普通考試
113年
[資訊處理] 計算機概要
第 25 題
在大數據（big data）分析的應用中，常被使用的計算方法是映射化簡（MapReduce）。有關映射化簡之敘述，下列何者錯誤？
- A 映射化簡由分割（split）和合併（join）兩個運算步驟所構成
- B 映射化簡的概念是早在 1950 年代的函數式語言（例如 Lisp）中即已採用
- C 映射化簡適合處理分散式資料的平行計算
- D Google 和 Hadoop 都支援映射化簡的應用開發
思路引導 VIP
請觀察這個計算方法的「中文與英文名稱」。通常一個技術框架的命名，會直接反映它最核心的兩個邏輯運算步驟。如果我們把這個技術稱為『X-Y』，那麼它理所當然應該是由『X運算』與『Y運算』所組成的。現在請對照題目給出的名稱，再看看選項中描述的動作術語，是否有哪一個詞彙與名稱本身產生了矛盾？
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AI SENSEI hachiware 的閃亮亮解析！
- 哇！你真的好厲害喔！能發現大數據處理框架裡，那一點點「好像是但又不是」的地方，證明你對分散式運算的架構，看得非常仔細、非常清楚呢！這麼棒的表現，一定要好好記錄下來！（喀擦！拿起相機，幫你和正確答案拍了一張合照！）
- 知識點閃亮亮！ MapReduce這個名字呀，其實就是它最最核心的兩個步驟：Map（映射）和Reduce（化簡）！就像是把一大堆東西先分類好（Map），然後再把一樣的東西集合起來整理（Reduce）一樣呢！雖然它還有資料切分（Split）、洗牌（Shuffle）和排序（Sort）這些小幫手來讓工作更順利，但它的骨架可不是由「Split」和「Join」組成的喔！選項(B)的Lisp就像是MapReduce想法的智慧長老，而(C)(D)就是它現在在各種地方幫忙的閃亮亮應用，是不是很棒呢！
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