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）》在线作业一

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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-00001

1.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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2.请问RDD的（）操作把RDD 所有元素转换成数组并返回到Driver 端
选项A：join
选项B：zip
选项C：combineByKey
选项D：collect
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3.图的结构通常表示为：G(V,E)，其中，E是图G中()
选项A：顶点
选项B：顶点的集合
选项C：边
选项D：边的集合
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4.GraphX中（）方法可以释放边缓存
选项A：cache
选项B：presist
选项C：unpersistVertices
选项D：edges.unpersist
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5.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
选项A：print
选项B：saveAsTextFiles
选项C：saveAsObjectFiles
选项D：saveAsHadoopFiles
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6.Dstream窗口操作中（）方法基于滑动窗口对（K，V）键值对类型的DStream中的值按K使用聚合函数func进行聚合操作，得奥鹏南开在线作业满分答案参考到一个新的Dstream
选项A：window
选项B：countByWindow
选项C：reduceByWindow
选项D：reduceByKeyAndWindow
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7.以下哪个函数可以求两个RDD交集 （）
选项A：union
选项B：substract
选项C：intersection
选项D：cartesian
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8.Spark GraphX中类Graph的joinVertices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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9.spark-submit配置项中（）表示Driver程序使用的内存大小
选项A：–driver-memory MEM
选项B：–executor-memory MEM
选项C：–total-executor-cores NUM
选项D：–executor-coures NUM
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10.Scala列表方法中输出符号指定条件的所有元素的方法是（）
选项A：drop
选项B：head
选项C：filter
选项D：init
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11.一般情况下，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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12.以下哪个函数可以求两个RDD的笛卡尔积（）
选项A：union
选项B：substract
选项C：intersection
选项D：cartesian
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13.RDD的（）操作通常用来划分单词
选项A：filter
选项B：union
选项C：flatmap
选项D：mapPartitions
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14.GraphX中graph.vertices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.spark-submit配置项中（）表示executor使用的总核数
选项A：–num-executors NUM
选项B：–executor-memory MEM
选项C：–total-executor-cores NUM
选项D：–executor-coures NUM
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16.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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17.Scala列表方法中通过给定的方法将所有元素重新计算的方法是（）
选项A：filter
选项B：foreach
选项C：map
选项D：mkString
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18.（）是Spark的核心，提供底层框架及核心支持
选项A：Spark Core
选项B：Spark SQL
选项C：Spark Streaming
选项D：Mllib
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19.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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20.Spark Streming中（）函数可以对源DStream中的每一个元素应用func方法进行计算，如果func函数返回结果为true，则保留该元素，否则丢弃该元素，返回一个新的Dstream
选项A：map
选项B：flatMap
选项C：filter
选项D：union
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21.Mllib中线性会馆算法中的参数numIterations表示（）
选项A：要运行的迭代次数
选项B：梯度下降的步长
选项C：是否给数据加干扰特征或者偏差特征
选项D：Lasso 和ridge 的正规化参数
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22.GraphX中（）方法可以查询顶点个数
选项A：numVertices
选项B：numEdges
选项C：vertices
选项D：edges
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23.图的结构通常表示为：G(V,E)，其中，G表示（）
选项A：图
选项B：子图
选项C：顶点
选项D：边
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24.Scala中（）方法返回一个列表，包含除了第一个元素之外的其他元素
选项A：head
选项B：init
选项C：tail
选项D：last
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25.Dstream输出操作中（）方法在Driver中打印出DStream中数据的前10个元素。
选项A：print
选项B：saveAsTextFiles
选项C：saveAsObjectFiles
选项D：saveAsHadoopFiles
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26.Scala函数支持（）
选项A：递归函数
选项B：高阶函数
选项C：柯里化
选项D：匿名函数
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27.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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28.以下哪个是Scala的数据类型（）
选项A：Any
选项B：NULL
选项C：Nothing
选项D：AnyRef
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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.Mllib实现了一些常见的机器学习算法和应用程序，包括（）
选项A：分类
选项B：聚类
选项C：降维
选项D：回归
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31.以下是机器学习的常用算法的是（）
选项A：回归算法
选项B：聚类算法
选项C：降维算法
选项D：分类算法
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32.Scala中构造列表的两个基本单位是 （）
选项A：Nil
选项B：Nill
选项C：::
选项D：List
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33.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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34.Spark SQL读取的数据源支持（）
选项A：Hive表
选项B：Parquent文件
选项C：JSON数据
选项D：关系数据库
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35.以下算法中属于分类算法的是（）
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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36.PairRDD中groupByKey是对具有相同键的值进行分组
选项A：对
选项B：错
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37.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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38.聚类是一种无监督学习的方法，用于将高度相似的数据分到一类中
选项A：对
选项B：错
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39.图（Graph）是一种复杂的非线性结构
选项A：对
选项B：错
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40.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。
选项A：对
选项B：错
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41.Spark RDD 是惰性求值的， 如果需要对一个RDD 多次使用，那么调用行动操作时每次都需要重复计算RDD 以及它的依赖。
选项A：对
选项B：错
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42.RDD中zip操作要求两个RDD的partition数量以及元素数量都相同
选项A：对
选项B：错
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43.Dstream输出操作中foreachRDD的正确用法是使用rdd.foreachPartition方法创建一个单独的连接对象，然后使用该连接对象输出所有RDD分区中的数据到外部系统
选项A：对
选项B：错
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44.Scala 列表与数组非常相似，列表的所有元素可具有不同的类型。
选项A：对
选项B：错
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45.Scala函数组合器中groupBy是对集合中的元素进行分组操作，结果得到的是一个Map
选项A：对
选项B：错
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46.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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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.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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49.Scala中元组是是一种可迭代的键值对（key/value）结构。
选项A：对
选项B：错
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50.RDD的union函数会将两个RDD元素合并成一个并且去处重复元素
选项A：对
选项B：错
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