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Spark SQL支持从哪些格式的外部结构化数据文件中读取数据创建DataFrame。( )
数据文件
结构化
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发布时间:
2024-04-18 17:14:37
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相关试题
1.
Spark创建DataFrame对象方式有() 选项:A.结构化数据文件 B.外部数据库 C.RDD D.Hive中的表
2.
Spark SQL可以从外部数据库中创建DataFrame,使用这种方式创建DataFrame需要通过JDBC连接或ODBC连接的方式访问数据库。( ) 选项: A:正确 B:错误
3.
Spark SQL可以从外部数据库中创建DataFrame,使用这种方式创建DataFrame需要通过JDBC连接或ODBC连接的方式访问数据库。( ) 分数:1分 选项: A:正确 B:错误
4.
Spark SQL可以通过JDBC从关系数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame进行一系列的操作后,不可以将数据重新写入到关系数据库中。 选项: A:正确 B:错误
5.
关于推出Spark SQL的原因,描述正确的是: 选项: A、使用Spark SQL和Spark MLlib,可以融合传统关系数据库的结构化数据管理能力和机器学习算法的数据处理能力 B、Spark SQL通过RDD将SQL查询与Spark程序无缝结合,让开发人员方便使用SQL语句进行数据处理 C、Spark SQL可以从各种非结构化数据源(如JSON文件)中读取数据,进行分析 D、Spark SQL提供了丰富的DataFrame API,可以对数据源执行各种关系操作
6.
DataFrame可以从很多数据源中创建,例如结构化文件、外部数据库、Hive表等数据源。
7.
Spark SQL可以处理的数据源包括哪些?选项: A:Hive表; B:数据文件、Hive表; C:数据文件、Hive表、RDD; D:数据文件、Hive表、RDD、外部数据库
8.
下面关于为什么推出Spark SQL的原因的描述正确的是:选项: A:Spark SQL可以提供DataFrame API,可以对内部和外部各种数据源执行各种关系操作; B:可以支持大量的数据源和数据分析算法,组合使用Spark SQL和Spark MLlib,可以融合传统关系数据库的结构化数据管理能力和机器学习算法的数据处理能力; C:Spark SQL无法对各种不同的数据源进行整合; D:Spark SQL无法融合结构化数据管理能力和机器学习算法的数据处理能力
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