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在Google输入:“中美纺织品贸易争端filetype:doc”表示查找到的中美纺织品贸易争端的文件类型是()
A . WORD文档
B . PDF格式文件
C . CAJ格式文件
D . PPT格式文件
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MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理,将处理任务分配到不同的处理(),因此具有更强的并行处理能力。
A . A、模块
B . B、节点
C . C、集群
D . D、工作流
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文件系统的安装必须调用()命令,把其他子系统安装到已经存在于文件系统的空闲节点上。文件系统类型的注册函数为(),超级用户卸载文件系统使用()命令。
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对传统的分布式程序设计相比,Mapreduce封装了()等细节,还提供了一个简单而强大的接口。
A . 并行处理
B . 容错处理
C . 数据分布
D . 负载均衡
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与传统的分布程序设计相比,MapReduce封装了()等细节,还提供了一个简单而强大的接口。
A . A、并行处理
B . B、容错处理
C . C、数据分布
D . D、负载均衡
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Google文件系统将整个系统的节点分为()的角色
A . A、客户端
B . B、主服务器
C . C、数据块服务器
D . D、监测服务器
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下面哪一条不属于MapReduce安装模式()
A . 多线程模式
B . Local模式
C . 伪分布式模式
D . 完全分布式模式
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与传统的分布式程序设计相比,Mapreduce封装了()等细节,还提供了一个简单而强大的接口。
A . 并行处理
B . 容错处理
C . 本地化计算
D . 负载均衡
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Google云计算技术中,()是文件级别的存储.
A . Google GFS
B . Google MapReduce
C . Google BigTable
D . Google Chubby
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网站必须有(),并在首页下方加上地图连接的入口,可以制作sitemap提交到Google里面。
A . 网站地图
B . 关键字
C . 导航菜单
D . 多级链接
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分布式文件系统中实现文件和数据的区享必须解决的问题是什么?
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一般情况下,我们知道,()是Google的分布式数据存储于管理系统。
A.GFS
B.MapReduce
C.Chubby
D.Bigtable
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对文件test.txt采用MapReduce进行分析, 输入文件处理阶段将文件分为10个分片,Map的中间处理数据被分为 3 个区,请问MapReduce 处理过程中Map 任务数和Reduce 任务数分别为多少()
A.10 3
B. 10 10
C. 3 3
D. 3 10
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MapReduce是非常流行的针对海量数据离线处理、分析的编程模型,关于MapReduce有一些基本的设计理念,比如系统细节透明,即把程序开发与系统层细节隔离开来,对程序员来讲不需要了解分布式细节也可以使用MR处理数据。以下关于设计理念的说法中正确的有()
A.随机而非顺序的处理数据(口磁盘的随机访问和顺序访问在性能上有巨大的差异)
B.水平扩展而非垂直扩展(集群的构筑选用价格便宜、易于扩展的大量低端商用服务器
C.失效被认为是常态(节点硬件失效和软件出错是常态,具有设计良好的容错性)
D.把处理更靠近数据(减咸少大规模数据并行计算系统中的数据通信开销)
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上传当前目录下的文件file.txt到分布式文件系统HDFS的“/path”目录下的Shell命令是()。
A.hdfs dfs -put file.txt /path
B.hdfs dfs -put /path file.txt
C.hadoop dfs -put /path file.txt
D.hdfs fs -put file.txt /path
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Google分布式文件系统中的节点本身也能使用该分布式系统。()
是
否
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Google分布式文件系统采用了影子节点进行热备份以防止单点失败。。()
是
否
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将已有程序移植看Google的MapReduce框架,只需要小幅度的调整。()
是
否
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MapReducemain接口设置和运行命令分别如下,请问MapReduce的输入文件为()Publicvoidmain(strin
MapReducemain接口设置和运行命令分别如下,请问MapReduce的输入文件为()
Publicvoidmain(string[]args)
{
String[]otherArgs=newGeneriOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(otherArgs[1]));
}
命令:hadoopjarWordCount.jar/user/hadoopfs/test.txt/user/hadoopfs/out
A、WordCount.jar
B、/user/hadoop
C、/user/hadoopfs/test.txt
D、/user/hadoopfs/out
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Hadoop模仿Google的相关系统,类似于分布式文件系统和MapReduce框架的组合。()
是
否
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Google的Chubby系统主要用于分布式系统的协调和少量关键数据存取。()
是
否
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有关MapReduce的输入输出,说法正确的三项是?()链接多个MapReduce作业时,序列文件是首选格式
B.FileInputFormat中实现的getSplits()可以把输入数据划分为分片,分片数目和大小任意定义
C.想完全禁止输出,可以使用NullOutputFormat
D.每个reduce需将它的输出写入自己的文件中,输出无需分片
此题为多项选择题。
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MapReducemain接口设置和运行命令分别如下,请问MapReduce的输入文件为()
Publicvoidmain(string[]args)
{
String[]otherArgs=newGeneriOptionsParser(conf,args).getRemainingArgs();
FileInputFormat.addInputPath(job,newPath(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job,newPath(otherArgs[1]));
}
命令:hadoopjarWordCount.jar/user/hadoopfs/test.txt/user/hadoopfs/out
A、WordCount.jar
B、/user/hadoop
C、/user/hadoopfs/test.txt
D、/user/hadoopfs/out
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TVM首次使用前,必须复制安装文件夹到工控机硬盘,进行现场的软件安装操作()
是
否