MapReduce是（）提出的一种大规模数据的分布式处理模型，用于大规模数据集的并行计算，通过映射(Map)和化简（Reduce）两种主要操作，实现对海量数据的搜索、挖掘、分析与理解。
A: Amazon
B: HP
C: IBM
D: Google
A: Amazon
B: HP
C: IBM
D: Google
举一反三
- MapReduce是（ ）提出的一种大规模数据的分布式处理模型，用于大规模数据集的并行计算。其主要通过映射（map）和化简（reduce）两种操作，实现对海量数据的搜索、挖掘、分析与理解。 A: 亚马逊 B: 惠普 C: IBM D: 谷歌
- MapReduce是（）提出的一种大规模，数据的分布式处理模型，用于大规模数据集的并行计算。其主要通过映射（map）和化简两种操作，实现对海量数据的搜索、挖掘、分析与理解 A: 亚马逊 B: 惠普 C: IBM D: 谷歌
- MapReduce是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。( )(1.0)
- MapReduce是一种并行式的计算模型，用于大规模数据集，通常是大于（）的并行计算。 A: 1TB B: 2TB C: 3TB D: 4TB
- Google是用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构（） A: GFS B: MapReduce C: Chubby D: BitTable