Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)-21級(jí)學(xué)習(xí)通超星期末考試答案章節(jié)答案2024年

Spark大數(shù)據(jù)技術(shù)_21級(jí)學(xué)習(xí)通超星期末考試章節(jié)答案2024年【判斷題】SparkCore中的shuffle操作是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾的一種方式。答案:

答案:錯(cuò)【判斷題】在SparkCore中,persist()函數(shù)可以將RDD的內(nèi)容緩存到磁盤(pán)或網(wǎng)絡(luò)中以提高計(jì)算速度。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkCore中,reduce()函數(shù)可以將RDD中的元素進(jìn)行聚合,并返回一個(gè)新的RDD。答案:

答案:錯(cuò)【判斷題】在SparkCore中,SparkContext是一個(gè)必須要?jiǎng)?chuàng)建的對(duì)象,用于管理Spark應(yīng)用程序的資源。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkCore中,cache()函數(shù)可以將RDD的內(nèi)容緩存到內(nèi)存中以提高計(jì)算速度。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkCore中,transformation操作會(huì)立即計(jì)算并返回結(jié)果,而action操作則會(huì)延遲計(jì)算并返回一個(gè)新的RDD。答案:

答案:錯(cuò)【判斷題】在SparkCore中,flatMap()函數(shù)可以將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用于RDD中的每個(gè)元素,并返回一個(gè)新的RDD,其中的元素是扁平化的。答案:

答案:對(duì)【判斷題】SparkCore中的map()函數(shù)可以將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用于RDD中的每個(gè)元素,并返回一個(gè)新的RDD。答案:

答案:對(duì)【判斷題】SparkCore是Spark的一個(gè)組件,提供了數(shù)據(jù)處理和分析的核心功能。答案:

答案:對(duì)【判斷題】RDD是SparkCore的一個(gè)重要概念,代表一個(gè)彈性分布式數(shù)據(jù)集。答案:

答案:對(duì)【單選題】SparkCore提供了哪些核心功能?

答案:數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析【單選題】針對(duì)RDD操作的map()和flatMap()有什么區(qū)別?

答案:map()將函數(shù)應(yīng)用于每個(gè)元素并返回一個(gè)新的RDD,而flatMap()將函數(shù)應(yīng)用于每個(gè)元素并返回一個(gè)扁平化的新RDD?！締芜x題】SparkCore中的persist()方法和cache()方法有什么區(qū)別?

答案:persist()可以將RDD的內(nèi)容緩存到內(nèi)存、磁盤(pán)或網(wǎng)絡(luò)中,而cache()只能將RDD的內(nèi)容緩存到內(nèi)存中?！締芜x題】Spark中的RDD代表什么?

答案:分布式數(shù)據(jù)集【單選題】SparkCore中的shuffle操作是什么?

答案:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行打亂并重新分區(qū)【單選題】SparkCore是什么?

答案:Spark的核心組件【單選題】SparkCore中的cache()方法的作用是什么?

答案:將RDD的內(nèi)容緩存到內(nèi)存中,以便快速重用?！締芜x題】SparkCore中的reduce()和fold()有什么區(qū)別?

答案:reduce()和fold()都將一個(gè)函數(shù)應(yīng)用于RDD中的元素,并返回一個(gè)聚合結(jié)果。但是,fold()可以指定一個(gè)初始值?！締芜x題】SparkCore中的SparkContext是什么?

答案:Spark應(yīng)用程序的入口點(diǎn)【判斷題】在SparkSQL中,可以使用DataFrame的API或SQL語(yǔ)句對(duì)DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)分組操作。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkSQL中,DataFrame是一種不可變的分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkSQL中,可以使用DataFrame的API或SQL語(yǔ)句對(duì)DataFrame進(jìn)行聚合操作。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkSQL中,可以使用DataFrame的API或SQL語(yǔ)句對(duì)DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)排序操作。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkSQL中,DataFrame的API提供了比SQL語(yǔ)句更靈活的操作方式。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkSQL中,可以使用SQL語(yǔ)句對(duì)DataFrame進(jìn)行查詢操作。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkSQL中,可以使用DataFrame的API或SQL語(yǔ)句對(duì)DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)連接操作。答案:

答案:對(duì)【判斷題】在SparkSQL中,DataFrame支持隨機(jī)訪問(wèn)。答案:

答案:錯(cuò)【判斷題】在SparkSQL中,可以使用DataFrame的API或SQL語(yǔ)句對(duì)DataFrame進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)操作。答案:

答案:對(duì)【單選題】在SparkSQL中,如何將DataFram