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答案：射击游戏

这是关于哪方面的新闻？我国东北地区为何没有形成春旱？
选项：故事，文化，娱乐，体育，财经，房产，汽车，教育，科技，军事，旅游，国际，股票，农业，游戏
答案：财经

这是关于哪方面的新闻？如何评价黄章？
选项：故事，文化，娱乐，体育，财经，房产，汽车，教育，科技，军事，旅游，国际，股票，农业，游戏
答案：科技

什么类别最好的描述了这段话？郑州石窟寺在哪里，好玩吗？
选项：故事，文化，娱乐，体育，财经，房产，汽车，教育，科技，军事，旅游，国际，股票，农业，游戏
答案：旅游

这些关键词“Reducer，大数据，增量分配，细粒度”代表了这篇论文的摘要：“MapReduce以其简洁的编程模型，被广泛应用于大规模和高维度数据集的处理，如日志分析、文档聚类和其他数据分析。开源系统Hadoop很好地实现了MapReduce模型，但由于自身采用一次分区机制，即通过Hash／Range分区函数对数据进行一次划分，导致在处理密集数据时，Reduce端常会出现数据倾斜的问题。虽然系统为用户提供了自定义分区函数方法，但不幸的是在不清楚输入数据分布的情况下，数据倾斜问题很难被避免。为解决数据划分的不均衡，该文提出一种将分区向Reducer指派时按照多轮分配的分区策略。该方法首先在Map端产生多于Reducer个数的细粒度分区，同时在Mapper运行过程中实时统计各细粒度分区的数据量；然后由JobTracker根据全局的分区分布信息筛选出部分未分配的细粒度分区，并用代价评估模型将选中的细粒度分区分配到各Reducer上；依照此方法，经过多轮的筛选、分配，最终在执行Reduce（）函数前，将所有细粒度分区分配到Reduce端，以此解决分区后各Reducer接收数据总量均衡的问题。最后在Zipf分布数据集和真实数据集上与现有的分区切分方法Closer进行了对比，增量式分区策略更好地解决了数据划分后的均衡问题。”。这是正确的吗？
选项：是的，不是
答案：不是

以下两句话的意思相同的吗？“花呗手机号与支付宝手机号不一致怎么办”，“我得支付宝和花呗手机号不一致怎么办”。选项：是的，不是。答案：是的

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答案：社区服务

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答案：其他