题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
下面关于MapReduce模型中Map函数与Reduce函数的描述正确的是()
A.一个Map函数就是对一部分原始数据进行指定的操作
B.一个Map操作就是对每个Reduce所产生的一部分中间结果进行合并操作
C.Map与Map之间不是相互独立的
D.Reduce与Reduce之间不是相互独立的
提问人：网友zhangwei2016
发布时间：2022-01-06
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A.SQL
B.Map
C.Reduce
D.逻辑
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第3题
以下关于MapReduce的说法不正确的是：
A、MapReduce是一个分布式/并行编程模型，程序员通常只需要设计实现map和reduce函数
B、Shuffle过程是贯穿于map和reduce两个过程的
C、Hadoop MapReduce 1.0框架中TaskTracker负责集群资源的管理和调度
D、map和reduce的输入输出都是键值对
第4题
以下关于MapReduce编程模型的描述正确的有哪些？
A.MapReduce的编程模型包含Map和Reduce两个函数处理过程。
B.对于map和reduce每个过程都由不同的计算机进行并行计算处理。
C.Map的输出结果是一组＜key,value＞ 对，这是经过Map操作后所产生的中间结果。
D.Reduce的工作是对相同key的value值进行归并处理。
第5题
下面关于MapReduce中针对Mapper的调优说法正确的是（）。
A.mapper调优主要目标之一是减少输出量
B.可以通过对输出进行压缩设置进行mapper调优
C.比较适合map的输出是数值型的，方便进行统计
D.尽量减少combiner，以降低对I/O的读写压力
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
第7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
第8题
传统的MapReduce模型要求每一轮MapReduce操作之后，数据必须落地到分布式文件系统上。而一般的MapReduce应用通常由多个MapReduce作业组成，每个作业结束之后需要写入磁盘，接下去的Map任务很多情况下只是读一遍数据，为后续的Shuffle阶段做准备，这样其实造成了冗余的IO操作。为了解决这一问题，提供更优的性能，大数据计算服务提供了扩展的MapReduce模型，该模型区别于普通MapReduce模型的主要特点是：()。
A.支持Map后连接任意多个Reduce操作，如Map-Reduce-Reduce
B.支持Map后不连接Reduce，而是连接另一个map，如Map-Map-Reduce
C.支持ChainMapper/Reducer，即支持Map-Reduce-Map-Reduce
D.支持没有Map，直接进入Reduce
第10题
Spark相对于MapReduce的优点包括（）
A.[A]Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活
B.[B]Spark提供了内存计算，中间结果直接放到内存中，带来了更高的迭代运算效率
C.[C]Spark同时提供了存储功能，而MapReduce不支持存储
D.[D]Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制
