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
A: GFS
B: MapReduce
C: Chubby
D: BitTable
B
举一反三
- （ ）是goole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。 A: GFS B: Mapreduce C: Bittable D: Chubby
- 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)
- ()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
- MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式，用于（）大规模数据集的并行运算。 A: 通常大于1GB B: 通常大于1ZB C: 通常大于1TB D: 通常大于1PB
- MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算
内容
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智慧职教: MapReduce用于 的大规模数据集的并行运算。
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()是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算
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MapReduce是一种（）模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。
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MapReduce:是Google开发的Java、Python、C++编程模型,它是一种简化的分布式编程模型和高效的任务调度模型,用于大规模数据集____的并行运算。
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MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项？（） A: 实时性 B: 高容错性 C: 易于扩展 D: 易于编程