超前自学网南开大学23秋学期《大数据开发技术（二）》在线作业三
奥鹏南开大学23年秋季新学期作业参考
23秋学期（高起本：1709-2103、专升本/高起专：2003-2103）《大数据开发技术（二）》在线作业-00003
Scala列表方法中输出符号指定条件的所有元素的方法是（）
A:drop
B:head
C:filter
D:init
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Mllib中metrics.recallByThreshold
表示（）指标
A:准确度
B:召回率
C:F值
D:ROC曲线
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Scala列表中（）可以表示为一个空列表
A:Nill
B:Nil
C:List
D:None
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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
A:map
B:flatMap
C:filter
D:union
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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-submit配置项中（）表示executor内存大小
A:–num-executors NUM
B:–executor-memory MEM
C:–total-executor-cores NUM
D:–executor-coures NUM
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以下算法中属于无监督学习算法的是（）
A:KNN算法
B:逻辑回归
C:随机森林
D:Kmeans
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Spark GraphX中类Graph的mask方法可以（）
A:反转图中所有边的方向
B:按照设定条件取出子图
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
D:合并边相同的属性
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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
A:map
B:flatMap
C:filter
D:union
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Mllib中线性会馆算法中的参数reParam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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Spark中运行交互式SQL查询的大规模并行查询引擎是（）
A:Spark Core
B:Spark SQL
C:BlinkDB
D:Mllib
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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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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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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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var a=10;
do{
a+=1;
}while(a20)
共循环了（）次
A:9
B:10
C:11
D:12
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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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GraphX中（）是存放着存放顶点的RDD
A:RDD[Edge]
B:EdgeRDD
C:RDD[(VertexId,VD)]
D:VertexRDD
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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（）
A:filter
B:flatten
C:grouby
D:flatmap
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Spark Streming中（）函数当被调用的两个DStream分别含有(K, V) 和(K, W)键值对时,返回一个(K, Seq[V], Seq[W])类型的新的DStream。
A:union
B:reduce
C:join
D:cogroup
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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
A:Graph(vertices,edges, defaultVertexAttr)
B:Graph.fromEdges(RDD[Edge[ED]], defaultValue)
C:Graph.fromEdgeTuples(rawEdges: RDD[(VertexId, VertexId)], defaultValue,)
D:GraphLoader.edgeListFile(sc,filename)
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Scala元组的值是通过将单个的值包含在（）中构成的
A:小括号
B:中括号
C:大括号
D:尖括号
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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VertexRDD[VD]继承自（）
A:EdgeRDD
B:RDD[Edge]
C:VertexRDD[VD]
D:RDD[(VertexId，VD)]
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请问RDD的（）操作作用于K-V类型的RDD上，返回指定K的所有V值
A:search
B:find
C:findByKey
D:lookup
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Scala列表方法中将函数应用到列表的所有元素的方法是（）
A:filter
B:foreach
C:map
D:mkString
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Spark Streaming能够和（）无缝集成
A:Hadoop
B:Spark SQL
C:Mllib
D:GraphX
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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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以下哪个是Scala的数据类型（）
A:Any
B:NULL
C:Nothing
D:AnyRef
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Scala支持（）
A:匿名函数
B:高阶函数
C:函数嵌套
D:柯里化
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Spark Streaming的特点有（）
A:单极性
B:可伸缩
C:高吞吐量
D:容错能力强
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Mllib实现了一些常见的机器学习算法和应用程序，包括（）
A:分类
B:聚类
C:降维
D:回归
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MLBase包括（）
A:Mllib
B:MLI
C:SparkR
D:GraphX
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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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决策树是（）的常用算法
A:分类
B:聚类
C:降维
D:回归
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PairRDD中（）函数可以进行分组
A:mapValues
B:groupBy
C:groupByKey
D:reduceByKey
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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。
A:对
B:错
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Scala其函数不能当成值来使用
A:对
B:错
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用户可以在Apache Mesos上运行Spark
A:对
B:错
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Spark Streming中对DStream的任何操作都会转化成对底层RDDs的操作
A:对
B:错
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Spark GraphX课通过mapEdges[ED2](map: Edge[ED] = ED2)实现对边属性经过变换生成新的图
A:对
B:错
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Scala可以通过“var” 来定义变量，通过“val” 关键字来定义常量
A:对
B:错
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RDD中join操作最后只返回两个RDD 都存在的键的连接结果。
A:对
B:错
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RDD的filter过滤会将返回值为true的过滤掉
A:对
B:错
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RDD的subtract用于用于将后一个RDD 中在前一个RDD 出现的元素删除
A:对
B:错
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RDD的行动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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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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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
A:对
B:错
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Spark GraphX课通过mapVertices[VD2: ClassTag](map: (VertexId, VD) = VD2)实现对顶点属性经过变换生成新的图
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中用Unit表示无值，等同于Java中的void
A:对
B:错
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