题目内容
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[单选题]
Map Reduce框架中中间有一步叫shuffle，把同样的（）运输到同一个（）上面去。
A.value，key
B.value，reducer
C.key，reducer
D.key，value
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A.value，key；
B.value，reducer；
C.key，reducer；
D.key，value；
A.合并value值，形成较小集合
B.采用迭代器将中间值提供给reduce函数
C.map（）函数处理后结果才会传输给reduce（）
D.内存中不会存储大量的value值
Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，将Job中间输出结果可以保存在（）中，从而不再需要读写HDFS。因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的Map Reduce的算法。
A.Worker故障和Master故障的处理方法不相同
B.Map和Reduce的处理结果都存储在本地文件系统
C.一个Worker发生故障时，该节点上执行完的Map任务需要再次执行
D.MapReduce具有很强的容错机制
关于Hadoop Map Reduce，以下描述中正确的是（）。
A.reduce（）函数的输入是value集
B.reduce（）函数将最终结果写到HDFS系统中
C.用户可以自己定义reduce（）函数
D.reduce（）函数的输入数据是经过map（）函数处理之后的数据
