传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架相比较的特点不包含A．前者相比后者学习起来更容易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．前者所需硬件价格贵，可扩展性差，后者硬件便宜，扩展性好D．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

题目

传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架相比较的特点不包含

A．前者相比后者学习起来更容易

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．前者所需硬件价格贵，可扩展性差，后者硬件便宜，扩展性好

D．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

相似考题

1.云计算是并行计算、网格计算和分布式计算发展的产物,关于四者关系描述正确的是()A、分布式计算出现后完全取代了网格计算B、云计算是分布式计算的一种C、并行计算、网络计算和分布式计算都属于云计算D、网格计算出现后完全替代了并行计算

2.MapReduce与传统并行计算框架的对比中,说法正确的是()。A.MapReduce属于共享式集群架构，容错性好B.传统并行计算框架比MapReduce硬件更加便宜C.传统并行计算框架适用于实时、细粒度计算D.MapReduce适用于数据密集型，传统并行计算框架适用于计算密集型

3.网络并行计算机根据其组建思想和实现方法可以分为两大类：机群计算与A．桌面计算B．网络计算C．智能设备计算D．分布式并行计算

4.MapReduce模型中,程序员不必关心并行计算、容错、数据分布、负载均衡等复杂的细节。()此题为判断题(对，错)。

参考答案和解析
前者相比后者学习起来更容易
更多“传统并行计算框架（比如MPI）和MapReduce并行计算框架相比较的特点不包含”相关问题

  • 第1题：

    根据组建思想和实现方法，网络并行计算可以分成______和网格计算两类。


    正确答案：机群计算
    机群计算 解析：网络并行计算根据其组建思想和实现方法，可以分成机群计算和网格计算两类。

  • 第2题：

    下列关于MapReduce说法不正确的是( )。

    A.MapReduce是一种计算框架

    B.MapReduce来源于google的学术论文

    C.MapReduce程序只能用java语言编写

    D.MapReduce隐藏了并行计算的细节，方便使用


    正确答案：C

  • 第3题：

    MapReduce是一个什么类型的并行计算系统?

    A.专门为MPI设计的系统

    B.图计算

    C.流计算

    D.作业批处理


    参考答案：D

  • 第4题：

    并行计算


    正确答案: 指同时对多个任务或多条指令、或对多个数据项进行处理。

  • 第5题：

    下列正确的两种说法是（）

    • A、框架是由框架集组成的，框架包含了框架集
    • B、框架集是由框架组成的，框架集包含了框架
    • C、框架又称为父框架，框架集又称为子框架
    • D、框架集又称为父框架，框架又称为子框架

    正确答案:B,C

  • 第6题：

    并行计算的应用分类？


    正确答案:（1）计算密集型
    （2）数据密集型
    （3）网络密集型

  • 第7题：

    并行计算的硬件体系：并行计算机就是由多个处理单元组成的计算机系统，这些处理单元相互通信和协作以（）求解大型复杂问题。


    正确答案:快速、高效

  • 第8题：

    （）提供的支撑技术，有效解决了大数据分析、研发的问题，比如虚拟化技术、并行计算、海量存储和海量管理等。

    • A、点计算
    • B、线计算
    • C、云计算
    • D、面计算

    正确答案:B

  • 第9题：

    并行计算系统MapReduce适用于哪种场景？

    • A、任意应用程序
    • B、任意可在windows servet2008上运行的程序
    • C、可以串行处理的应用程序
    • D、可以并行处理的应用程序

