多选题MapReduce的计算过程中，Shuffle阶段对Map Task的输出进行的处理包括（）。A分区B排序C组合D合并
多选题
MapReduce的计算过程中，Shuffle阶段对Map Task的输出进行的处理包括（）。
A
分区
B
排序
C
组合
D
合并
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MapReduce与传统并行计算框架的对比中,说法正确的是()。 A.MapReduce属于共享式集群架构，容错性好B.传统并行计算框架比MapReduce硬件更加便宜C.传统并行计算框架适用于实时、细粒度计算D.MapReduce适用于数据密集型，传统并行计算框架适用于计算密集型
关于MapReduce中Shuffle过程,说法错误的是()。 A.Shuffle过程中为每个Map任务分配一个缓存B.Shuffle过程中分区默认采用哈希函数C.Shulle过程的合并会改变最终结果D.Shuffle过程在Reduce端首先从Map端领取结果，然后执行归并操作，最后输送给Reduce任务进行处理。
PLC工作过程中,()是按照顺序对程序进行扫描,并从输入映像区和输出映像区中获得所需数据进行运算、处理,再将程序执行的结果写入寄存执行结果的输出映像区中保存。 A.网络通信B.输出刷新阶段C.输入采样阶段D.程序执行阶段
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
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
hadoop和spark的都是并行计算，两者都是用mr模型来进行并行计算，hadoop的一个作业称为job，job里面分为map？task和reduce？task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束
在MapReduce编程模式中，Map任务与Reduce任务的数量分别是（）？A、一个Map任务，多个Reduce任务B、多个Map任务，多个Reduce任务C、一个Map任务，一个Reduce任务D、多个Map任务，一个Reduce任务
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
下面关于MapReduce模型中Map函数与Reduce函数的描述正确的是A、一个Map函数就是对一部分原始数据进行指定的操作B、一个Map操作就是对每个Reduce所产生的一部分中间结果进行合并操作C、Map与Map之间不是相互独立的D、Reduce与Reduce之间不是相互独立的
单选题下面关于MapReduce模型中Map函数与Reduce函数的描述正确的是（）A一个Map函数就是对一部分原始数据进行指定的操作B一个Map操作就是对每个Reduce所产生的一部分中间结果进行合并操作CMap与Map之间不是相互独立的DReduce与Reduce之间不是相互独立的
单选题在MapReduce编程模式中，Map任务与Reduce任务的数量分别是（）？A一个Map任务，多个Reduce任务B多个Map任务，多个Reduce任务C一个Map任务，一个Reduce任务D多个Map任务，一个Reduce任务
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。