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MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式，用于（）大规模数据集的并行运算。

  • A、通常大于1GB
  • B、通常大于1ZB
  • C、通常大于1TB
  • D、通常大于1PB

参考答案

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考题 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
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考题 下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据做的设计，错误的是（）.A、FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读B、为实现细粒度并行，输入分片应该越小越好C、一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片D、输入分片是一种记录的逻辑划分，而HDFS数据块是对输入数据的物理分割
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考题 Mapreduce适用于（）A、任意应用程序B、任意可在windowsservet2008上运行的程序C、可以串行处理的应用程序D、可以并行处理的应用程序
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考题 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
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考题 判断题Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。A 对B 错
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考题 判断题MapReduce编程模型只适合非结构化的海量数据搜索、挖掘、分析与机器智能学习等。( )A 对B 错
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考题 单选题并行数据处理技术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
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考题 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
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考题 单选题MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式，用于（）大规模数据集的并行运算。A 通常大于1GBB 通常大于1ZBC 通常大于1TBD 通常大于1PB
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考题 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
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考题 单选题下列关于HDFS为存储MapReduce并行切分和处理的数据做的设计，错误的是（）.A FSDataInputStream扩展了DataInputStream以支持随机读B 为实现细粒度并行，输入分片应该越小越好C 一台机器可能被指派从输入文件的任意位置开始处理一个分片D 输入分片是一种记录的逻辑划分，而HDFS数据块是对输入数据的物理分割
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