MapReduce计算过程中,相同的key默认会被发送到同一个reduce task处理。( )(1.0)
正确
举一反三
- MapReduce计算过程中，相同的key默认会被发送到同一个reduce task处理
- 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。（）
- 链式MapReduce计算中，对任意一个MapReduce作业，Map和Reduce阶段可以有无限个Mapper，但Reducer只能有一个。
- 以下关于MapReduce执行过程的描述,正确的是()。 A: MapReduce执行过程中，Map任务输入文件保存在分布式文件系统中。 B: MapReduce执行过程中，Map任务处理得到的中间结果保存在本地存储中。 C: MapReduce执行过程中，Reduce任务处理结果都保存在本地存储中。 D: MapReduce执行过程中，只有当Map处理全部结束后，Reduce过程才能开始。
内容
- 0
reduce()以（ ）作为输入，因为map函数的输出被送到reduce的过程中会根据key进行合并，即把相同的key合并在一起， A: Key键 B: Value值 C: key（键）及对应的value（值）列表 D: value（值）列表
- 1
如果map输出的key是整数，现已设定两个reduce task，要求每个reduce task仅处理key为奇数或者偶数的键值对，代码中主要设计（ ）可实现该功能。 A: 分区 B: 排序 C: 组合 D: 分组
- 2
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
- 3
在MapReduce计算框架中，Reduce主要负责（）。
- 4
MapReduce中的Map和Reduce是同一组任务