奧鵬南開20春學期1709、1803、1809、1903、1909、2003大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)二在線作業(yè)_3隨機

1、I.Scala中合并兩個數(shù)組的方法是（）A.line B.add C.append D.concat【參考答案】：D2.以下哪個函數(shù)可以對RDDS行排序()A.sortBy B.filter C.distinct D.intersection【參考答案】：A3. Graph類中如果要直接通過邊數(shù)據(jù)文件創(chuàng)建圖，要求數(shù)據(jù)按空格分隔,應該用()方法A.Graph(vertices,edges,defaultVertexAttr) B.Graph.fromEdges(RDDEdgeED,defaultValue) C.Graph.fromEdgeTuples(rawEdges: RDD(VertexI

2、d,VertexId),defaultValue,) D.GraphLoader.edgeListFile(sc,filename)【參考答案】：D4.下列Scala代碼應輸出()：var a=0; var b=0 var sum=0; for(a-1 until 3; b-1until 3) sum+=a+b; println(sum);A.36B.35C.11D.12【參考答案】：D5. GraphX中()是提供頂點的各種操作方法的對象A.RDDEdge B.EdgeRDD C.RDD(VertexId,VD) D.VertexRDD【參考答案】：D6.Scala列表方法中返回所有元素，除

3、了最后一個的方法是()【參考答案】：D7. Dstream輸出操作中（）方法在Driver中打印出DStream中數(shù)據(jù)的前12個元素。A.print B.saveAsTextFiles C.saveAsObjectFiles D.saveAsHadoop Files【參考答案】：C8.（）是Spark的核心，提供底層框架及核心支持A.Spark Core B.Spark SQL C.Spark Streaming D.Mllib【參考答案】：A9.如果numPartitions是分區(qū)個數(shù)， 那么Spark每個RDD勺分區(qū)ID范圍是（）A.0,numPartitions B.0,numParti

4、tions-1 C.1,numPartitions-1D.1,numPartitions【參考答案】：B10. PairRDD中（）函數(shù)可以對具有相同鍵的值進行分組A.mapValues B.groupBy C.groupByKey D.reduceByKey【參考答案】：CA.dropB.headC.filterD.init11. GraphX中（）方法可以緩存整個圖，并指定存儲級別A.cache B.presist C.unpersistVertices D.edges.unpersist【參考答案】：B12.當需要將一個普通的RDD?；癁橐粋€PairRDD時可以使用（）函數(shù) 來進行操作A

5、.transfer B.change C.map D.build【參考答案】：C13. Dstream窗口操作中（）方法基于滑動窗口對（K, V）鍵值對類型 的DStream中的值按K使用聚合函數(shù)func進行聚合操作，得到一個新 的DstreamA.window B.countByWindow C.reduceByWindow D.reduceByKeyAndWi ndow【參考答案】：D14. spark-submit配置項中（）表示executor使用的總核數(shù)A.-num-executors NUM B.-executor-memoryMEMC.-total-executor-cores

6、NUMD.-executor-coures NUM【參考答案】：C15.圖結(jié)構(gòu)中如果任意兩個頂點之間都存在邊，那么稱之為（）A.完全圖B.有向完全圖C.無向圖D.簡單圖【參考答案】：A16.以下哪個函數(shù)可以求兩個RDD勺笛卡爾積（）A.union B.substract C.intersection D.cartesian17.Scala類通過子類化和基于靈活的混合類來進行擴展，作為#的一個可靠性解決方案A.多態(tài)B.虛函數(shù)C.派生D.多重繼承【參考答案】：D18. MLlib中可以調(diào)用mllib.tree.DecisionTree類中的靜態(tài)方法（）訓練分類樹A.trainClassifierB

