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10.16

时间：2024-10-16 17:43:34浏览次数：6  
标签：Map Task Reduce MapReduce TaskTracker 单选题 10.16

一. 单选题（共8题，16分）

1. (单选题, 2分) 下列传统并行计算框架，说法错误的是哪一项？

  A

刀片服务器、高速网、SAN，价格贵，扩展性差上

B

共享式(共享内存/共享存储)，容错性好

C

编程难度高

D

实时、细粒度计算、计算密集型

2. (单选题, 2分) 下列关于MapReduce模型的描述，错误的是哪一项？

  A

MapReduce采用“ 分而治之”策略

B

MapReduce设计的一个理念就是“ 计算向数据靠拢”

C

MapReduce框架采用了Master/Slave架构

D

MapReduce应用程序只能用Java来写

3. (单选题, 2分) MapReduce1.0的体系结构中，JobTracker是主要任务是什么？

  A

负责资源监控和作业调度，监控所有TaskTracker与Job的健康状况

B

使用“slot”等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）

C

会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给TaskTracker

D

会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息，并将这些信息告诉任务（Task）

4. (单选题, 2分) 下列关于MapReduce工作流程，哪个描述是正确的？

  A

所有的数据交换都是通过MapReduce框架自身去实现的

B

不同的Map任务之间会进行通信

C

不同的Reduce任务之间可以发生信息交换

D

用户可以显式地从一台机器向另一台机器发送消息

5. (单选题, 2分) 下列关于MapReduce的说法，哪个描述是错误的？

  A

MapReduce具有广泛的应用，比如关系代数运算、分组与聚合运算等

B

MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数

C

编程人员在不会分布式并行编程的情况下，也可以很容易将自己的程序运行在分布式系统上，完成海量数据集的计算

D

不同的Map任务之间可以进行通信

6. (单选题, 2分) 下列关于Map和Reduce函数的描述，哪个是错误的？

  A

Map将小数据集进一步解析成一批对，输入Map函数中进行处理

B

Map每一个输入的会输出一批。是计算的中间结果

C

Reduce输入的中间结果中的List(v 2 )表示是一批属于不同k 2 的value

D

Reduce输入的中间结果中的List(v 2 )表示是一批属于同一个k 2 的value

7. (单选题, 2分) 关于MapReduce1.0的体系结构的描述，下列说法错误的是？

  A

Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种，分别由JobTracker 和TaskTracker 启动

B

slot 分为Map slot 和Reduce slot 两种，分别供MapTask 和Reduce Task 使用

C

TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）

D

TaskTracker 会周期性接收JobTracker 发送过来的命令并执行相应的操作（如启动新任务、杀死任务等）

8. (单选题, 2分) 下列说法错误的是？

  A

Hadoop MapReduce是MapReduce的开源实现，后者比前者使用门槛低很多

B

MapReduce采用非共享式架构，容错性好

C

MapReduce主要用于批处理、实时、计算密集型应用

D

MapReduce采用“ 分而治之”策略

二. 多选题（共6题，16分）

9. (多选题, 2.6分) MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势？

  A

非共享式，容错性好

B

普通PC机，便宜，扩展性好

C

编程简单，只要告诉MapReduce做什么即可

D

批处理、非实时、数据密集型

10. (多选题, 2.6分) MapReduce体系结构主要由以下哪几个部分构成？

  A

Client

B

JobTracker

C

TaskTracker

D

Task

11. (多选题, 2.7分) 下列关于MapReduce的体系结构的描述，说法正确的有？

  A

用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端

B

JobTracker负责资源监控和作业调度

C

TaskTracker监控所有TaskTracker与Job的健康状况

D

TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量（CPU、内存等）

12. (多选题, 2.7分) 下列关于Map 端的Shuffle的描述，哪些是正确的？

  A

当数据很少时，不需要溢写到磁盘，直接在缓存中归并，然后输出给Reduce

B

MapReduce默认为每个Map任务分配1000MB缓存

C

多个溢写文件归并成一个或多个大文件，文件中的键值对是排序的

D

每个Map任务分配多个缓存，使得任务运行更有效率

13. (多选题, 2.7分) MapReduce执行的全过程包括以下哪几个主要阶段？

  A

从分布式文件系统读入数据

B

执行Map任务输出中间结果

C

通过 Shuffle阶段把中间结果分区排序整理后发送给Reduce任务

D

执行Reduce任务得到最终结果并写入分布式文件系统

14. (多选题, 2.7分) 下列说法正确的是？

  A

MapReduce体系结构主要由四个部分组成，分别是：Client、JobTracker、TaskTracker以及Task

B

Task 分为Map Task 和Reduce Task 两种，均由TaskTracker 启动

C

在MapReduce工作流程中，所有的数据交换都是通过MapReduce框架自身去实现的

D

在MapReduce工作流程中，用户不能显式地从一台机器向另一台机器发送消息

三. 简答题（共1题，20分）

15. (简答题, 20分) 请在以下两题中任选一题作答： （1）通过查阅资料，写出一个或多个MapReduce的具体应用，并谈谈自己对MapReduce的认识。（满分10分） （2）词频统计任务编程实践，任务要求：在Linux系统本地创建两个文件，即文件wordfile1.txt和wordfile2.txt，文件wordfile1.txt的内容格式如下，需要将zhangsan换成自己名字的英文全拼： zhangsan loves Spark zhangsan loves Hadoop 文件wordfile2.txt的内容如下： Hadoop is good Spark is fast 请对这两个小数据集样本编写MapReduce词频统计程序，并截图给出统计结果，可参考相关教程https://dblab.xmu.edu.cn/blog/2481/。（满分20分）

 

标签：Map,Task,Reduce,MapReduce,TaskTracker,单选题,10.16
From： https://www.cnblogs.com/zzqq1314/p/18470466

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