南开大学22秋学期（高起本1709-1803、全层次1809-2103）《大数据开发技术（二）》在线作业二

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22秋学期（高起本1709-1803、全层次1809-2103）《大数据开发技术（二）》在线作业-00002

1.Spark中DataFrame的（）方法是进行连接查询
选项A：where
选项B：join
选项C：limit
选项D：apply
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2.在图结构中，每个元素都可以有（）前驱
选项A：至少一个
选项B：零个或多个
选项C：一个
选项D：零个
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3.Spark GraphX中类Graph的collectNeighborIds(edgeDirection: EdgeDirection)方法可以（）
选项A：收集邻居顶点的顶点Id和顶点属性
选项B：收集邻居顶点的顶点Id
选项C：向指定顶点发送信息并聚合信息
选项D：将顶点信息更新到图中
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4.PairRDD中（）函数可以对具有相同键的值进行分组
选项A：mapValues
选项B：groupBy
选项C：groupByKey
选项D：reduceByKey
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5.Spark中DataFrame的（）方法是进行条件查询
选项A：where
选项B：join
选项C：limit
选项D：apply
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6.Scala函数组合器可以对集合中的元素进行分组操作，结果得到的是一个Map的方法是（）
选项A：filter
选项B：flatten
选项C：grouby
选项D：flatmap
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7.在MLlib中，逻辑回归算法的输入值为（）类型
选项A：Double
选项B：LabledPoint
选项C：Point
选项D：SGB
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8.Scala列表方法中丢弃前n个元素，并返回新列表的方法是（）
选项A：drop
选项B：head
选项C：filter
选项D：init
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9.Graph类中如果要根据边数据创建图，边数据需要加载为二元组，可以选择是否对边分区，应该用（）方法
选项A：Graph(vertices,edges, defaultVertexAttr)
选项B：Graph.fromEdges(RDD[Edge[ED]], defaultValue)
选项C：Graph.fromEdgeTuples(rawEdges: RDD[(VertexId, VertexId)], defaultValue,)
选项D：GraphLoader.edgeListFile(sc,filename)
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10.Scala函数组合器可以把一个二维的列表展开成一个一维的列表的方法是（）
选项A：filter
选项B：flatten
选项C：grouby
选项D：flatmap
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11.以下算法中属于聚类算法的是（）
选项A：KNN算法
选项B：逻辑回归
选项C：随机森林
选项D：Kmeans
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12.Scala通过（）来定义常量
选项A：val
选项B：val
选项C：define
选项D：def
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13.Dstream窗口操作中（）方法返回基于滑动窗口的DStream中的元素的数量
选项A：window
选项B：countByWindow
选项C：reduceByWindow
选项D：reduceByKeyAndWindow
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14.GraphX中graph.triplets可以得到（）
选项A：顶点视图
选项B：边视图
选项C：顶点与边的三元组整体视图
选项D：有向图
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15.PairRDD的（）方法，可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起，合并为一个RDD。
选项A：join
选项B：union
选项C：substract
选项D：intersection
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16.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
选项A：transfer
选项B：change
选项C：map
选项D：build
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17.Spark Streming中（）函数可以合并两个DStream，生成一个包含两个DStream中所有元素的新DStream对象
选项A：map
选项B：flatMap
选项C：filter
选项D：union
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18.MLlib 中可以调用mllib.tree.DecisionTree 类中的静态方法（）训练分类树
选项A：trainClassifier
选项B：trainRegressor
选项C：LogisticRegressionModel
选项D：LabeledPoint
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19.请问RDD的（）操作用来计算RDD中所有元素个数
选项A：count
选项B：num
选项C：length
选项D：number
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20.Dstream输出操作中print方法在Driver中打印出DStream中数据的()元素。
选项A：第一个
选项B：所有
选项C：前10个
选项D：前100个
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21.一般情况下，对于迭代次数较多的应用程序，Spark程序在内存中的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的（）多倍
选项A：2
选项B：10
选项C：100
选项D：1000
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22.递归函数意味着函数可以调用它（）
