百度文心一言和chatGpt3.5对数据仓库知识选择题的解答对比（仅记录过程）

文章讨论了在HadoopMapReduce中如何合理设置Map数，强调了合并小文件、根据文件大小和逻辑复杂度调整Map数以提高效率的重要性。错误选项C提到的在文件大小接近块大小时仅用一个Map任务处理是不全面的，因为实际操作中会根据数据切片并行处理。

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问题：

关于Map数设置，描述错误的是（）。（单选）
A.如果数据文件有很多小文件，在map执行前合并小文件，减少map数。
B.当数据文件的文件都很大，任务逻辑复杂，map 执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，来使得每个map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。
C.当数据文件大小接近块大小时，比如有一个127m的文件，正常会用一个map 去完成。但只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果 map 处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时，这时需要增加map数，提高并行度，提高运算效率。
D.以上不全对

百度文心一言	chatGpt3.5
关于Map数设置，描述错误的是选项A：如果数据文件有很多小文件，在map执行前合并小文件，减少map数。在Hadoop MapReduce中，Map任务的个数通常是根据数据文件的数量来确定的。如果数据文件有很多小文件，那么会生成较多的Map任务，这可能会导致系统资源不足或者任务执行效率低下。在这种情况下，可以在Map执行前合并小文件，以减少Map任务的数量，提高系统的效率和稳定性。因此，选项A的描述是正确的。而选项B、C、D的描述都是正确的。当数据文件的文件都很大、任务逻辑复杂、Map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，以使得每个Map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。当数据文件大小接近块大小时，如果只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，用一个Map任务去做会比较耗时，这时需要增加Map数，提高并行度，提高运算效率。因此，选项B、C的描述是正确的。而选项D表示上述描述不完全正确，也是正确的。	描述错误的是：C. 当数据文件大小接近块大小时，比如有一个127m的文件，正常会用一个map 去完成。但只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果 map 处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时，这时需要增加map数，提高并行度，提高运算效率。这句话

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chatGpt3.5

关于Map数设置，描述错误的是选项A：如果数据文件有很多小文件，在map执行前合并小文件，减少map数。在Hadoop MapReduce中，Map任务的个数通常是根据数据文件的数量来确定的。如果数据文件有很多小文件，那么会生成较多的Map任务，这可能会导致系统资源不足或者任务执行效率低下。在这种情况下，可以在Map执行前合并小文件，以减少Map任务的数量，提高系统的效率和稳定性。因此，选项A的描述是正确的。而选项B、C、D的描述都是正确的。当数据文件的文件都很大、任务逻辑复杂、Map执行非常慢的时候，可以考虑增加Map数，以使得每个Map处理的数据量减少，从而提高任务的执行效率。当数据文件大小接近块大小时，如果只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，用一个Map任务去做会比较耗时，这时需要增加Map数，提高并行度，提高运算效率。因此，选项B、C的描述是正确的。而选项D表示上述描述不完全正确，也是正确的。

描述错误的是：C. 当数据文件大小接近块大小时，比如有一个127m的文件，正常会用一个map 去完成。但只有一个或者两个小字段，却有几千万的记录，如果 map 处理的逻辑比较复杂，用一个map任务去做，肯定也比较耗时，这时需要增加map数，提高并行度，提高运算效率。这句话