星期三期末考试

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以下不属于Spark框架中的组件的是( )。

Spark是Hadoop生态下( )组件的替代方案。

在Spark中，如果需要对实时数据进行流式计算，那么使用的子框架是( )。

关于Spark RDD，下列说法不正确的是( )。

以下关于Scala 的特性说法错误的是( )。

以下关于Scala的变量定义、赋值的代码，运行后一定会报错的是( )。

以下关于数组a的定义，最终数组 a的数据与其他选项不一致的是( )。

以元组pair为例，以下关于元组说法错误的是( )。

表达式for(i<- 1 to 3; for(j <- 1 to 3; if i !=j )) print(10 ∗ i+j))+" "，输出结果正确的是( )。

映射的示例代码如下，运行后res 的正确结果是( )。

val data = Map(1 -> "Chinese", 2 ->"Math", 3 -> "English")

val res = for ((k, v) <- data; if(k > 1)) yield v

定义类Counter，并通过new关键字实例化出counter对象，代码如下，以下选项的操作正确的是( )。

class Counter(name : String){

val a = 1

var b = "counter"

}

val counter =new Counter("computer")

以下方法中，从外部存储系统中创建RDD使用的方法是( )。

关于sortBy()方法的三个可输入参数，以下选项中描述错误的是( )。

Spark-shell的sortBy()方法示例：

val data = sc.parallelize(List(1, 4, 3, 5, 2))

val b = data.sortBy(x=>x)

b.collect

运行结果：res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

关于RDD集合操作方法，以下选项中描述错误的是( )。

对于RDD((a, 1), (a, 2), (a, 3))，使用“reduceByKey( )”进行合并，得到的结果是( )。

以下程序的输出结果是( )。

val alphabet = List("A", "B", "C")

val nums = List(1, 2)

print(alphabet.zip (nums))

saveAsTextFile()方法用于将( )以文本文件的格式存储到文件系统中。

Spark为处理结构化数据而设计的模块是( )。

现有一个DataFrame数据命名为data，在Spark SQL的DataFrame API中有众多方法可以对其数据进行查看。查看data数据的前10条数，以下写法错误是( )。

DataFrame可以将数据保存成持久化的表，使用的方法是( )。

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