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）》在线作业一

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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.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，但是没有返回值的方法是（）
选项A：map
选项B：foreach
选项C：flatten
选项D：flatmap
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2.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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3.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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4.PairRDD中（）函数可以合并具有相同键的值
选项A：mapValues
选项B：groupBy
选项C：groupByKey
选项D：reduceByKey
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5.Spark Streming中（）函数可以通过对源DStream的每RDD应用RDD-to-RDD函数返回一个新的DStream，这可以用来在DStream做任意RDD操作。
选项A：transform
选项B：r奥鹏南开大学新学期作业参考educe
选项C：join
选项D：cogroup
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6.Spark中DataFrame的（）方法是进行分组查询
选项A：order by
选项B：group by
选项C：select by
选项D：sort by
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7.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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8.Scala列表方法中返回所有元素，除了最后一个的方法是（）
选项A：drop
选项B：head
选项C：filter
选项D：init
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9.Scala通过（）来定义变量
选项A：val
选项B：val
选项C：define
选项D：def
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10.Scala列表方法中将函数应用到列表的所有元素的方法是（）
选项A：filter
选项B：foreach
选项C：map
选项D：mkString
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11.Dstream输出操作中（）方法在Driver中打印出DStream中数据的前12个元素。
选项A：print
选项B：saveAsTextFiles
选项C：saveAsObjectFiles
选项D：saveAsHadoopFiles
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12.spark-submit配置项中（）表示启动的executor数量
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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13.Mllib中metrics.recallByThreshold
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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14.Scala中如果函数无返回值，则函数返回类型为（）
选项A：NULL
选项B：Void
选项C：Nothing
选项D：Unit
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15.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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16.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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17.Spark Streming中DStream的每个RDD都是由（）分割开来的数据集
选项A：分区
选项B：一小段时间
选项C：数据量
选项D：随机
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18.Dstream输出操作中（）方法将DStream中的内容按对象序列化并且以SequenceFile的格式保存
选项A：print
选项B：saveAsTextFiles
选项C：saveAsObjectFiles
选项D：saveAsHadoopFiles
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19.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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20.GraphX中（）是存放着Edg对象的RDD
选项A：RDD[Edge]
选项B：EdgeRDD
选项C：RDD[(VertexId,VD)]
选项D：VertexRDD
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21.Spark中DataFrame的（）方法是进行排序查询
选项A：order by
选项B：group by
选项C：select by
选项D：sort by
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22.Scala中重写一个非抽象方法必须使用（）修饰符。
选项A：extends
选项B：override
选项C：extend
选项D：overrides
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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.GraphX中（）方法可以查询边数
选项A：numVertices
选项B：numEdges
选项C：vertices
选项D：edges
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25.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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26.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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27.Scala支持（）
选项A：匿名函数
选项B：高阶函数
选项C：函数嵌套
选项D：柯里化
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28.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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29.Spark可以通过哪些外部存储创建RDD（）
选项A：文本文件
选项B：目录
选项C：压缩文件
选项D：通配符匹配的文件
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30.GraphX中（）方法可以缓存整个图
选项A：cache
选项B：presist
选项C：unpersistVertices
选项D：edges.unpersist
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31.Spark中DataFrame的（）方法是查询指定字段的数据信息
选项A：select
选项B：selectExpr
选项C：col
选项D：apply
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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.Scala系统支持（）作为对象成员
选项A：通用类
选项B：内部类
选项C：抽象类
选项D：复合类
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34.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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35.以下哪个方法可以实现Spark SQL对数据的查询（）
选项A：SqlContext
选项B：MySQLContext
选项C：HiveContext
选项D：context
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36.RDD的sortBy排序默认是升序
选项A：对
选项B：错
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37.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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38.Scala是Scalable Language的简写，是一门多范式的编程语言，设计初衷是不包括函数式编程的特性。
选项A：对
选项B：错
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39.如果其中有一个节点因为某种原因出现故障时， Spark 需要用到缓存数据时不会重算丢失的分区，因此不需要计算所有的分区。
选项A：对
选项B：错
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40.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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41.Scala函数组合器中filter过滤移除使得传入的函数的返回值为true的元素
选项A：对
选项B：错
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42.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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43.Scala中创建一个方法时经常用void表示该方法无返回值
选项A：对
选项B：错
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44.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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45.图的出度数是以当前顶点为起点的边的数量
选项A：对
选项B：错
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46.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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47.DataFrame是一个分布式的Row对象的数据集合
选项A：对
选项B：错
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48.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，没有返回值
选项A：对
选项B：错
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49.Scala中Map的isEmpty函数在Map为空时返回false
选项A：对
选项B：错
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50.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
选项A：对
选项B：错
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