选项A：其他函数
选项B：主函数
选项C：子函数
选项D：自身
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23.Mllib中metrics.fMeasureByThreshold
表示（）指标
选项A：准确度
选项B：召回率
选项C：F值
选项D：ROC曲线
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24.Scala函数组合器可以过滤移除使得传入的函数的返回值为false的元素的方法是（）
选项A：filter
选项B：flatten
选项C：grouby
选项D：flatmap
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25.GraphX中graph.edges可以得到（）
选项A：顶点视图
选项B：边视图
选项C：顶点与边的三元组整体视图
选项D：有向图
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26.Spark SQL可以处理（）
选项A：RDD
选项B：Parquet文件
选项C：JSON文件
选项D：Hive表
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27.Scala中使用（）方法来查看两个集合的交集元素
选项A：Set.concat
选项B：Set.&
选项C：Set.&&
选项D：Set.intersect
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28.以下哪种方法可以让Spark不自定义分区也能对任何类型RDD 简单重分区（）
选项A：resetpartition
选项B：repartiton
选项C：Partition
选项D：coalesce
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29.Scala支持（）
选项A：显式参数
选项B：隐式参数
选项C：转换
选项D：多态方法
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30.Spark DataFrame中（）方法可以获取若干行数据
选项A：first
选项B：head
选项C：take
选项D：collect
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31.Spark Streaming支持实时流式数据，包括（）
选项A：Web服务器日志文件
选项B：社交网络数据
选项C：实时交易数据
选项D：类似Kafka的信息数据
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32.以下哪个方法可以创建RDD（）
选项A：parallelize
选项B：makeRDD
选项C：textFile
选项D：loadFile
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33.MLlib中用于线性回归算法的包主要有（）
选项A：LinearRegressionWithSGD
选项B：RidgeRegressionWithSGD
选项C：LassoWithSGD
选项D：LeftRegression
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34.Scala中使用（） 方法来连接两个集合
选项A：append
选项B：++
选项C：concat
选项D：Set.++()
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35.Spark DataFrame中（）方法可以返回一个List
选项A：collect
选项B：take
选项C：takeAsList
选项D：collectAsList
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36.Spark SQL包括基本的SQL语法和HiveQL语法
选项A：对
选项B：错
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37.RDD的行动操作通过某种函数将一个RDD 转换为一个新的RDD ， 但是转换操作是懒操作，不会立刻执行计算。
选项A：对
选项B：错
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38.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。
选项A：对
选项B：错
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39.Scala中高阶函数可以产生新的函数，并将新的函数作为返回值。
选项A：对
选项B：错
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40.Spark只有键值对类型的RDD才能设置分区方式
选项A：对
选项B：错
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41.Scala中++i和i++表示变量i自增1
选项A：对
选项B：错
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42.Scala是一种纯面向对象的语言，每个值都是对象。
选项A：对
选项B：错
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43.Spark Streming中DStream可以通过外部数据源（Kafka，Flume，Twitter等）来获取，也可以通过现有DStream的高级操作（Transformation操作）获得
选项A：对
选项B：错
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44.Scala是不可扩展的
选项A：对
选项B：错
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45.RDD是一个可读写的数据结构
选项A：对
选项B：错
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46.Scala中Map 合并时会移除重复的 key
选项A：对
选项B：错
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47.Scala是Scalable Language的简写，是一门多范式的编程语言，设计初衷是不包括面向对象编程的特性。
选项A：对
选项B：错
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48.RDD中combineByKey不允许返回类型与输入数据类型不同的返回值
选项A：对
选项B：错
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49.Scala中列表是可变的
选项A：对
选项B：错
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50.Scala可以通过“var” 来定义变量，通过“val” 关键字来定义常量
选项A：对
选项B：错
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