MapReduce原理是：（）。 A: 利用一个输入Key/Valuepair集合来产生一个输出的Key/Valuepair集合。 B: 接受一个输入的Key/Valuepair值，然后产生一个中间Key/Valuepair值的集合。 C: 接受一个中间Key值和相关的一个Value值的集合，合并这些Value值。 D: 利用一个输入Key/Valuepair集合来产生一个输出的map集合。

关于Spark的说法错误的是：（）。 A: Spark对小数据集可达到亚秒级的延迟，对大数据集的迭代机器学习、即席查询、图计算等应用，Spark版本比基于MR实现快10-100倍。 B: Spark支持内存计算、迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式 C: Spark提供多种语言的API和客户端，包括 D: SQ E: Python、Scala和Java F: 其计算原理为利用一个输入Key/Valuepair集合来产生一个输出的Key/Valuepair集合

关于Spark的说法错误的是：（）。 A: Spark对小数据集可达到亚秒级的延迟，对大数据集的迭代机器学习、即席查询、图计算等应用，Spark版本比基于MR实现快10-100倍。 B: Spark支持内存计算、迭代批量处理、即席查询、流处理和图计算等多种范式 C: Spark提供多种语言的API和客户端，包括R、SQL、Python、Scala和Java D: 其计算原理为利用一个输入Key/Valuepair集合来产生一个输出的Key/Valuepair集合