大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。其中，两个主要阶段Map和Reduce相互配合，可以完成对海量数据的处理。关于这两个阶段的关系，说法正确的有（）
A: 一个reduce的输入数据可能来自于多个map的输出
B: 一个MR处理可以不包括任何map
C: 一个MR处理可以不包括任何reduce
D: 一个map的输出结果可能会被分配到多个reduce上去
A: 一个reduce的输入数据可能来自于多个map的输出
B: 一个MR处理可以不包括任何map
C: 一个MR处理可以不包括任何reduce
D: 一个map的输出结果可能会被分配到多个reduce上去
举一反三
- 关于MapReduce的说法错误的是：（）。 A: 是一种编程模型 B: 不适用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算 C: 包含“Map（映射）”和“Reduce（归约）” D: 便于编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上
- 在MapReduce编程模式中，Map任务与Reduce任务的数量分别是（）？ A: 一个Map任务，多个Reduce任务 B: 多个Map任务，多个Reduce任务 C: 一个Map任务，一个Reduce任务 D: 多个Map任务，一个Reduce任务
- 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。
- 本讲提到，MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，它可以分为()几个阶段 A: master B: Map C: Reduce D: worker E: figure
- MapReduce中一个执行Reduce任务的Worker，可能会从多个Map机器上领取数据。()