关于MapReduce的说法错误的是：（）。
A: 是一种编程模型
B: 不适用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算
C: 包含“Map（映射）”和“Reduce（归约）”
D: 便于编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上
A: 是一种编程模型
B: 不适用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算
C: 包含“Map（映射）”和“Reduce（归约）”
D: 便于编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上
举一反三
- MapReduce 的设计目标是：方便编程人员在不熟悉分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上
- MapReduce是一种平行编程模型，用于大规模数据集(大于()TB)的并行运算。 A: 2 B: 0.5 C: 3 D: 1
- MapReduce 是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算
- 大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS）中的MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，它极大地方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下，将自己的程序运行在分布式系统上。其中，两个主要阶段Map和Reduce相互配合，可以完成对海量数据的处理。关于这两个阶段的关系，说法正确的有（） A: 一个reduce的输入数据可能来自于多个map的输出 B: 一个MR处理可以不包括任何map C: 一个MR处理可以不包括任何reduce D: 一个map的输出结果可能会被分配到多个reduce上去
- 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。