问答题MapReduce 是处理大数据的有力工具,但不是每个任务都可以使用MapReduce 来进行处理。试述适合用MapReduce来处理的任务或者数据集需满足怎样的要求。

问答题
MapReduce 是处理大数据的有力工具,但不是每个任务都可以使用MapReduce 来进行处理。试述适合用MapReduce来处理的任务或者数据集需满足怎样的要求。

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KNN算法用MapReduce实现,要进行几轮MapReduce()。 A.4B.3C.2D.1

MapReduce和Spark都属于大数据批处理计算的产品。() 此题为判断题(对,错)。

MapReduce处理流程的三大步骚不包括() A、mapB、sortC、shuffleD、reduce

下列关于MapReduce说法不正确的是( )。 A.MapReduce是一种计算框架B.MapReduce来源于google的学术论文C.MapReduce程序只能用java语言编写D.MapReduce隐藏了并行计算的细节,方便使用

在高阶数据处理中,往往无法把整个流程写在单个MapReduce作业中,下列关于链接MapReduce作业的说法,不正确的是() A.Job和JobControl类可以管理非线性作业之间的依赖B.ChainMapper和ChainReducer类可以用来简化数据预处理和后处理的构成C.使用ChainReducer时,每个mapper和reducer对象都有一个本地JobConf对象D.ChainReducer.addMapper()方法中,一般对键/值对发送设置成值传递,性能好且安全性高

在将数据源经过分析挖掘到最终获得价值的大数据处理过程中,MapReduce是在( )阶段应用分布式并行处理关键技术的常用工具。A.数据采集B.数据管理C.数据存储D.数据分析与挖掘

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集的并行运算,可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项?()A、实时性B、高容错性C、易于扩展D、易于编程

etl处理完成的数据可以存在以下哪些组件中()A、hdfsB、hiveC、hbaseD、mapreduce

MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务A、ETLB、迭代挖掘算法C、图挖掘算法D、统计

MapReduce包括()和()两个阶段,可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总,从而完成海量数据的并行处理。A、分布B、映射C、分析D、化简

MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理,将处理任务分配到不同的处理(),因此具有更强的并行处理能力。A、模块B、节点C、集群D、工作流

并行数据处理技术MapReduce是由哪家公司最先提出的()。A、谷歌公司B、百度公司C、雅虎公司D、脸谱公司

可以对大数据进行深度分析的工具是()。A、浅层神经网络B、ScalaC、深度学习D、MapReduce

有关MapReduce的输入输出,说法错误的是().A、链接多个MapReduce作业时,序列文件是首选格式B、把输入数据划分为分片,分片数目和大小任意定义C、想完全禁止输出,可以使用Null Output FormatD、每个reduce需将它的输出写入自己的文件中,输出无需分片

随着谷歌()和()的发布,大数据不再仅用来描述大量的数据,还涵盖了处理数据的速度。A、Map,iGoogleB、Docs,GoogleFileSystemC、YouTube,GooleMobileD、MapReduce,GoogleFileSystem

MapReduce执行过程中,数据存储位置不是在GFS上的是()A、Map处理结果B、Reduce处理结果C、日志

并行数据处理框架MapReduce是()公司在大数据领域的重要贡献。A、百度B、谷歌C、脸谱D、腾讯

单选题MapReduce执行过程中,数据存储位置不是在GFS上的是()AMap处理结果BReduce处理结果C日志

单选题MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理,将处理任务分配到不同的处理(),因此具有更强的并行处理能力。A模块B节点C集群D工作流

判断题适合用MapReduce来处理的数据集(或任务)有一个基本要求:待处理的数据集可以分解成许多小的数据集,而且每一个小数据集都可以完全并行地进行处理。( )A对B错

多选题MapReduce更适合以下哪种大数据处理业务AETLB迭代挖掘算法C图挖掘算法D统计

单选题有关MapReduce的输入输出,说法错误的是().A链接多个MapReduce作业时,序列文件是首选格式B把输入数据划分为分片,分片数目和大小任意定义C想完全禁止输出,可以使用Null Output FormatD每个reduce需将它的输出写入自己的文件中,输出无需分片

多选题MapReduce包括()和()两个阶段,可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总,从而完成海量数据的并行处理。A分布B映射C分析D化简

单选题并行数据处理框架MapReduce是()公司在大数据领域的重要贡献。A百度B谷歌C脸谱D腾讯

问答题试述MapReduce和Hadoop的关系。

单选题Hadoop中MapReduce组件擅长处理哪种场景的计算任务?()A迭代计算B离线计算C实时交互计算D流式计算

单选题并行数据处理引擎MapReduce适用于处理哪类任务?()。A在线访问类任务B离线分析类任务C高性能计算类任务D实时计算类任务