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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

MapReduce中最优的Reduce任务个数取决于集群中可用的（)的数目。

A.Split

B.Slot

C.Map

D.Shuffle

答案

B、Slot

发布时间：2022-08-24

更多“MapReduce中最优的Reduce任务个数取决于集群中可用的()的数目。”相关的问题

第1题

下列选项中，哪些是MapReduce一定会有的过程？（)

A.Combine

B.Map

C.Reduce

D.Partition

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第2题

关于MapReduce面临的瓶颈描述正确的是（)。

A.抽象层次低，需要手工编写代码来完成，使用上难以上手

B.只提供两个操作，Map和Reduce，表达力欠缺

C.处理逻辑隐藏在代码细节中，没有整体逻辑

D.中间结果也放在HDFS文件系统中

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第3题

以下哪个是Mapreduce正确的流程？（)

A.map-＞reduce-＞shuffle

B.shuffle-＞map-＞reduce

C.map-＞shuffle-＞reduce

D.shuffle-＞reduce-＞map

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第4题

大数据计算服务（MaxCompute，原ODPS)的MapReduce由多个步骤组成，以下（)步骤不是必须的。

A.combine

B.shuffle

C.map

D.reduce

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第5题

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

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第6题

传统的MapReduce模型要求每一轮MapReduce操作之后，数据必须落地到分布式文件系统上。而一般的MapReduce应用通常由多个MapReduce作业组成，每个作业结束之后需要写入磁盘，接下去的Map任务很多情况下只是读一遍数据，为后续的Shuffle阶段做准备，这样其实造成了冗余的IO操作。为了解决这一问题，提供更优的性能，大数据计算服务提供了扩展的MapReduce模型，该模型区别于普通MapReduce模型的主要特点是：()。

A.支持Map后连接任意多个Reduce操作，如Map-Reduce-Reduce

B.支持Map后不连接Reduce，而是连接另一个map，如Map-Map-Reduce

C.支持ChainMapper/Reducer，即支持Map-Reduce-Map-Reduce

D.支持没有Map，直接进入Reduce

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第7题

MapReduce的优化可以从哪些方面入手？（)

A.输入的文件尽量使用大文件

B.合理的分配map和reduce的任务的数量

C.压缩中间数据，减少1/0

D.在map之后先进行bine处理，减少1/0

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