MapReduce框架中，在Map和Reduce之间的combiner的作用是?
对中间过程的输出进行本地的聚集
举一反三
- MapReduce框架中，在Map和Reduce之间的combiner的作用是（ ） A: 对中间格式进行压缩 B: 对中间结果进行混洗 C: 对Map的输出结果排序 D: 将中间结果中同一个key的数据合并
- MapReduce框架中，在Map和Reduce之间的combiner的作用是() A: 对Map的输出结果排序 B: 对中间过程的输出进行本地的聚集 C: 对中间结果进行混洗 D: 对中间格式进行压缩
- MapReduce是一种可用于并行数据处理的编程模型。在它的并行计算框架中不包含以下哪项？ A: map() B: reduce() C: combiner() D: compute()
- Hardoop的MapReduce运算框架主要有map和reduce两个命令。
- 使用MapReduce框架时，我们仅仅只是填写map和reduce部分的代码，其他的都交给mapreduce框架来处理。（ ）
内容
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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
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MapReduce中的Map和Reduce是同一组任务
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从MapReduce自身的命名特点可以看出，MapReduce由两个阶段组成：Map和Reduce。所有MapReduce程序都必须有Map和Reduce两个阶段
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在迭代MapReduce中,reduce的输出必须和map的输入兼容。()
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MapReduce是由Map和Reduce组成。