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Flink和Spark一样,都是基于内存的计算框架,都支持流计算。
A:正确
B:错误
错误
计算
框架
发布时间:
2024-06-20 13:30:25
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1.
Flink和Spark一样,都是基于内存的计算框架,都支持流计算。 选项: A、正确 B、错误
2.
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
3.
流计算框架中,包含Apache Flink、Spark Streaming和( )等分布式流计算框架实现流数据的实时计算。 选项:A、NifiB、FlumeC、SocketD、Storm
4.
大数据处理中的流计算框架包含Flink、Spark streaming、STORM 选项: A:正确 B:错误
5.
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
6.
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
7.
流计算框架中,包含Apache Flink、Spark Streaming和【 】等分布式流计算框架实现流数据的实时计算。 选项: A:Nifi B:Flume C:Socket D:Storm
8.
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。
9.
大数据处理中的流计算框架包含Flink、Spark streaming、STORM
10.
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
11.
比较有名的流计算框架有( ) 选项: A、Storm B、Hadoop C、Spark Streaming D、Flink
12.
大数据处理中的流计算框架包含Flink、Spark streaming、Storm。( )选项: A:对 B:错
13.
Spark 比 MapReduce 计算快的原因有( )。 选项: A、基于内存的计算 B、基于 DAG 的调度框架 C、基于 Lineage 的容错机制 D、基于分布式计算的框架
14.
下列对spark的描述错误的是A.快速、分布式、可扩展、容错的大数据计算框架B.基于内存计算,具有 低延迟的复杂分析性能C.Spark是Hadoop的替代方案D.Spark主要为交互式查询和迭代算法设计,支持内存存储和高效的容错恢复,Spark中间输出结果可以保存在内存中,减少读写HDFS的次数。
15.
______ 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
16.
【判断题】Hadoop分布式并行计算框架是基于内存的流处理框架。 选项: A:正确 B:错误
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()。 A: hadoop B: Spark streaming C: Flink D: STORM
19.
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
20.
大数据处理框架之流计算框架()。 选项: A: hadoop B: Flink C: Spark streaming D: STORM
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