Hadoop的MapReduce编程模型是最常见的一种批处理框架，MapReduce编程模型分为Map（映射）阶段和Reduce（归约）阶段。

A.Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言

B.Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高

C.Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制

D.Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce更灵活

A.Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言

B.Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高

C.Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制

D.Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce更灵活

A.Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言

B.Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高

C.Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制

D.Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce更灵活

A.MapReduce的编程模型包含Map和Reduce两个函数处理过程。

B.对于map和reduce每个过程都由不同的计算机进行并行计算处理。

C.Map的输出结果是一组<key,value>对，这是经过Map操作后所产生的中间结果。

D.Reduce的工作是对相同key的value值进行归并处理。