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[填空题]
Map Reduce中，不需要将这R个输出文件合并成一个文件，主要原因在于在实际应用中这些文件往往作为（）或者在处理多个分制文件的分布式应用中继续使用。
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A.Map是将数据映射成Key/Value再交给Reduce
B.Reduce先运行，然后运行Map
C.Map/Reduce是函数式的设计思想
D.Map结束后，Partitioner会将相同Key分到同一个组交给Reduce进程
A.一个Map函数就是对一部分原始数据进行指定的操作
B.一个Map操作就是对每个Reduce所产生的一部分中间结果进行合并操作
C.Map与Map之间不是相互独立的
D.Reduce与Reduce之间不是相互独立的
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
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
A、执行HiveDDL操作
B、运行Map Reduce任务
C、运行HiveSQL任务
D、以上全部正确
