iPAS 考題解析
下列關於 MapReduce 的說法，何者正確？
中級 機器學習技術與應用
難度：進階 ★★★
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 機器學習技術與應用
- 知識主題
- 機器學習基礎數學
- 能力指標
- 機率/統計之機器學習基礎應用（L23101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「機器學習技術與應用」科目中的「機器學習基礎數學」範疇， 對應的能力指標為「機率/統計之機器學習基礎應用」，涵蓋數據的數學分佈特性、變異解釋等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
下列關於 MapReduce 的說法，何者正確？
- A. Map 負責映射轉換，Reduce 負責歸納統合 ✓ 正確答案
- B. Map 和 Reduce 必須在同一台機器上執行
- C. Reduce 在 Map 之前執行
- D. MapReduce 不適合大規模資料
詳細解析
正確答案：A. Map 負責映射轉換，Reduce 負責歸納統合
MapReduce 是分散式運算框架：Map 把大任務拆成小任務分散處理（映射），Reduce 把各節點的結果收集歸納（歸約）。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. Map 負責映射轉換，Reduce 負責歸納統合 （正確）
正確。MapReduce 的核心思想就是將大任務分解為兩個主要階段：Map 階段負責對輸入資料進行獨立的轉換和處理（映射），Reduce 階段則負責將 Map 階段的輸出進行聚合、歸納和統計（歸約）。
B. Map 和 Reduce 必須在同一台機器上執行 （不正確）
錯誤。MapReduce 是一個分散式運算框架，其設計目的就是為了在多台機器（叢集）上並行處理大規模資料，而不是限制在單一機器上執行。
C. Reduce 在 Map 之前執行 （不正確）
錯誤。MapReduce 的執行順序是固定的：Map 階段必須先完成其處理，產生中間結果，然後這些中間結果才會被傳遞給 Reduce 階段進行聚合。
D. MapReduce 不適合大規模資料 （不正確）
錯誤。MapReduce 正是為了解決大規模資料處理問題而設計的。它能夠將龐大的資料集分散到多個節點上並行處理，極大地提高了處理效率。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度，涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用，需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷，建議建立知識圖譜，把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了，建議回頭複習相關的基礎概念，確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高，建議先把初級範圍的基礎打穩，再挑戰中級進階題。
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iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
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