MapReduce计算框架的输入是()数据结构。
A.key-value
B.input-output
C.map-reduce
D.key-column
A.key-value
B.input-output
C.map-reduce
D.key-column
A.MapReduce可以计算任务的划分和调度;
B.MapReduce可完成数据的分布存储和划分;
C.MapReduce可以实现处理系统节点出错检测和失效恢复;
D.MapReduce可实现处理数据与计算任务的同步;
A.value,key;
B.value,reducer;
C.key,reducer;
D.key,value;
A.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
A.云计算的主要特点是非常昂贵。
B.大数据是多源、异构、动态的复杂数据,即具有4V特征的数据
C.大数据是数据科学的研究对象之一
D.MapReduce是采用云计算这种新的计算模式研发出的具体工具软件(或算法)
A.Tensorflow是一款使用C++语言开发的开源数学计算软件
B.Caffe对于卷积网络的支持特别好,同时提供的C++接口,也提供了matlab接口和python接口
C.PyTorch的前身便是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容
D.以上答案都正确