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答案：同城服务

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答案：体育

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答案：财经

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答案：汽车

什么类别最好的描述了这段话？如果美国打伊朗，最快可以多久解决战斗？
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答案：国际

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答案：同城服务

以下两句话的意思相同的吗？“不是我明明扣的银行卡的款，怎么我还的花呗去还款”，“花呗用银行卡还钱的号”。选项：是的，不是。答案：不是

这是关于哪方面的新闻： 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?正大、温氏等进入蛋鸡行业，蛋鸡养殖未来是大集团的天下吗？
答案：科技

这是关于哪方面的新闻？“天路”汽车兵驾驶一天一夜 为清醒打自己脸流血
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答案：故事

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答案：军事

哪个类别最好的描述了这篇新闻？大赛一触即发，中国对伊朗胜算有多大？国家队实力让人期待！
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这是关于哪方面的新闻？中山的激光焊接机有谁用过吗？
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答案：汽车

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。 
关键词：数据倾斜，MapReduce，大数据，增量分配。请问：上面的关键词都是这篇摘要合适的关键词吗？
选项：是的，不是
答案：是的

这个句子“为什么我的花呗用不了”转述(意思是一样的)了下面这句话？“我花呗有额度，商家也支持为啥我不能用”。选项：是的，不是。答案：是的