Hardoop的MapReduce运算框架主要有map和reduce两个命令。
对
举一反三
- 从MapReduce自身的命名特点可以看出，MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce。所有MapReduce程序都必须有Map和Reduce两个阶段
- MapReduce计算分为Map和Reduce两个阶段。
- MapReduce框架中，在Map和Reduce之间的combiner的作用是?
- 使用MapReduce框架时，我们仅仅只是填写map和reduce部分的代码，其他的都交给mapreduce框架来处理。（ ）
- （ ）计算框架源自一种分布式计算模型，计算过程分为两个阶段——Map阶段和Reduce阶段，并分别以两个函数map（）和reduce（）进行抽象。 A: Spark B: Tez C: MapReduce D: Flink
内容
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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
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MapReduce是Hadoop的核心计算框架，是一个编程模型，主要包括Map（映射）和Reduce（规约）两部分（）
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MapReduce模型高度的抽象为了两个函数Map和Reduce函数。（ ）
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在MapReduce框架中，如果需要处理的数据很小，可以将数据读取到计算节点完成Map运算和Reduce运算，节省网络传输带宽
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MapReduce任务过程分为两个处理阶段：map阶段和reduce阶段。