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[填空题]

在MapReduce模型中,输入数据和输出结果都被视作有一系列(key,value)。对组成的集合,对数据的处理过程,就是()和()过程。

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第1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2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3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4题
下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据做的设计,错误的是()

A.FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读

B.为实现细粒度并行,输入分片(Input Split)应该越小越好

C.一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片

D.输入分片是一种记录的逻辑划分,而HDFS数据块是对输入数据的物理分割

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第5题
在Hadoop项目结构中,MapReduce指的是什么?()

A.分布式并行编程模型

B.流计算框架

C.Hadoop上的工作流管理系统

D.提供分布式协调一致性服务

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第6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7题
在图件输入中,系统先自动生成闭合区域,后自动生成图斑,其原因是()

A.前者输入精度低,后者精度高

B.生成图斑要将可能的闭合区域作为内边界套合在当前闭合区域内

C.两者没有关系,系统生成总有先后

D.在图件输入时,先输入的是闭合区域数据,后输入的是图斑数据

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第8题
下面关于BP神经网络的说法中,错误的说法是哪个()?

A.BP神经网络是前馈神经网络

B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的

C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层

D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射

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第9题
在Bigtable中,一般情况下,()主要用来存储子表数据以及一些日志文件。

A.GFS

B.Chubby

C.SSTable

D.MapReduce

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第10题
在Hadoop开源体系中,HBase依靠以下哪项来存储底层数据()

A.HDFS

B.Hadoop

C.Memory

D.MapReduce

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第11题
在Bigtable中,一般情况下,我们知道,()主要用来存储子表数据以及一些日志文件。

A.GFS

B.Chubby

C.SSTable

D.MapReduce

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