习题
1、【单选题】
下列说法错误的是____B____。
A、Map函数将输入的元素转换成<key,value>形式的键值对
B、Hadoop框架是用Java实现的，MapReduce应用程序则一定要用Java来写
C、不同的Map任务之间不能互相通信
D、MapReduce框架采用了Master/Slave架构，包括一个Master和若干个Slave
Hadoop框架是用Java实现的，但是MapReduce应用程序不一定要用Java来写
2【单选题】
在使用MapReduce程序WordCount进行词频统计时，对于文本行“hello hadoop hello world”，经过WordCount程序的Map函数处理后直接输出的中间结果，应该是下面哪种形式___A_____。
A、<“hello”,1>、<“hello”,1>、<“hadoop”,1>和<“world”,1>
B、<“hello”,1,1>、<“hadoop”,1>和<“world”,1>
C、<“hello”,<1,1>>、<“hadoop”,1>和<“world”,1>
D、<“hello”,2>、<“hadoop”,1>和<“world”,1>
1、Map函数的输入<key1,value1>,输出为多个<key2,value2>
2、Reduce函数的输入为<key1,list(value2)>,输出为<key2,value2>
3【单选题】
在词频统计中，对于文本行”hello hadoop hello world”，经过WordCount的Reduce函数处理后的结果是___A_____。
A、<“hello”,2><“hadoop”,1><“world”,1>
B、<“hadoop”,1><“hello”,2><“world”,1>
C、<“hello”,1,1><“hadoop”,1><“world”,1>
D、<“hadoop”,1><“hello”,1><“hello”,1><“world”,1>
4【单选题】
关于Hadoop MapReduce的叙述错误的是___D_____。
A、MapReduce采用“分而治之”的思想
B、MapReduce的输入和输出都是键值对的形式
C、MapReduce将计算过程划分为Map任务和Reduce任务
D、MapReduce的设计理念是“数据向计算靠拢”
MapReduce的设计理念是“计算向数据靠拢”
5【单选题】
Hadoop MapReduce计算的流程是___A_____。
A、Map任务—Shuffle—Reduce任务
B、Map任务—Reduce任务—Shuffle
C、Reduce任务—Map任务—Shuffle
D、Shuffle—Map任务—Reduce任务
6【单选题】
编写MapReduce程序时，下列叙述错误的是__D____。
A、reduce函数所在的类必须继承自Reducer类
B、map函数的输出就是reduce函数的输入
C、reduce函数的输出默认是有序的
D、启动MapReduce进行分布式并行计算的方法是start（）。
7【多选题】
下列关于传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架比较正确的是___ABCD_____。
A、前者相比后者学习起来更难
B、前者是共享式(共享内存/共享存储)，容错性差，后者是非共享式的，容错性好
C、前者适用于实时、细粒度计算、计算密集型，后者适用于批处理、非实时、数据密集型
D、前者所需硬件价格贵，可扩展性差，后者硬件便宜，扩展性好
8【多选题】
MapReduce体系结构主要由哪几个部分组成________。
A、TaskTracker
B、Task
C、JobTracker
D、Client
Client：客户端，用于提交作业
JobTracker：作业跟踪器，负责作业调度，作业执行，作业失败后恢复
TaskTracker：任务跟踪器，负责任务管理(启动任务，杀死任务等)
Task：分为Map Task 和Reduce Task
9【多选题】
对MapReduce的体系结构，以下说法正确的是____ABCD____。
A、分布式编程架构
B、以数据为中心，更看重吞吐率
C、分而治之的思想
D、将一个任务分解成多个子任务
10【多选题】
MapReduce为了保证任务的正常执行，采用__AC______等多种容错机制。
A、重复执行
B、重新开始整个任务
C、推测执行
D、直接丢弃执行效率低的作业
11【多选题】
关于MapReduce的shuffle过程，叙述正确的是___ABCD_____。
A、
Shuffle分为Map任务端的Shuffle和Reduce任务段的Shuffle
B、
Map任务的输出结果不是立即写入磁盘，而是首先写入缓存
C、
并非所有场合都可以使用合并操作
D、
每个Reduce任务真正开始之前，大部分时间都在从Map端领取所需的数据
12【判断题】
MapReduce设计的一个理念就是“计算向数据靠拢”，而不是“数据向计算靠拢”，因为，移动数据需要大量的网络传输开销。
答案：√
13【判断题】
两个键值对<“hello”,1>和<“hello”,1>，如果对其进行归并(merge)，会得到<“hello”,<1,1>>，如果对其进行合并(combine)，会得到<“hello”,2>。
答案：√
14【判断题】
HDFS集群开始启动时，其处于安全模式，可以进行读操作，不能进行写操作。
答案：√
15【判断题】
HDFS是分布式文件系统，其命名空间包括块、目录和文件。
答案：√
16【判断题】
Map的主要工作是将多个任务的计算结果进行汇总。
答案：×
Reduce的主要工作是将多个Map任务的计算结果进行汇总。
17【判断题】
在Hadoop中每个应用程序被表示成一个作业，每个作业又被分成多个任务，JobTracker的负责作业的分解、状态监控以及资源管理。
答案：√
知识点
1、MapReduce设计的理念：“计算向数据靠拢”
2、大规模数据集的处理包括
分布式存储
和
分布式计算
。
3、MapReduce的核心思想：
分而治之
。
4、理想的分片大小：
一个HDFS块
。
5、
不同的Map任务之间不会进行通信，不同的Reduce任务之间也不会发生信息交换，用户不能显式地从一台机器向另一台机器发送信息，所有的数据交换都是通过MapReduce框架自身去实现的。
6、为了让Reduce可以并行处理Map的结果，需要对Map的输出进行
分区、排序、合并、归并
操作。
7、Shuffle过程分为
Map端的操作
和
Reduce端的操作
。
8、
合并（Combiner）：
将具有相同的key的键值对<key,value>的value值加起来，并非所有的场合都可以使用合并操作。
9、
归并：
将具有相同的key的键值对归并成为一个新的键值对。例如<key1,value1>,<key1,value2>归并为<key1,<value1,value2>>。