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相关试题
- 1.Spark是什么() 选项： A、Spark是基于内存计算的框架 B、Spark是基于磁盘计算的框架 C、Spark是一种基于RDD计算框架 D、Spark是一种并行计算框架
- 2.下列关于Spark的说法正确的有?A．Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言B．Spark生态系统中，Spark SQL组件可实现基于历史数据的交换式查询应用C．Spark生态系统中，Spark Streaming组件可实现基于实时数据流数据处理应用D．Spark 生态系统中，Spark组件可实现复杂批量数据处理的应用需求，其特点是基于内存的计算，比MapReduce速度更快
- 3.Spark与Hadoop的区别（ ）？ 选项： A:Spark是基于内存计算框架，而Hadoop基于硬盘计算框架 B:Spark是基于硬盘计算框架，而Hadoop基于内存计算框架 C:Spark是一站式计算框架，而Hadoop只适合离线处理计算框架 D:Spark只适合离线处理计算框架，而Hadoop是一站式计算框架
- 4.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可用作数据处理、迭代计算、数据挖掘。 选项： A:正确 B:错误
- 5.spark于Hadoop的区别是（ ） 选项： A:spark是基于内存计算框架，而Hadoop基于硬盘计算框架 B:Spark是基于硬盘计算框架，而Hadoop基于内存计算框架 C:Spark是一站式计算框架，而Hadoop只适合离线处理计算框架 D:Spark只适合离线处理计算框架，而Hadoop是一站式计算框架
- 6.Spark相对于Hadoop MapReduce，其优点在于（）选项： A:Spark对数据集可以执行的操作少于MapReduce; B:Spark执行时间与Hadoop相差无几; C:Spark提供了内存计算; D:Spark基于MapReduce的迭代执行机制
- 7.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。下列关于Spark描述正确的是（）。 选项： A、Spark通过将中间结果缓存在内存减少磁盘I/O提升运行速度 B、Spark支持Java、Python、Scala的API C、Spark支持复杂查询 D、Spark与MapReduce一样，不支持实时流计算
- 8.Spark生态系统组件Spark Streaming的应用场景是？ 选项： A: 基于历史数据的数据挖掘 B: 图结构数据的处理 C: 基于历史数据的交互式查询 D: 基于实时数据流的数据处理
- 9.下列基于Yarn的计算框架描述正确是（ ）。选项： A:MapReduce 是一种离线数据计算框架。 B:Storm是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架。 C:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。 D:Flink 是一种离线的数据计算框架。
- 10.大数据处理框架之流计算框架（）。 选项：A、Spark streaming hadoopFlinkD、STORM
- 11.【单选题】下列关于Spark的描述错误的是A. Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎 B. Spark是基于hadoop实现的分布式计算框架 C. Spark的中间输出和结果输出可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS D. Spark是一种计算引擎，主要负责数据的计算
- 12.【填空题】Spark是基于（ ）的大数据处理平台，其生态系统包括Spark Core、Spark SQL、（ ）、MLlib和GraphX。
- 13.______ 是构建在 Spark上的图计算模型，它利用spark框架提供的内存级存RDD、DAG和基于数据依赖的容错等特性，实现高效健壮的图计算框架
- 14.Spark Streaming是一种构建在Spark上的实时________________计算框架，扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。
- 15.相比于Hadoop MapReduce，Spark主要具有（ ）优点 选项： A、提供了分布式储存架构 B、Spark计算模式属于MapReduce，不局限于Map和Reduce操作，提供多种数据集操作类型，编程模型比Hadoop MapReduce灵活 C、Spark提供内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高 D、Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制
- 16.大数据处理框架之流计算框架（）。 A: hadoop B: Spark streaming C: Flink D: STORM
- 17.大数据处理框架之流计算框架（）。选项： A:hadoop; B:Spark streaming; C:Flink; D:STORM
- 18.大数据处理框架之流计算框架（）。选项： A:hadoop; B:Spark streaming; C:Flink; D:STORM
- 19.大数据处理框架之流计算框架（）。 选项： A: STORM B: Flink C: hadoop D: Spark streaming
- 20.大数据处理中的流计算框架包含Flink、Spark streaming、STORM
- 21.大数据处理框架之流计算框架（）。 选项： A、hadoop B、Spark streaming C、Flink D、STORM
- 22.大数据处理框架之流计算框架（）。 选项： A、hadoop B、Spark streaming C、Flink D、STORM
- 23.Apache Spark 核心组件有： Spark Streaming 、 Spark SQL 、 Spark 选项： A:提供流计算组件 B:是一个用来处理结构化数据的 C:基于内存多语言执行的核心引擎 D:GraphX是一个分布式图处理框架
- 24.Spark比MapReduce快的原因不包括()。 选项： A:Spark基于内存迭代， B:DAG计算模型比MapReduce更有效率 C:Spark是粗粒度的资源调度， D:Spark支持交互式处理，
