传统的 MapReduce 模型要求每一轮 MapReduce 操作之后，数据必须落地到分布式文件系统

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试卷: 阿里云大数据专业ACP认证模拟考试练习题
[单选题]

传统的 MapReduce 模型要求每一轮 MapReduce 操作之后，数据必须落地到分布式文件系统上。而一般的 MapReduce 应用通常由多个 MapReduce 作业组成，每个作业结束之后需要写入磁盘，接下去的 Map任务很多情况下只是读一遍数据，为后续的 Shuffle 阶段做准备，这样其实造成了冗余的 IO 操作。为了解决这一问题，ᨀ供更优的性能，大数据计算服务ᨀ供了扩展的 MapReduce 模型，该模型区别于普通 MapReduce 模型的主要特点是？

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