Map()和Reduce()两个函数不能够并行运行。()
举一反三
- MapReduce模型高度的抽象为了两个函数Map和Reduce函数。（ ）
- 在map()函数与reduce()函数的输入和输出类型中，必须一致的（）。 A: map()函数的输出和输入 B: reduce()函数的输入和输出 C: map()函数的输入和reduce()函数的输出 D: map()函数的输出和reduce()函数的输入
- 下列描述中符合Map/Reduce的是() A: Map是将数据映射成Key/Value再交给Reduce B: Reduce先运行，然后运行Map C: Map/Reduce是函数式的设计思想 D: Map结束后，Partitioner会将相同Key分到同一个组交给Reduce进程
- Mapreduce将计算过程分为两个阶段，Map阶段并行处理输入数据，Reduce阶段对Map结果进行汇总。
- 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