奥鹏远程南开大学本部20春学期《大数据开发技术二》在线作业参考答案Word文档下载推荐.docx
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3.Scala元组的值是通过将单个的值包含在()中构成的
A小括号
B中括号
C大括号
D尖括号
4.当需要将一个普通的RDD转化为一个PairRDD时可以使用()函数来进行操作
Atransfer
Bchange
Cmap
Dbuild
C
5.以下哪个函数可以求两个RDD交集()
Aunion
Bsubstract
Cintersection
Dcartesian
6.以下哪个函数可以求两个RDD差集()
B
7.spark-submit配置项中()表示executor使用的总核数
A--num-executorsNUM
B--executor-memoryMEM
C--total-executor-coresNUM
D--executor-couresNUM
8.GraphX中()方法可以释放顶点缓存
Acache
Bpresist
CunpersistVertices
Dedges.unpersist
9.以下哪个方法可以从外部存储中创建RDD()
Aparallelize
BmakeRDD
CtextFile
DloadFile
10.Scala可以使用()关键字实现单例模式
Aobject
Bstatic
Cprivate
Dpublic
11.以下哪个不是Scala的数据类型()
AInt
BShortInt
CLong
DAny
12.Mllib中metrics.precisionByThreshold表示()指标
A准确度
B召回率
CF值
DROC曲线
13.图的结构通常表示为:
G(V,E),其中,E是图G中()
A顶点
B顶点的集合
C边
D边的集合
14.请问RDD的()操作用于将相同键的数据聚合
Ajoin
Bzip
CcombineByKey
Dcollect
15.Mllib中metrics.recallByThreshold
表示()指标
16.GraphX中EdgeRDD继承自()
AEdgeRDD
BRDD[Edge]
CVertexRDD[VD]
DRDD[(VertexId,VD)]
17.Dstream输出操作中()方法将DStream中的内容以文本的形式保存为文本文件
Aprint
BsaveAsTextFiles
CsaveAsObjectFiles
DsaveAsHadoopFiles
18.GraphX中()方法可以查询顶点信息
AnumVertices
BnumEdges
Cvertices
Dedges
19.Scala通过()来定义变量
Aval
Bval
Cdefine
Ddef
20.Mllib中线性会馆算法中的参数reParam表示()
A要运行的迭代次数
B梯度下降的步长
C是否给数据加干扰特征或者偏差特征
DLasso和ridge的正规化参数
21.Scala中()方法返回Map所有的value
Akey
Bkeys
Cvalue
Dvalues
D
22.Scala列表方法中返回所有元素,除了最后一个的方法是()
Adrop
Bhead
Cfilter
Dinit
23.SparkStreming中()函数可以使用func将源DStream中的每个元素进行聚合操作,返回一个内部所包含的RDD只有一个元素的新DStream
Breduce
Cjoin
Dcogroup
24.PairRDD可以通过()获得仅包含键的RDD
25.Scala中()方法返回Map所有的key
26.以下哪个是Scala的数据类型()
AAny
BNULL
CNothing
DAnyRef
A.B.C.D
27.以下算法中属于分类算法的是()
AKNN算法
B逻辑回归
C随机森林
DKmeans
28.Spark的RDD持久化操作有()方式
Cstorage
Dlong
29.SparkStreaming的特点有()
A单极性
B可伸缩
C高吞吐量
D容错能力强
B.C.D
30.SparkStreaming能够和()无缝集成
AHadoop
BSparkSQL
CMllib
DGraphX
31.Scala系统支持()作为对象成员
A通用类
B内部类
C抽象类
D复合类
32.Scala中可以用()方法来连接两个或多个列表
A:
:
B#:
CList.:
()
DList.concat()
33.SparkDataFrame中()方法可以返回一个List
Acollect
Btake
CtakeAsList
DcollectAsList
34.SparkDataFrame中()方法可以返回一个Array对象
35.Spark可以通过哪些外部存储创建RDD()
A文本文件
B目录
C压缩文件
D通配符匹配的文件
36.Spark只有键值对类型的RDD才能设置分区方式
T对
F错
37.Scala中列表是可变的
38.RDD的转换操作是用于触发转换操作的操作,这个时候才会真正开始进行计算。
39.Spark取代Hadoop仅仅是取代MapReduce这种计算框架,Spark可以取代HDFS吗
40.Spark在同一个应用中不能同时使用SparkSQL和Mllib
41.val如同Java里面的非final变量,可以在它的声明周期中被多次赋值。
42.Scala配备了一种表现型的系统,它以静态的方式进行抽象,以安全和连贯的方式进行使用。
43.RDD的mapPartitions操作会导致Partitions数量的变化
44.RDD的flatMap操作是将函数应用于RDD之中的每一个元素,将返回的迭代器(数组、列表等)中的所有元素构成新的RDD。
45.RDD的subtract用于用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除
46.MLlib中StandardScaler处理的对象是每一列,也就是每一维特征,将特征标准化为单位标准差或是0均值,或是0均值单位标准差。
47.RDD的filter函数返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD
48.用户可以在ApacheMesos上运行Spark
49.RDD中join操作根据键对两个RDD进行内连接,将两个RDD中键相同的数据的值相加。
50.PairRDD中groupByKey是对具有相同键的值进行分组
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