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IBM StreamBase
B:Twitter Storm
C:Yahoo! S4
D:Spark Streaming
Spark Streaming无法实现毫秒级的流计算,而Storm可以实现毫秒级响应
Spark Streaming可以实现毫秒级的流计算,而Storm无法实现毫秒级响应
C:Spark Streaming和Storm都可以实现毫秒级的流计算
Spark Streaming和Storm都无法实现毫秒级的流计算
A、MLlib库从1.2版本以后分为两个包:spark.mllib和spark.ml
B、spark.mllib包含基于DataFrame的原始算法API
C、spark.mllib包含基于RDD的原始算法API
D、spark.ml则提供了基于RDD的、高层次的API
HBase
B:Spark
C:MySQL
D:Hadoop
HBase
B:Hadoop
C:MySQL
D:Spark
standalone
B:Spark on Mesos
C:Spark on YARN
D:Local
A、Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片为单位进行拆分,然后采用Spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据
B、Spark Streaming最主要的抽象是DStream(Discretized Stream,离散化数据流),表示连续不断的数据流
C、Spark Streaming可整合多种输入数据源,如Kafka、Flume、HDFS,甚至是普通的TCP套接字
D、Spark Streaming的数据抽象是DataFrame
SQL
B:Shark
C:Spark RDD
D:MapReduce
A、文件流
B、套接字流
C、RDD队列流
D、双向数据流
在RDD编程中需要生成一个SparkContext对象
在Spark SQL编程中需要生成一个SparkSession对象
C:运行一个Spark Streaming程序,就需要首先生成一个StreamingContext对象
D:在Spark SQL编程中需要生成一个StreamingContext对象
Spark
B:Meta表
C:Master
D:HDFS