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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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NameNode 负责管理元数据信息 MetaData,Client 端每次读写请求,它都会从磁盘中读取或写入 MetaData 信息并反馈给 Client 端。( )
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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。( )
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MapReduce 中的 Shuffle 更像是洗牌的逆过程,把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。( )
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MapReduce 为海量的数据提供了存储架构。( )
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数据服务是指针对用户不太明确的数据查询和处理任务,以高性能和高吞吐量的方式实现大众化的服务,是数据价值最重要也是最直接的发现方式。( )