7、.trainRegressor C.LogisticRegressionModelD.LabeledPoint【參考答案】：A19.以下哪個不是Scala的數(shù)據(jù)類型（）A.Int B.Short Int C.Long D.Any【參考答案】：B20. Mllib中metrics.precisionByThreshold表示（）指標A.準確度B.召回率C.F值D.ROC線【參考答案】：A21. PairRDD可以通過（）獲得僅包含鍵的RDDA.key B.keys C.value D.values【參考答案】：B22. RDD的（）操作通常用來劃分單詞A.filter B.union C.fla

8、tmap D.mapPartitions23.請問RDD勺（）操作作用于K-V類型的RDD，返回指定K的所有V值A.search B.find C.findByKey D.lookup【參考答案】：D24.圖的結(jié)構(gòu)通常表示為：G（V,E）,其中，V是圖G中（）A.頂點B.頂點的集合C.邊D.邊的集合【參考答案】：B25.一般情況下，對于迭代次數(shù)較多的應用程序，Spark程序在內(nèi)存中的運行速度是Hadoop MapReducei!行速度的（）多倍A.2B.10C.100D.1000【參考答案】：C26. PairRDD中（）函數(shù)可以進行分組A.mapValues B.groupBy C.grou

9、pByKey D.reduceByKey【參考答案】：BC27.Spark創(chuàng)建DataFrame對象方式有（）A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文件B.外部數(shù)據(jù)庫C.RDD D.Hive中的表【參考答案】：ABCD28.Spark DataFrame中（）方法可以返回一個Array對象A.collect B.take C.takeAsList D.collectAsList【參考答案】：AB29.Spark Core包含的功能有（）A.任務調(diào)度B.內(nèi)存管理C.SQL查詢D.容錯機制【參考答案】：ABD30.Spark Streaming能夠和（）無縫集成A.Hadoop B.Spark SQL C.Mllib D

10、.GraphX【參考答案】：BCD31.以下是機器學習的常用算法的是（）A.回歸算法B.聚類算法C.降維算法D.分類算法【參考答案】：ABCD32.Scala支持（）A.匿名函數(shù)B.高階函數(shù)C.函數(shù)嵌套D.柯里化【參考答案】：ABCD33.Spark中DataFrame的（）方法是查詢指定字段的數(shù)據(jù)信息A.select B.selectExpr C.col D.apply【參考答案】：ABCD34.Spark可以通過哪些外部存儲創(chuàng)建RDD（）A.文本文件B.目錄C.壓縮文件D.通配符匹配的文件【參考答案】：ABCDA.appendB.C.concatD.Set.()35.Scala中使用（）方

11、法來連接兩個集合【參考答案】：BD36.Scala可以通過“val ”來定義變景，通過“var ”關鍵字來定義常景T.對F.錯【參考答案】：F37.Scala中列表是可變的T.對F.錯【參考答案】：F38. MLlib由一些通用的學習算法和工具組成，包括分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾、降維等，同時還包括底層的優(yōu)化原語和高層的管道API。T.對F.錯【參考答案】：T39. RDD的union函數(shù)會將兩個RD阮素合并成一個并且去處重復元素T.對F.錯【參考答案】：F40.聚類是一種無監(jiān)督學習的方法，用于將高度相似的數(shù)據(jù)分到一類中T.對F.錯【參考答案】：T41.Spark SQL包括基本的SQL語法和HiveQL語法T.對F.錯【參考答案】：T42.Scala函數(shù)組合器中flatten可以把嵌套的結(jié)構(gòu)展開T.對F.錯【參考答案】：T43.Scala中默認情況下使用的是可變的MapT.對F.錯【參考答案】：F44.Scala在子類中重寫超類的抽象方法時，需要使用override關鍵字T.對F.錯【參考答案】：F45.Scala是Scalable Language的簡寫，是一門多范式的編程語言， 設計初衷是不包括函數(shù)式編程的特性。T.對F.錯【參考答案】：F46.Scala語言中提供的數(shù)組是用來存儲動態(tài)大小的同類型元素T.對F.錯【參考答案】：F47.RD D的行動操作通過某種函