在MapReduce程序中，必须开发Map和Reduce相应的业务代码才能执行程序。

用户可以使用以下哪几种语言开发MapReduce程序（） ODPS的MapReduce可以支持在一个Map后连续多个reduce（） MapReduce处理关系的()运算时，Map过程需要记录元组的信息及该元组来源。 MapReduce是（）公司开发的编程模型。 MapReduce是Hadoop的核心计算框架，是一个编程模型，主要包括Map（映射）和Reduce（规约）两部分（） MAP中，取消位置更新程序由（）发起。 MAP中，取消位置更新程序由发起（） 大数据计算服务Maxcompute原ODPs）的MapReduce处理数据过程主要分成2个阶段:Map阶段和Reduce阶段。首先执行Map阶段,再执行Reduce阶段。当Map阶段的重复记录比较多时,还可以选择在Map结束后进行哪种操作用来优化计算框架？（） 大数据计算服务（MaxCompute,原oDPS）的MapReduce编程模型通过Map/Reduce的协同操作,可以更加便捷、简易的处理分布式数据,以下关于大数据计算服务MapReduce的说法中,正确的是（） 大数据计算服务的MapReduce中,归并函数是MapReduce计算框架的一种优化,即框架会在map端对相同key值的数据进行本地的合并操作。关于Combiner（归并）,以下说法正确的是？（） 1. 在Web应用程序中有以下的程序代码，执行后转发至某个JSP网页Map map = new HashMap();map.put("local.role", "admin");request.setAttribute("login", map);以下哪个选项可以正确地使用EL取得map中的值_____。 在开发大数据计算服务（MaxCompute原ODPS）的MapReduce时,可以使用JobClient类中的接口提交MapReduce作业。目前提交方式支持（） 在Hadoop1.x版本中，MapReduce程序是运行在Yarn集群之上。 Mapreduce中的combiner 和partition的区别 Hadoop 是 Java 开发的，所以 MapReduce 只支持 Java 语言编写 MapReduce应用程序一定要用Java来编写 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 用Map集合创建Stream流对象必须先将Map集合转换为【】 在实现MapReduce程序时,需要注意的事项不包括() Bootstrap中的map文件只有在自定义的高级开发时才会用到