题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

下面关于Map-Reduce的哪一个观点是错误的?()

A.一般map操作都是本地化操作也就是在数据存储节点上进行

B.Map-Reduce应用程序只能用java语言实现

C.Map-Reduce程序可以只存在Map作业,reduce作业不是必须的

D.YARN框架中,Map-Reduce只是其中的一种分布式计算模式

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第1题

传统的MapReduce模型要求每一轮MapReduce操作之后,数据必须落地到分布式文件系统上。而一般的MapReduce应用通常由多个MapReduce作业组成,每个作业结束之后需要写入磁盘,接下去的Map任务很多情况下只是读一遍数据,为后续的Shuffle阶段做准备,这样其实造成了冗余的IO操作。为了解决这一问题,提供更优的性能,大数据计算服务提供了扩展的MapReduce模型,该模型区别于普通MapReduce模型的主要特点是:()。

A.支持Map后连接任意多个Reduce操作,如Map-Reduce-Reduce

B.支持Map后不连接Reduce,而是连接另一个map,如Map-Map-Reduce

C.支持ChainMapper/Reducer,即支持Map-Reduce-Map-Reduce

D.支持没有Map,直接进入Reduce

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第2题

从优化角度来看,大数据计算服务的MapReduce对于哪个节点处理哪个分片这个问题,采用了()策略。

A.本地性原理,即数据在哪台机器上,就在哪台机器上启动map

B.能者多劳原理,将数据移动到计算能力最强的节点上,启动map

C.基于历史处理信息的优化原理,即将数据移到从历史执行信息看处理效果最好的机器上,启动map

D.负载均衡原理,即将数据放在当前负载最小的节点上启动map

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第3题

关于MapReduce原理,下面说法错误的是()

A.分为Map和Reduce两个阶段

B.Map阶段由一系列Map任务组成

C.Reduce阶段由一系列Reduce任务组成

D.Map阶段与Reduce阶段没有任何依赖关系

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第4题

在MapReduce中哪一个阶段,把Mapper的输出数据归并整理后分发给()

A.Reducer处理

B.Shuffle

C.Map

D.ReduceSort

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第5题

关于B+tree数据存储模型描述错误的是()。

A.适合读数据加速场景

B.存在写放大的问题,所以不适合大量写场景

C.因为是讲随机转换为顺序写,所以对写操作友好

D.由内节点和叶子节点两类节点构成

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第6题

关于顺序存储的叙述中,哪一条是不正确的()。

A.存储密度大

B.逻辑上相邻的节点物理上不必邻接

C.可以通过计算直接确定第i个节点的位置

D.插入、删除操作不方便

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第7题

下面关于Hive,说法错误的是()

A.Hive支持所有标准SQL语法

B.Hive底层采用的计算引擎是MapReduce

C.Hive提供的HQL语法,与传统SQL很类似

D.HiveServer可采用MySQL存储元数据信息

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第8题

下面关于触发器的描述错误的是()

A.它是一种特殊的存储过程

B.可以实现复杂的商业逻辑

C.对于某类操作,程序员可以创建不同的触发器

D.触发器可以用来实现数据的完整性

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第9题

关于腾讯云数据库一体机Tdata的优势,下列说法不正确的是()。

A.计算节点基于OracleGridInfrastructure(GI)集群网格架构实现节点间故障透明切换

B.资源池保证每份数据存在三份副本,并分别存储于不同的存储节点,缺点是存储节点故障时的数据在线重新分布及重新冗余需要用户确认才会操作,但是保证了数据的安全性和可靠性

C.存储节点通过RDMA技术及ASM自动存储管理组件构建存储资源池

D.采用基于RDMA协议的高效通信机制,通信性能是传统TCP/IP方式的10-40倍

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第10题

关于存储系统的数据保护模式,下面说法正确的是()

A.块存储3副本下支持同时故障3个节点

B.块存储支持多副本模式

C.块存储服务器EC+2下支持故障2个节点

D.块存储不支持EC冗余模式

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