南开23春学期（高起本：1709-2103、专升本高起专：1903-2103）《大数据开发技术（二）》在线作业二

奥鹏南开大学新学期作业参考

南开大学23春学期（高起本：1709-2103、专升本/高起专：1903-2103）《大数据开发技术（二）》在线作业

1.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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2.（）是AMPLab发布的一个R开发包，使得R摆脱单机运行的命运，可以作为Spark的Job运行在集群上
选项A：SparkR
选项B：BlinkDB
选项C：GraphX
选项D：Mllib
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3.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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4.以下哪个不是Scala的数据类型（）
选项A：AnyRef
选项B：Anything
选项C：NULL
选项D：Nothing
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5.Spark GraphX中类Graph的reverse方法可以（）
选项A：反转图中所有边的方向
选项B：按照设定条件取出子图
选项C：取两个图的公共顶点和边作为新图，并保持前一个图顶点与边的属性
选项D：合并边相同的属性
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6.图结构中如果任意两个顶点之间都存在边，那么称之为（）
选项A：完全图
选项B：有向完全图
选项C：无向图
选项D：简单图
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7.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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8.Scala中（）方法返回一个列表，包含除了最后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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9.var a=10;
for(a-1 until 20){
println(a);
}
共循环了（）次
选项A：10
选项B：11
选项C：20
选项D：19
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10.以下哪个函数可以求两个RDD差集 （）
选项A：union
选项B：substract
选项C：intersection
选项D：cartesian
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11.以下哪个函数可以对两个RDD进行合并（）
选项A：union
选项B：substract
选项C：intersection
选项D：cartesian
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12.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(r奥鹏南开大学新学期作业参考awEdges: RDD[(VertexId, VertexId)], defaultValue,)
选项D：GraphLoader.edgeListFile(sc,filename)
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13.Scala中（）方法返回Map所有的value
选项A：key
选项B：keys
选项C：value
选项D：values
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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.GraphX中（）是完整提供边的各种操作类
选项A：RDD[Edge]
选项B：EdgeRDD
选项C：RDD[(VertexId,VD)]
选项D：VertexRDD
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16.GraphX中（）是存放着存放顶点的RDD
选项A：RDD[Edge]
选项B：EdgeRDD
选项C：RDD[(VertexId,VD)]
选项D：VertexRDD
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17.Spark GraphX中类Graph的collectNeighbors(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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18.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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19.Graph类中如果根据边数据创建图，数据需要转换成RDD[Edge[ED]类型，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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20.（）是Spark的数据挖掘算法库
选项A：Spark Core
选项B：BlinkDB
选项C：GraphX
选项D：Mllib
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21.Spark Streming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
选项A：union
选项B：reduce
选项C：join
选项D：cogroup
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22.Scala函数组合器可以通过一个函数重新计算列表中所有元素，并且返回一个相同数目元素的新列表的方法是（）
选项A：map
选项B：foreach
选项C：flatten
选项D：flatmap
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23.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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24.Scala列表方法中获取列表的第一个元素的方法是（）
选项A：drop
选项B：head
选项C：filter
选项D：init
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25.Spark Streming中（）函数可以对源DStream的每个元素通过函数func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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26.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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27.TF-IDF中IDF指的是（）
选项A：词频
选项B：词在文档中出现的次数
选项C：逆文档概率
选项D：词在文档集中出现的概率
选项E：词在文档集中出现的概率
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28.Spark Streaming能够和（）无缝集成
选项A：Hadoop
选项B：Spark SQL
选项C：Mllib
选项D：GraphX
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29.RDD是一个（）的数据结构
选项A：可读写
选项B：只读的
选项C：容错的
选项D：可进行并行操作的
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30.Spark DataFrame中（）方法可以返回一个Array对象
选项A：collect
选项B：take
选项C：takeAsList
选项D：collectAsList
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31.以下算法中属于监督学习算法的是（）
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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32.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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33.MLlib中进行数据标准化的方式有（）
选项A：Normalizer
选项B：Standard
选项C：StandardScaleer
选项D：MinMaxScaler
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34.Spark Core包含的功能有（）
选项A：任务调度
选项B：内存管理
选项C：SQL查询
选项D：容错机制
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35.Scala中使用（）方法来查看两个集合的交集元素
选项A：对
选项B：错
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36.Scala中默认情况下使用的是可变的Map
选项A：对
选项B：错
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