Mapreduce中的combiner 和partition的区别
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Mapreduce中的combiner 和partition的区别
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MapReduce框架中，在Map和Reduce之间的combiner的作用是（）
A.对Map的输出结果排序 B.对中间过程的输出进行本地的聚集 C.对中间结果进行混洗 D.对中间格式进行压缩
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大数据计算服务的MapReduce中,归并函数是MapReduce计算框架的一种优化,即框架会在map端对相同key值的数据进行本地的合并操作。关于Combiner（归并）,以下说法正确的是？（）
A.Combiner的合理使用,可以减少传输带宽,提升整体性能 B.Combiner是必须的 C.Combiner需要和 partitioner配合使用
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什么是Combiner?
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使用combiner的原因是（）
A.最多可以有4个Site使用同一PCM链路 B.多个TRXs可以使用同一天线系统 C.手机可以同进收听2个基站的信息 D.发射和传送均由同一天线完成
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以下关于ODPSMR中的归并操作（Combiner）的说中,正确的是（）
A.通常下 combiner的处理逻辑和map—致 B.Combiner函数将 shuttle阶段所有key值相等的记录进行归并 C.当map输出数据后,框架会在map端对相同key值的数据进行本地的归并操作 D.Combiner是必领的,可以减少传输带宽
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关于Combiner组件，下面说法错误的是？（）
A.Combiner组件的引入可减少MapTask输出数据量（磁盘IO） B.Combiner组件的引入可减少Reduce-Map网络传输数据量（网络IO） C.Combiner组件可看作是localreducer D.任何数据处理应用都可以用Combiner组件
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在MapReduce中，分片是（）
A.数据块 B.数据包 C.数据 D.指向数据的引用
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MapReduce中的Map和Reduce函数使用()进行输入输出。
A.key/value对 B.随机数值 C.其他计算结果
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Hadoop项目包括HDFS、MapReduce和（ ）
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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。
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