题目内容
（请给出正确答案）
[判断题]
MapReduce计算框架的计算过程分为两个阶段—Map阶段和Reduce阶段，并分别以两个函数map（）和reduce（）进行抽象。（）
查看答案
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“MapReduce计算框架的计算过程分为两个阶段—Map阶段…”相关的问题
A.MapReduce可以计算任务的划分和调度；
B.MapReduce可完成数据的分布存储和划分；
C.MapReduce可以实现处理系统节点出错检测和失效恢复；
D.MapReduce可实现处理数据与计算任务的同步；
A.MapReduce是一种计算框架
B.Google发表了MapReduce的学术论文
C.MapReduce只能用Java编写
D.MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用
A.分布式文件存储系统(HDFS)
B.分布式计算框架(MapReduce)
C.分布式资源调度系统(Yarn)
D.数据处理方法(DPW)
A.MapReduce采用“ 分而治之”策略
B.MapReduce设计的一个理念就是“ 计算向数据靠拢”
C.MapReduce框架采用了Master/Slave架构
D.MapReduce应用程序只能用Java来写
A.复杂的批量数据处理：MapReduce
B.基于历史数据的交互式查询：Impala
C.基于实时数据流的数据处理：Storm
D.图结构数据的计算：Hive
B.大规模并行计算：在分布式并行环境中将一个任务分解成更多份细粒度的子任务，这些子任务在空闲的处理节点之间被调度和快速处理之后，最终通过特定的规则进行合并生成最终的结果。典型技术为MapReduce
C.结构化分布式数据存储：类似文件系统采用数据库来存储结构化数据，云计算也需要采用特殊技术实现结构化数据存储，典型技术为BigTable/Dynamo等
D.分布式文件系统：可扩展的支持海量数据的分布式文件系统，用于大型的、分布式的、对大量数据进行访问的应用。它运行于廉价的普通硬件上，提供容错功能(通常保留数据的3份拷贝)，典型技术为GFS/HDFS/KFS等