    正确答案:D

  • 第10题：

    问答题
    请对YARN和MapReduce1.0框架进行优劣势对比分析。

    正确答案： （1）大大减少了承担中心服务功能的ResourceManager的资源消耗。MapReduce1.0中的JobTracker需要同时承担资源管理、任务调度和任务监控等三大功能，而YARN中的ResourceManager只需要负责资源管理，需要消耗大量资源的任务调度和监控重启工作则交由ApplicationMaster来完成。由于每个作业都有与之关联的独立的ApplicationMaster，所以，系统中存在多个作业时，就会同时存在多个ApplicationMaster，这就实现了监控任务的分布化，不再像MapReduce1.0那样监控任务只集中在一个JobTracker上。
    （2）MapReduce1.0既是一个计算框架，又是一个资源管理调度框架，但是只能支持MapReduce编程模型。而YARN则是一个纯粹的资源调度管理框架，在它上面可以运行包括MapReduce在内的不同类型的计算框架，默认类型是MapReduce。因为，YARN中的ApplicationMaster是可变更的，针对不同的计算框架，用户可以采用任何编程语言自己编写服务于该计算框架的ApplicationMaster。比如，可以编写一个面向MapReduce计算框架的
    A.pplicationMaster，从而使得MapReduce计算框架可以运行在YARN框架之上。同理，还可以编写面向Spark、Storm等计算框架的ApplicationMaster，从而使得Spark、Storm等计算框架也可以运行在YARN框架之上。
    （3）YARN中的资源管理比MapReduce1.0更加高效。YARN采用容器为单位进行资源管理和分配，而不是以槽为单位，避免了MapReduce1.0中槽的闲置浪费情况，大大提高了资源的利用率。
    解析： 暂无解析

  • 第11题：

    单选题
    MapReduce是一个什么类型的并行计算系统？
    A

    专门为MPI设计的系统

    B

    图计算

    C

    流计算

    D

    作业批处理


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

  • 第12题：

    问答题
    并行计算的应用分类？

    正确答案： （1）计算密集型
    （2）数据密集型
    （3）网络密集型
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    网络并行计算根据组建思想和实现方法可以分为网格计算与______。


    正确答案：机群计算
    机群计算 解析：机群计算是采用高速网络连接一组工作站或微机组成一个机群，或者形成一个动态虚拟机群，性价比很高。

  • 第14题：

    并行计算系统MapReduce适用于哪种场景?

    A.任意应用程序

    B.任意可在windows servet2008上运行的程序

    C.可以串行处理的应用程序

    D.可以并行处理的应用程序


    参考答案：D

  • 第15题：

    Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性


    正确答案:正确

  • 第16题：

    什么是并行自理与并行计算机？


    正确答案: 并行自理是指计算过程中并行事件的信息处理.为了提高计算机系统的并行性，通过并行处理算法或计算机硬件分别实现不同处理级别的并行处理功能的计算机，称为并行计算机.

  • 第17题：

    mapreduce是基于（）运行的计算框架

    • A、内存
    • B、磁盘
    • C、内存加磁盘
    • D、网络

    正确答案:B

  • 第18题：

    简述并行计算提出的原因。


    正确答案:提高性能和存储能力；使用户和计算机之间相互协调；获得一个问题的逻辑结构；处理独立的物理设备

  • 第19题：

    简述并行计算优势。


    正确答案:处理器总体性能更强；总体内存更大。

  • 第20题：

    并行计算是跟上摩尔定律的重要手段


    正确答案:正确

  • 第21题：

    MapReduce是一个什么类型的并行计算系统？

    • A、专门为MPI设计的系统
    • B、图计算
    • C、流计算
    • D、作业批处理

    正确答案:D

  • 第22题：

    多选题
    下列正确的两种说法是（）
    A

    框架是由框架集组成的，框架包含了框架集

    B

    框架集是由框架组成的，框架集包含了框架

    C

    框架又称为父框架，框架集又称为子框架

    D

    框架集又称为父框架，框架又称为子框架


    正确答案： A,B
    解析： 暂无解析

  • 第23题：

    名词解释题
    并行计算

    正确答案： 并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    单选题
    （）提供的支撑技术，有效解决了大数据分析、研发的问题，比如虚拟化技术、并行计算、海量存储和海量管理等。
    A

    线计算

    B

    点计算

    C

    云计算

    D

    面计算


    正确答案： B
    解析： 暂无解析

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