有一个mapper为每个键生成一个整数值，下面是reduce操作。Reducer A ：输出整数值集合的总和Reducer B ：输出值集合中的最大值Reducer C ：输出值集合的平均值Reducer D ：输出集合中最大值与最小值之差这些reduce操作中，哪个可被安全地用作combiner?
A: 全部
B: 都不可以
C: A和B
D: A、B和D
E: C和D
A: 全部
B: 都不可以
C: A和B
D: A、B和D
E: C和D
举一反三
- 描述一个算法，计算由三个整数构成的集合的最大值、中间值、平均值和最小值。(整数集合的中间值是把这些整数按增序排列时中间元素的值。整数集合的平均值是这些整数之和除以整数个数。)
- 你必须为MapReduce作业指定哪些内容？ A: mapper和reducer类 B: mapper、reducer和Combiner类 C: mapper、reducer、Combiner和Partitioner类 D: 什么都不需要，所有类都默认实现
- （）也是一个小型的reducer，主要作用是减少输出到reduce的个数，减少reducer的输入，提高reducer的执行效率。 A: Combiner B: Reduce C: Map D: Shuffle
- Combiner和Reducer类都指向继承于Reducer的内部类（ ）。 A: Hdfs B: JobTracker C: Reduce D: TaskTracker
- Reducer是所有用户定制Reducer类的基础，它的输入是key和一个value值，同时还有Reducer的上下文。Reduce的结果由Reducer.Context的write方法输出到文件中。