YARN的很多设计是为了解决MapReduce1的局限性。以下属于使用YARN的好处的是（）
A. 可扩展性
B. 可用性
C. 利用率
D. 多租户
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YARN的很多设计是为了解决MapReduce1的局限性。以下属于使用YARN的好处的是（）
A.可扩展性 B.可用性 C.利用率 D.多租户
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在Hadoop1.x版本中，MapReduce程序是运行在Yarn集群之上。
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MapReduce的Map函数产生很多的
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MapReduce可以解决哪些计算问题()。
A.矩阵乘法 B.关系代数运算 C.聚合运算 D.关系投影运算
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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0操作。为了解决这问题,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ma
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 Chain mapper/ Reducer,即支持MapReduce-Map-Reduce D.支持没有Map,直接进入 Reduce
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YARN架构包含
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yarn中nodemanager的作用（）
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Yarn的核心组件包含______、______、_____
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yarn中的nodemanager的作用（）
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关于MapReduce，说法正确的是()。
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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（）
MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行运算，可以非常好的和云计算相结合以处理海量数据计算。MapReduce的设计目标包括以下哪些项？（）
mapreduce是基于（）运行的计算框架
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