MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项？（）A、实时性B、高容错性C、易于扩展D、易于编程

题目

MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项？（）

  • A、实时性
  • B、高容错性
  • C、易于扩展
  • D、易于编程
相似考题

1.MapReduce用于()的大规模数据集的并行运算。A.大于1KBB.大于1MBC.大于1GBD.大于1TB

2.MapReduce与传统并行计算框架的对比中,说法正确的是()。A.MapReduce属于共享式集群架构，容错性好B.传统并行计算框架比MapReduce硬件更加便宜C.传统并行计算框架适用于实时、细粒度计算D.MapReduce适用于数据密集型，传统并行计算框架适用于计算密集型

3.云计算的关键技术包含()。A、虚拟化技术B、编程模型C、海量数据分布存储技术和海量数据管理技术D、云计算平台管理技术

4.MapReduce模型中,程序员不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节。()此题为判断题(对，错)。

参考答案和解析
正确答案:B,C,D
更多“MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项？（）A、实时性B、高容错性C、易于扩展D、易于编程”相关问题

  • 第1题：

    与传统的分布式程序设计相比,MapReduce封装了以下哪些细节?

    A.并行处理

    B.负载均衡

    C.容错处理

    D.本地化计算


    参考答案：A,B,C,D

  • 第2题：

    Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性


    正确答案:正确

  • 第3题：

    MapReduce包括（）和（）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。

    • A、分布
    • B、映射
    • C、分析
    • D、化简

    正确答案:B,D

  • 第4题：

    （）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。

    • A、Map Reduce
    • B、GFS
    • C、Big Table
    • D、Chubby

    正确答案:A

  • 第5题：

    与传统的分布式程序设计相比，MapReduce封装了以下哪些细节？

    • A、并行处理
    • B、负载均衡
    • C、容错处理
    • D、本地化计算

    正确答案:A,B,C,D

  • 第6题：

    （）是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式和大规模数据集的并行运算的软件架构。

    • A、GFS
    • B、MapReduce
    • C、Chubby
    • D、BitTable

    正确答案:B

  • 第7题：

    单选题
    下面哪点不是MapReduce的优点（）。
    A

    易于编程

    B

    良好的扩展性

    C

    高容错性

    D

    使用的人多


    正确答案： D
    解析： 暂无解析

  • 第8题：

    多选题
    MapReduce是一种编程模型，用户只需通过编写（）函数来实现自己的计算逻辑。
    A

    SQL

    B

    map

    C

    Reduce

    D

    逻辑


    正确答案： D,B
    解析： 暂无解析

  • 第9题：

    多选题
    关于Spark和Mapreduce，下列说法正确的是（）。
    A

    性能上提升高于100倍（全内存计算）

    B

    Spark的中间数据放在内存中，对于迭代运算、批处理计算的效率更高，延迟更低。

    C

    提供更多的数据集操作类型，编程模型更灵活，开发效率更高。

    D

    更低的容错能力（血统机制）。

    E

    Spark用十分之一的资源，获得10倍与Mapreduce的性能。


    正确答案： E,B
    解析： 暂无解析

  • 第10题：

    多选题
    MapReduce基于Google发布的MapReduce论文设计开发，其具有如下哪些特点？（）
    A

    易于编程

    B

    高速度

    C

    良好的扩展性

    D

    高容错性


    正确答案： A,D
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    多选题
    MapReduce包括（）和（）两个阶段，可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总，从而完成海量数据的并行处理。
    A

    分布

    B

    映射

    C

    分析

    D

    化简


    正确答案： B,A
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    单选题
    关于MapReduce的描述，错误的是（）。
    A

    易于编程

    B

    良好的扩展性

    C

    实时计算

    D

    高容错性


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    以下哪个是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式 和大规模数据集的并行运算的软件架构?

    A.Chubby

    B.MapReduce

    C.BigTable

    D.GFS


    参考答案：B

  • 第14题：

    以下哪个是Google提出的用于处理海量数据的并行编程模式 和大规模数据集的并行运算的软件架构？

    • A、Chubby
    • B、MapReduce
    • C、BigTable
    • D、GFS

    正确答案:B

  • 第15题：

    MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式，用于（）大规模数据集的并行运算。

    • A、通常大于1GB
    • B、通常大于1ZB
    • C、通常大于1TB
    • D、通常大于1PB

    正确答案:C

  • 第16题：

    云计算核心技术有哪些？（）

    • A、编程模式
    • B、海量数据分布存储技术
    • C、海量数据管理技术
    • D、虚拟化技术

    正确答案:A,B,C,D

  • 第17题：

    若不针对MapReduce编程模型中的key和value值进行特别设置，下列哪一项是MapReduce不适宜的运算（）。

    • A、Max
    • B、Min
    • C、Count
    • D、Average

    正确答案:D

  • 第18题：

    MapReduce是一种编程模型，用户只需通过编写（）函数来实现自己的计算逻辑。

    • A、SQL
    • B、map
    • C、Reduce
    • D、逻辑

    正确答案:B,C

  • 第19题：

    多选题
    与传统的分布式程序设计相比，MapReduce封装了以下哪些细节？
    A

    并行处理

    B

    负载均衡

    C

    容错处理

    D

    本地化计算


    正确答案： B,D
    解析： 暂无解析

  • 第20题：

    单选题
    MapReduce是一种处理海量数据的并行编程模式，用于（）大规模数据集的并行运算。
    A

    通常大于1GB

    B

    通常大于1ZB

    C

    通常大于1TB

    D

    通常大于1PB


    正确答案： A
    解析： 暂无解析

  • 第21题：

    判断题
    MapReduce编程模型只适合非结构化的海量数据搜索、挖掘、分析与机器智能学习等。(  )
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 对
    解析：

  • 第22题：

    单选题
    MapReduce的特点有哪些（）。
    A

    易于编程

    B

    良好的扩展性

    C

    高容错性

    D

    以上都是


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    单选题
    并行数据处理引擎MapReduce适用于处理哪类任务？（）。
    A

    在线访问类任务

    B

    离线分析类任务

    C

    高性能计算类任务

    D

    实时计算类任务


    正确答案： C
    解析： 暂无解析

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