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相关试题
- 1.MapReduce 执行全过程包括( )主要阶段。A.从分布式文件系统读入数据。B.执行 Map 任务输出中间结果。C.通过 Shuffle 阶段把中间结果分区排序整理后发送给 Reduce 任务。D.执行 Reduce 任务得到最终结果并写入分布式文件系统。
- 2.MapReduce执行的全过程包括以下几个主要阶段 （ ）。选项： A:从分布式文件系统读入数据; B:执行Map任务输出中间结果; C:通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务; D:执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式系统文件
- 3.MapReduce执行的全过程包括以下几个主要阶段 （ ）。A．从分布式文件系统读入数据B．执行Map任务输出中间结果C．通过Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务D．执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式系统文件
- 4.【多选题】MapReduce执行的全过程包括以下哪几个主要阶段?A. 从分布式文件系统读入数据 B. 执行Map任务输出中间结果 C. 通过 Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务 D. 执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式文件系统
- 5.MapReduce执行的全过程包含，从分布式文件系统读入数据、执行Map任务输出中间结果、通过Reduce阶段把中间结果分区排序整理，执行Shuffle任务得到最终结果并写入分布式系统文件 选项： A:正确; B:错误
- 6.关于MapReduce的工作流程，下列说法错误的是？ 选项： A、一个MapReduce作业会被拆分成许多个Map任务，在多台节点上并行执行 B、不同的Map任务不能同时运行 C、Map任务结束后，生成许多形式的中间结果 D、Reduce任务的输出，最终将保存到分布式文件系统中
- 7.在MapReduce中,哪个组件负责将Reduce阶段输出的结果写入文件系统?( ) 选项： A:Map函数 B:Shuffle函数 C:Reduce函数 D:OutputFormat
- 8.关于MapReduce说法错误的是（）选项： A:数据处理过程分为Map和Reduce两个阶段; B:Map阶段是由一系列Map任务组成的; C:Reduce阶段是由一系列Reduce任务组成的; D:Map任务繁忙时，可以借助执行Reduce任务的机器来执行Map任务
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9.下面关于MapReduce工作流程的描述，正确的是：选项： A:一个大的MapReduce作业，会被拆分成许多个Map任务在多台机器上并行执行; B:每个Map任务通常运行在数据存储的节点上; C:当Map任务结束后，会生成以
- 10.以下关于MapReduce计算框架描述正确的是？ 选项： A、JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将任务分解成一系列任务，并分派给TaskTracker。 B、TaskTracker：Slave节点，运行Map Task和Reduce Task；并与JobTracker交互，汇报任务状态。 C、Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map()，并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。 D、Reducer Task：从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行。
- 11.以下关于MapReduce计算框架描述正确的是？选项： A:JobTracker：Master节点，只有一个，管理所有作业，作业/任务的监控、错误处理等；将任务分解成一系列任务，并分派给TaskTracker。; B:TaskTracker：Slave节点，运行Map Task和Reduce Task；并与JobTracker交互，汇报任务状态。; C:Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map()，并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。; D:Reducer Task：从Map Task的执行结果中，远程读取输入数据，对数据进行排序，将数据按照分组传递给用户编写的reduce函数执行。
- 12.Shuffle指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理并交给Reduce的过程。()A．正确B．错误
- 13.所谓shuffle过程，是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理，并交给Reduce的过程
- 14.所谓 shuffle 过程,是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理,并交给Reduce的过程。A.正确B.错误
- 15.关于MapReduce执行过程说法错误的是（ ） 选项： A:Mapper过程与Reducer过程之间，会有Shuffle过程 B:合并、排序、Shuffle是在Mapper输出之后，Reducer输出之前完成的 C:MapReducer执行过程分为Mapper过程和Reducer过程 D:正常执行MapReduce任务时，map函数和reduce函数都会被调用执行
- 16.所谓Shuffle过程,是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理,并交给Reduce的过程。A．正确B．错误
- 17.相比于Hadoop MapReduce，Spark主要具有（ ）优点 选项： A、提供了分布式储存架构 B、Spark计算模式属于MapReduce，不局限于Map和Reduce操作，提供多种数据集操作类型，编程模型比Hadoop MapReduce灵活 C、Spark提供内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高 D、Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制
- 18.【判断题】所谓Shuffle过程,是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理,并交给Reduce的过程
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19.在MapReduce中，Shuffle阶段的作用是什么（ ）
选项： A:
将Map的输出按键进行分组和排序，以便传递给Reduce。
B:将Reduce的输出按键进行分组和排序，以便传递给Map。
C:将Map和Reduce的输出按键进行分组和排序，以便传递给下一个MapReduce作业。
D:将Map和Reduce的输出按键进行分组和排序，以便存储到分布式文件系统中。
- 20.MapReduce框架中，在Map和Reduce之间的combiner的作用是（ ） 选项： A:对中间格式进行压缩; B:对中间结果进行混洗; C:对Map的输出结果排序; D:将中间结果中同一个key的数据合并
