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用户自定义的reduce()函数接受一个中间key 值和一个相关的value 值的集合。( )
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MapReduce 计算框架的计算过程分为 Map 阶段和 Reduce 阶段两个阶段,并分别以两个函数 map()和 reduce()进行抽象。( )
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key 和 value 可以是未经加工的字节数据。( )
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MapReduce 计算过程中,相同的 key 默认会被发送到同一个 ReduceTask 处理。( )
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链式 MapReduce 计算中,对任意一个 MapReduce 作业,Map 和 Reduce 阶段可以有无限个 Mapper,但 Reducer 只能有一个。( )
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MapReduce 的 Input Split 一定是一个 Block。( )
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MapReduce 性能优化的评估大部分都是基于 Counter 的数值表现出来的。( )
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Combiner 运行 0 次、1 次或多次,Reducer 都会产生相同的输出结果。( )
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Shuffle 横跨 Map 端和 Reduce 端,在 Map 端包括 Spill 过程,在Reduce 端包括copy和 sort 过程。( )
