17. 關於 MapReduce 框架，下列敘述何者「不正確」？
(A) Mapper 的輸出需要是鍵值組（key-value pair）的結構
(B) 實現 Reducer，通常是定義如何處理個別鍵值下的值集合
(C) Reducer 的輸出值通常也是鍵值組（key-value pair）的結構
(D) 資料在進入 Map 階段之前會經過整理階段（shuffle）

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統計： A(1), B(3), C(0), D(10), E(0) #3219401

詳解 (共 1 筆)

#6332835

(D) 資料在進入 Map 階段之前會經過整理階段（shuffle）

❌ 錯誤（本題答案）

  • Shuffle（整理階段）發生在 Map 之後，而非之前！
  • 正確的 MapReduce 工作流程：
    1. Map 階段：輸入數據被轉換為 Key-Value Pairs。
    2. Shuffle 階段（包含 Sort、Partition、Combine）：
      • 數據根據 Key 進行排序、分區、合併，以準備輸入到 Reducer。
    3. Reduce 階段：對相同 Key 的數據進行處理，輸出最終結果。
  • 錯誤點：
    • Shuffle 階段發生在 Map 之後，而非 Map 之前！
    • 此選項錯誤，因為數據進入 Map 階段前不會進行 Shuffle。
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