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。
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。
举一反三
- 用户自定义的reduce（）函数接受一个中间key 值和一个相关的value 值的集合。( )
- 下列关于Map集合的使用说法错误的一项是()。 A: Map用put(key,value)方法来添加一个值。 B: Map用get(key)方法获取与key键相关联的值。 C: Map接口的keySet()方法返回一个有序集合。 D: Map接口中的entrySet()方法返回了一个集合对象。
- 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
- Map接口是一种双列集合，它的每个元素都包含一个键对象Key和值对象Value。