【单选题】 下列说法错误的是？ A A. mapreduce的一个split对应hdfs的一个block B B. 每个map阶段后，数据会输出到本地磁盘 C C. 在hadoop中，任务调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的需求设计相应的调度器 D D. Map task只能用map slot，reduce task只能用reduce slot，两者不能混用

算机学院", "计算机科学与技术", "2019级3班", "20190103", "王选项B 在MapReduce中，每个map阶段后，数据不会输出到本地磁盘，而是会输出五",
"男", 180.0f, "游泳", "本科生", 7000.0f, 到分布式文件系统中，以供reduce任务使用，因此选项B错误。选项A正确，MapReduce的95.0f};
sm.modifyStudent("20190101", s3);

// 删除学生信息
sm.deleteStudent("一个split通常对应HDFS的一个block，这样可以保证MapReduce任务的并行度。选项C正确，Hadoop中的任务调度器是一个可插拔的模块，用户可以根据自己的需求选择或20190102");

return 0;
}

以上是一个简单的高校学生信息快速查询系统的C设计相应的调度器，例如Capacity Scheduler、Fair Scheduler等。选项D不正确，Map task和Reduce task可以混用，可以在同一个节点上同时运行Map任务和Reduce任务。因此，选项B错误。

相关问题

1. MapReduce 工作原理是什么？ 2. MapReduce 的处理流程是怎样的？ 3. 在 MapReduce 程序中，必须包含哪几个模块？

1. MapReduce 是一种分布式计算模型，其工作原理是将一个大规模数据集分成若干小的数据块进行处理，每个数据块可以在不同的计算节点上并行处理，最终将处理结果合并输出。MapReduce 采用了一种简单的函数式编程模型，即用户只需要提供两个函数，即 Map 函数和 Reduce 函数，系统会自动将数据集分割成小块并将它们分配给不同的计算节点进行计算，最后将计算结果进行合并输出。

2. MapReduce 的处理流程如下：首先，MapReduce 将输入数据划分成若干个小块，然后将这些小块分配给不同的计算节点进行处理。在每个计算节点上，数据块会经过两个阶段的处理：Map 阶段和 Reduce 阶段。在 Map 阶段，计算节点会对输入数据进行处理，产生一些键值对。这些键值对会被分组并排序，然后传递给 Reduce 阶段进行进一步的处理。在 Reduce 阶段，计算节点会对 Map 阶段产生的键值对进行聚合和计算，最终得到处理结果。

3. 在 MapReduce 程序中，必须包含以下几个模块：

- Input Module：输入模块，用于读取输入数据。
- Map Function：Map 函数，用于对输入数据进行处理，产生一些键值对。
- Partition Function：分区函数，用于将 Map 函数产生的键值对进行分组。
- Sort Function：排序函数，用于对分组后的键值对进行排序。
- Reduce Function：Reduce 函数，用于对排序后的键值对进行聚合和计算。
- Output Module：输出模块，用于输出处理结果。

编写一个MapReduce程序，该程序可以读取HDFS中的数据，并按月份和销售量排序的代码

好的，这是一个简单的MapReduce程序，可以按照月份和销售量对HDFS中的数据进行排序：

import java.io.IOException;
import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
 
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
 
public class SalesSort {
 
    public static class SalesMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{
        private final static IntWritable sales = new IntWritable();
        private Text month = new Text();
 
        public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            String[] fields = value.toString().split(",");
            String dateStr = fields[0];
            int sale = Integer.parseInt(fields[1]);
 
            SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
            Date date = null;
            try {
                date = dateFormat.parse(dateStr);
            } catch (ParseException e) {
                e.printStackTrace();
            }
 
            SimpleDateFormat monthFormat = new SimpleDateFormat("MM");
            month.set(monthFormat.format(date));
            sales.set(sale);
 
            context.write(month, sales);
        }
    }
 
    public static class SalesReducer extends Reducer<Text, IntWritable, NullWritable, Text>{
        private TreeMap<Integer, String> salesMap = new TreeMap<Integer, String>();
 
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
 
            salesMap.put(sum, key.toString());
            if (salesMap.size() > 10) {
                salesMap.remove(salesMap.firstKey());
            }
        }
 
        protected void cleanup(Context context) throws IOException, InterruptedException {
            for (Map.Entry<Integer, String> entry : salesMap.entrySet()) {
                context.write(NullWritable.get(), new Text(entry.getValue() + "\t" + entry.getKey()));
            }
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Sales Sort");
        job.setJarByClass(SalesSort.class);
        job.setMapperClass(SalesMapper.class);
        job.setReducerClass(SalesReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
        job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

这个MapReduce程序的输入是一个包含销售数据的CSV文件，格式如下：

2017-01-01,100
2017-02-01,200
2017-01-02,150
2017-02-02,250
……

每一行包含两个字段，第一个字段是销售日期，第二个字段是销售量。

在Mapper中，我们将销售日期解析成月份，销售量作为Value，输出一个Key-Value对。

在Reducer中，我们使用一个TreeMap来保存销售量最大的10个月份。在cleanup方法中，我们将这10个月份按照销售量从小到大输出。

最后，我们将输出结果写入HDFS中的一个文件。