner 的作用是()

A.对 Map的输出结果排序

B.对中间过程的输出进行本地的聚集

C.对中间结果进行混洗

D.对中间格式进行压缩

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第2题
MapReduce词频统计案例中,执行map任务的最后阶段,会将缓冲区的数据全部写入到磁盘。()
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第3题
MapReduce中()函数在一个输入的列表进行扫描工作,随后生成一个聚集值,作为最后的输出。

A.Map

B.Reduce

C.InputFormat

D.Partitioner

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第4题
对文件test.txt采用MapReduce进行分析,输入文件处理阶段将文件分为10个分片,Map的中间处理数据被分为3个区,请问MapReduce处理过程中Map任务数和Reduce任务数分别为多少()

A.10 3

B.10 10

C.3 3

D.3 10

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第5题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)中的MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统上。其中,两个主要阶段Map和Reduce相互配合,可以完成对海量数据的处理。关于这两个阶段的关系,说法正确的有:()。

A.一个reduce的输入数据可能来自于多个map的输出

B.一个MR处理可以不包括任何map

C.一个MR处理可以不包括任何reduce

D.一个map的输出结果可能会被分配到多个reduce上去

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第6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,iGoogle

B.Docs,GoogleFileSystem

C.YouTube,GooleMobile

D.MapReduce,GoogleFileSystem

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第7题
MapReduce编程通常需要实作以下哪些方法()

A.map

B.write

C.reduce

D.read

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第8题
大数据计算服务(MaxCompute,原ODPS)的MapReduce由多个步骤组成,以下()步骤不是必须的。

A.combine

B.shuffle

C.map

D.reduce

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第9题
MapReduce框架分为 Map和 Reduce, 下列对 Reduce阶段叙述正确的是()

A.主要分为 shuffle 和 sort 这 2 个阶段

B.这个阶段过程中, key 的分组规则是不可更改的

C.其中的 shuffle 和 sort 是同时进行的

D.Reduce 数目的增加不会增加系统的开销

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第10题
HDFS有一个LZO(withindex)文件大小75MB,客户端设置Block大小为64MB。当运行mapreduce任务读取该文件时inputsplit大小为()。

A.64MB

B.128MB

C.75MB

D.一个map读取64MB,另外一个读取11MB

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第11题
关于 mapreduce框架中一个作业的 reduce 任务的数目, 下列说法正确的是()A、由自定义的 Partiti

关于 mapreduce框架中一个作业的 reduce 任务的数目, 下列说法正确的是()

A、由自定义的 Partitioner 来确定

B、是分块的总数目一半

C、可以由用户来自定义,通过 JobConf.setNumReducetTask(int) 来设定一个作业中 reduce 的任务数目

D、由 MapReduce随机确定其数目

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