题目内容
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[多选题]
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;
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A.通用性;
B.易用性;
C.速度快;
D.容错性;
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
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
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
B.mapred.reduce.parallel.copies
C.mapred.job.shuffle.input.buffer.percent
D.mapred.job.reduce.input.buffer.percent
A.1.2G
B.1.5G
C.1G
D.作业报错,无法成功执行