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相关试题
- 1.下面有关MapReduce和Spark的说法错误的是哪个？? 它们都是支持大数据处理的分布式并行计算框架。|它们对机器学习算法的处理方法是一样的。|它们都可以把大数据转化为小数据，然后分布在集群进行并行分析。|Haoop支持模型并行，Spark支持数据并行。
- 2.下面哪个针对MapReduce的说法是错误的？选项： A:MapReduce是支持分布式机器学习算法的计算框架。; B:MapReduce的运行需要基础的分布式存储系统HDFS支持。; C:MapReduce可以对分布式的大数据分片进行并行的实时分析。; D:MapReduce上的数据分析属于数据并行计算类型。
- 3.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架，可以用来快速处理数据，支持迭代计算和各种数据挖掘以及机器学习算法。 选项： A:正确 B:错误
- 4.下面哪个针对MapReduce的说法是错误的？ 选项： A:传统机器学习通过数据的批处理很容易快速地处理大数据。 B:MapReduce的运行需要基础的分布式存储系统HDFS支持。 C:MapReduce可以对分布式的大数据分片进行并行的实时分析。 D:MapReduce上的数据分析属于数据并行计算类型。
- 5.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
- 6.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。
- 7.当前大数据技术的基础包括() 选项： A: 分布式文件系统 B: 分布式并行计算 C: 关系型数据库 D: 分布式数据库 E: 非关系型数据库 F: 分布式文件系统：大数据处理需要存储和管理海量的数据，分布式文件系统能够将数据分散存储在多台服务器上，提高数据的可靠性和扩展性。例如，Hadoop分布式文件系统(HDFS)是一个常见的分布式文件系统。 G: 分布式并行计算：大数据处理需要高效地并行计算大量数据，分布式并行计算能够将计算任务分配给多个计算节点进行同时处理，加快数据处理速度。例如，Hadoop的MapReduce框架就是一种分布式并行计算模型。 H: 分布式数据库：大数据场景中，需要对数据进行快速的存储和查询，传统的单机数据库无法满足大规模数据处理的需求，分布式数据库能够将数据分散存储在多个节点上，并支持水平扩展。例如，HBase和Cassandra都是常见的分布式数据库系统。
- 8.关于MapReduce的描述不正确的是？ 选项： A:MapReduce是Hadoop的核心组件 B:MapReduce是一个并行计算框架 C:MapReduce适合流式数据处理 D:MapReduce适合批量数据处理
- 9.下列关于Spark计算框架描述正确的有（ ）。选项： A:由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发。 B:类似Hadoop MapReduce的通用并行框架，是基于内存计算的大数据并行计算框架。 C:可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 D:Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架慢。
- 10.Spark中的RDD的说法正确的是（）A、弹性分布式数据集B、是Spark中最基本的数据抽象C、代表一个可变的集合D、代表的集合里面的元素可并行计算
- 11.Spark中的RDD的说法正确的是()。A、弹性分布式数据集B、是Spark中最基本的数据抽象C、代表一个可变的集合D、代表的集合里面的元素可并行计算
- 12.MapReduce是一个分布式的数据处理方法，可以将大量的数据处理工作拆分成多个线程并行处理，然后将结果合并在一起。（ ） 选项：A、对 B、错
- 13.Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别？
- 14.Spark提供了基于____计算的大数据并行计算框架,具备更高的迭代运算效率。
- 15.有关分布式机器学习的说法，错误的是哪个？ 选项： A:分布式机器学习需要依赖Hadoop、Spark等分布式存储和计算框架。; B:分布式机器学习面对的首要问题主要是数据量，而不是速度的问题。; C:对运算速度要求高的机器学习算法可以优先使用Spark计算框架。; D:分布式计算可以在单个常规的服务器上运行。
- 16.流计算的数据处理框架中，哪个框架支持高吞吐量处理？ 选项：A、Apache FlinkB、Apache Spark StreamingC、Apache StormD、以上都是
- 17.以下有关传统机器学习算法处理大数据的说法错误的是哪个？ 选项： A、传统机器学习算法大多数不支持数据的批处理。 B、大数据通过合理切分就可以转化为传统机器学习算法容易处理的小数据。 C、传统机器学习的算法在处理大数据时需要通过分布式的改造。 D、传统机器学习通过数据的批处理很容易快速地处理大数据。
- 18.以下有关传统机器学习算法处理大数据的说法错误的是哪个？选项： A:传统机器学习算法大多数不支持数据的批处理。; B:大数据通过合理切分就可以转化为传统机器学习算法容易处理的小数据。; C:传统机器学习的算法在处理大数据时需要通过分布式的改造。; D:传统机器学习通过数据的批处理很容易快速地处理大数据。
- 19.空间数据并行化计算主要依托于三种并行计算架构，他们是：选项： A:共享内存并行计算; B:分布式共享内存并行计算; C:空间依赖并行计算; D:通用计算图形处理器
- 20.关于数据并行化，以下说法正确的是（ ）选项： A:不是所有数据都可以用数据平行的方法处理; B:数据并行需要输入数据能够被切分成独立的若干块，可以分别处理 ; C:数据并行每一块的处理都必须是幂等的; D: 数据并行就是使用MapReduce的另一种说法
- 21.()是海量数据处理的并行编程模式 答案:MapReduce
- 22.RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合选项： A:正确; B:错误
