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MapReduce设计的一个理念是“数据向计算靠拢”
A:正确
B:错误
错误
计算
靠拢
发布时间:
2024-06-27 19:08:06
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1.
MapReduce设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”。A.正确B.错误
2.
MapReduce的设计理念是“数据向计算靠拢”。( ) 选项: A:正确 B:错误
3.
MapReduce设计的理念是“数据向计算靠拢”。()(1.0分) 选项: A:正确 B:错误
4.
以下关于 MapReduce 模型的描述,错误的是( )。A.MapReduce 采用“分而治之”策略。B.MapReduce 设计的一个理念是“计算向数据靠拢”。C.MapReduce 框架采用 Master/Slave 架构。D.MapReduce 应用程序只能用 Java 来写。
5.
下列有关MapReduce模型的描述,正确的是( )。 选项: A、MapReduce模型的核心是用Shuffle过程实现计算任务的分解 B、MapReduce模型只提供Map端数据处理环节 C、MapReduce设计的理念是“计算向数据靠拢” D、MapReduce模型只向Reduce端提供数据处理环节
6.
MapReduce的理念和策略分别是什么? 选项: A:计算向数据移动 B:分而治之 C:数据向计算移动 D:数据集成
7.
Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。A.正确B.错误
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Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
9.
大数据开发的两大核心技术是Hadoop和MapReduce。()A.正确B.错误
10.
下列关于MapReduce计算框架描述不正确是( )。选项: A:MapReduce 是一种离线数据计算框架。 B:源自于Google发表于2004年12月的MapReduce论文。 C:Hadoop MapReduce是Google MapReduce克隆版。 D:MapReduce是Mesos的原生批处理计算框架。
11.
MapReduce计算过程中,相同的key默认会被发送到同一个reducetask处理。A.正确B.错误
12.
Spark采用RDD以后能实现高效计算的原因有()A.中间结果存入磁盘B.中间结果可持久化到内存C.高效的容错性D.采用分区可实现计算向数据靠拢
13.
关于MapReduce描述不正确的是A.MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算B.MapReduce是用于云计算的操作系统C.MapReduce是一个并行计算与运行软件框架D.MapReduce通过把对数据集的大规模操作分发给网络上的每个节点实现可靠性
14.
下面哪个针对MapReduce的说法是错误的? 选项: A、MapReduce是支持分布式机器学习算法的计算框架。 B、MapReduce的运行需要基础的分布式存储系统HDFS支持。 C、MapReduce可以对分布式的大数据分片进行并行的实时分析。 D、MapReduce上的数据分析属于数据并行计算类型。
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