超前自学网南开大学23年秋学期《大数据开发技术（二）》在线作业一
奥鹏南开大学23年秋季新学期作业参考
23秋学期（仅限-高起专1909、专升本1909）《大数据开发技术（二）》在线作业-00001
Scala中合并两个数组的方法是（）
A:line
B:add
C:append
D:concat
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MLlib 中可以调用mllib.tree.DecisionTree 类中的静态方法（）训练分类树
A:trainClassifier
B:trainRegressor
C:LogisticRegressionModel
D:LabeledPoint
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GraphX中（）是存放着Edg对象的RDD
A:RDD[Edge]
B:EdgeRDD
C:RDD[(VertexId,VD)]
D:VertexRDD
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（）可以解决图计算问题
A:Spark Core
B:BlinkDB
C:GraphX
D:Mllib
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Spark GraphX中类Graph的collectNeighborIds(edgeDirection: EdgeDirection)方法可以（）
A:收集邻居顶点的顶点Id和顶点属性
B:收集邻居顶点的顶点Id
C:向指定顶点发送信息并聚合信息
D:将顶点信息更新到图中
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Scala 使用 （） 关键字来继承一个类
A:extends
B:override
C:extend
D:overrides
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在图结构中，每个元素都可以有（）前驱
A:至少一个
B:零个或多个
C:一个
D:零个
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GraphX中（）方法可以释放边缓存
A:cache
B:presist
C:unpersistVertices
D:edges.unpersist
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RDD的（）操作通常用来划分单词
A:filter
B:union
C:flatmap
D:mapPartitions
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GraphX中（）方法可以查询顶点个数
A:numVertices
B:numEdges
C:vertices
D:edges
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GraphX中（）是完整提供边的各种操作类
A:RDD[Edge]
B:EdgeRDD
C:RDD[(VertexId,VD)]
D:VertexRDD
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如果numPartitions是分区个数，那么Spark每个RDD的分区ID范围是（）
A:[0,numPartitions]
B:[0,numPartitions-1]
C:[1,numPartitions-1]
D:[1,numPartitions]
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Spark GraphX中类Graph的mapReduceTriplets方法可以（）
A:收集邻居顶点的顶点Id和顶点属性
B:收集邻居顶点的顶点Id
C:向指定顶点发送信息并聚合信息
D:将顶点信息更新到图中
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PairRDD中（）函数可以对具有相同键的值进行分组
A:mapValues
B:groupBy
C:groupByKey
D:reduceByKey
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PairRDD可以通过（）获得仅包含键的RDD
A:key
B:keys
C:value
D:values
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Mllib中线性会馆算法中的参数intercept表示（）
A:要运行的迭代次数
B:梯度下降的步长
C:是否给数据加干扰特征或者偏差特征
D:Lasso 和ridge 的正规化参数
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请问RDD的（）操作是根据键对两个RDD进行内连接
A:join
B:zip
C:combineByKey
D:collect
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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
A:print
B:saveAsTextFiles
C:saveAsObjectFiles
D:saveAsHadoopFiles
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下列Scala代码应输出（）：
var a=0;
var b=0
var sum=0;
for(a-1 until 3; b-1 until 3) {
sum+=a+b;
}
println(sum);
A:36
B:35
C:11
D:12
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递归函数意味着函数可以调用它（）
A:其他函数
B:主函数
C:子函数
D:自身
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MLlib 中可以调用mllib.tree.DecisionTree 类中的静态方法（）训练回归树
A:trainClassifier
B:trainRegressor
C:LogisticRegressionModel
D:LabeledPoint
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Spark Streming中DStream的每个RDD都是由（）分割开来的数据集
A:分区
B:一小段时间
C:数据量
D:随机
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Spark GraphX中类Graph的collectNeighbors(edgeDirection: EdgeDirection)方法可以（）
A:收集邻居顶点的顶点Id和顶点属性
B:收集邻居顶点的顶点Id
C:向指定顶点发送信息并聚合信息
D:将顶点信息更新到图中
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图结构中如果任意两个顶点之间都存在边，那么称之为（）
A:完全图
B:有向完全图
C:无向图
D:简单图
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GraphX中graph.triplets可以得到（）
A:顶点视图
B:边视图
C:顶点与边的三元组整体视图
D:有向图
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Scala中使用（）方法来查看两个集合的交集元素
A:Set.concat
B:Set.&
C:Set.&&
D:Set.intersect
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TF-IDF中TF指的是（）
A:词频
B:词在文档中出现的次数
C:逆文档概率
D:词在文档集中出现的概率
E:词在文档集中出现的概率
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Spark Core包含的功能有（）
A:任务调度
B:内存管理
C:SQL查询
D:容错机制
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Spark SQL可以处理（）
A:RDD
B:Parquet文件
C:JSON文件
D:Hive表
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以下哪个方法可以创建RDD（）
A:parallelize
B:makeRDD
C:textFile
D:loadFile
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以下哪个方法可以从集合中创建RDD（）
A:parallelize
B:makeRDD
C:textFile
D:loadFile
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MapReudce不适合（）任务
A:大数据计算
B:迭代
C:交互式
D:离线分析
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Spark包含的高级工具有（）
A:Spark SQL
B:Mllib
C:GraphX
D:park Streaming
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Spark DataFrame中（）方法可以返回一个List
A:collect
B:take
C:takeAsList
D:collectAsList
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Spark可以通过哪些外部存储创建RDD（）
A:文本文件
B:目录
C:压缩文件
D:通配符匹配的文件
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Scala中Map的isEmpty函数在Map为空时返回false
A:对
B:错
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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
A:对
B:错
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DataFrame是一个分布式的Row对象的数据集合
A:对
B:错
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RDD的map操作不会改变RDD的分区数目
A:对
B:错
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Spark系统是根据一个针对键的函数对元素进行分区的，虽然不能控制每个键具体划分到哪个节点，但是可以控制相同的键落在同一个分区
A:对
B:错
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Spark取代Hadoop仅仅是取代MapReduce这种计算框架，Spark可以取代HDFS吗
A:对
B:错
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Spark中DataFrame 的查询操作也是一个懒操作， 仅仅生成一个查询计划， 只有触发Action 操作才会进行计算并返回查询结果。
A:对
B:错
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Spark SQL仅仅包括基本的SQL语法
A:对
B:错
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PairRDD中groupBy（func）func返回key，传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组。
A:对
B:错
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Scala是一种纯面向对象的语言，每个值都是对象。
A:对
B:错
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用户可以在Hadoop YARN上运行Spark
A:对
B:错
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Scala中列表是可变的
A:对
B:错
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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。
A:对
B:错
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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。
A:对
B:错
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RDD的转换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。
A:对
B:错
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