ODPSMR可以通过控制Reducer的个数来进行调优，以下哪些方法可以帮用户调节Reducer的个数（）
A: 可以通过调整Mapper的个数间接的影响Reducer的个数（Reducer的个数默认为Mapper个数的1／4）
B: 在编程的时候（以Java为例），初始化Reducer的方法里，可手工指定Reducer个数
C: 可以通过setNumReducerTasks来设置
D: 可以通过addReducer随意增加Reducer的个数
A: 可以通过调整Mapper的个数间接的影响Reducer的个数（Reducer的个数默认为Mapper个数的1／4）
B: 在编程的时候（以Java为例），初始化Reducer的方法里，可手工指定Reducer个数
C: 可以通过setNumReducerTasks来设置
D: 可以通过addReducer随意增加Reducer的个数
A,B,C
举一反三
- 也是一个小型的reducer，主要作用是减少输出到reduce的个数，减少reducer的输入，提高reducer的执行效率
- （）也是一个小型的reducer，主要作用是减少输出到reduce的个数，减少reducer的输入，提高reducer的执行效率。 A: Combiner B: Reduce C: Map D: Shuffle
- 你必须为MapReduce作业指定哪些内容？ A: mapper和reducer类 B: mapper、reducer和Combiner类 C: mapper、reducer、Combiner和Partitioner类 D: 什么都不需要，所有类都默认实现
- MapReduce作业的Reducer的个数应该在配置文件中设置，不可以在代码中修改。
- 在MapReduce中，下面哪个会将输入键值对处理成中间键值对（ ） A: Mapper B: Reducer C: Mapper和Reducer
内容
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在MapReduce中，下面哪个会将输入键值对处理成中间键值对（ ）。 A: Mapper和Reducer B: Mapper C: MRAppMaster D: Reducer
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通过自定义partition过程，用户可以自定义每个key将被分配到的reducer
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MapReduce应用程序通常会通过map和 来实现Mapper和Reducer接口，二者组成作业的核心。
- 3
用单词共现矩阵解决大规模计数问题的基本方法是（）。 A: Mapper生成部分计数 B: Reducer生成部分计数 C: Reducer聚合部分计数 D: Mapper聚合部分计数
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用户可以通过实现自定义的（）来控制哪个key被分配给哪个 Reducer。 A: Partitioner B: InputFormat C: JobController D: Jobtracker