以下哪种是多因素身份验证中的“拥有因素”？

MapReduce 性能优化的评估大部分都是基于 Counter 的数值表现出来的。( )

Combiner 运行 0 次、1 次或多次，Reducer 都会产生相同的输出结果。( )

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。( )

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。( )

MapReduce 为海量的数据提供了存储架构。( )

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。( )

数据科学家应该学会数据科学的基础理论，尤其是其主要理念、原则、理论和方 法。( )

数据科学家需要拥有数据产品的研发能力，不需要团队合作与协同工作。( )

数据产品的存在形式为数据集。( )

数据加工（Data Wrangling 或 Data Munging）的本质是将高层次数据转化为低层次数据的过程。( )