在一个MapReduce应用程序中，map函数的输出由MapReduce框架处理后，发送到reduce函数。这个处理过程是基于键值对进行排序和分组。（）
举一反三
- 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
- MapReduce 对 map（）函数的返回值处理后才传给 reduce（）函数，其中涉及的操作有( )。 A: 合并 B: 排序 C: 分区 D: 抽样
- MapReduce处理流程中Reduce如何获取Map端结果() A: Map端发送 B: Reduce端获取 C: Map端发送到中间管理节点，Reduce统一获取 D: 随机发送
- 在MapReduce中,下面哪个选项会将输入键值对处理成中间键值对()。 A: Map B: Reduce C: Map和Reduce
- MapReduce模型的核心是包括（）。 A: MapReduce函数 B: Map函数 C: main函数 D: Reduce函数