首页 > 高职专科
题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

关于Hadoop Map Reduce,以下描述中正确的是()。

A.reduce()函数的输入是value集

B.reduce()函数将最终结果写到HDFS系统中

C.用户可以自己定义reduce()函数

D.reduce()函数的输入数据是经过map()函数处理之后的数据

查看答案
答案
收藏
如果结果不匹配,请 联系老师 获取答案
您可能会需要:
您的账号:,可能还需要:
您的账号:
发送账号密码至手机
发送
安装优题宝APP,拍照搜题省时又省心!
更多“关于Hadoop Map Reduce,以下描述中正确的是(…”相关的问题
第1题
Hadoop包括()。

A.Hadoop Distrbutezd Filesystem(HDFS)

B.Map Reduce

C.Hbase

D.Streaming

点击查看答案
第2题

相对于Hadoop Map Reduce,Spark有什么好处()。

A.通用性;

B.易用性;

C.速度快;

D.容错性;

点击查看答案
第3题
海量数据可以存储到hadoop集群中通过map和reduce技术计算数据得出结果。()
点击查看答案
第4题
Hadoop中,下列说法正确的三项是()。

A.Partitioner负责控制map输出结果key的分割

B.Reporter用于MapReduce应用程序报告进度

C.OutputCollector收集Mapper或Reducer输出数据

D.Reduce的数目不可以是0

点击查看答案
第5题
Spark和Hadoop的差异主要体现在以下几点()

A.Spark引进了弹性分布式数据集RDD(ResilientDistributedDataset)的抽象,容错性高

B.Spark提供的数据集操作类型不仅限于Map和Reduce,大致分为:Transformations和Actions两大类

C.Spark程序由Python语言进行编写,不支持Java语言进行的程序编写

D.Spark把中间数据放到内存中,迭代运算效率高

点击查看答案
第6题
关于MapReduce原理,下面说法错误的是()

A.分为Map和Reduce两个阶段

B.Map阶段由一系列Map任务组成

C.Reduce阶段由一系列Reduce任务组成

D.Map阶段与Reduce阶段没有任何依赖关系

点击查看答案
第7题
以下关于KafkaPartition偏移量的描述不正确的是:()。

A.map

B.saveAsTextFile

C.Filter

D.reduce By Key

点击查看答案
第8题
下面关于reduce函数功能描述正确的是()。

A.合并value值,形成较小集合

B.采用迭代器将中间值提供给reduce函数

C.map()函数处理后结果才会传输给reduce()

D.内存中不会存储大量的value值

点击查看答案
第9题
下列关于MapReduce的基本思想叙述不正确的一项是()

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

点击查看答案
第10题
关于MapReduce面临的瓶颈描述正确的是()。

A.抽象层次低,需要手工编写代码来完成,使用上难以上手

B.只提供两个操作,Map和Reduce,表达力欠缺

C.处理逻辑隐藏在代码细节中,没有整体逻辑

D.中间结果也放在HDFS文件系统中

点击查看答案
第11题
MapReduce是一套软件框架,包括()阶段。

A.Map/映射和Reduce/化简两个

B.Map/映射

C.Reduce/化简

点击查看答案
退出 登录/注册
发送账号至手机
密码将被重置
获取验证码
发送
温馨提示
该问题答案仅针对搜题卡用户开放,请点击购买搜题卡。
马上购买搜题卡
我已购买搜题卡, 登录账号 继续查看答案
重置密码
确认修改