南开大学23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(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-00001

Scala中()方法返回Map所有的key
A:key
B:keys
C:value
D:values
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spark-submit配置项中()表示每个executor使用的内核数
A:–num-executors NUM
B:–executor-memory MEM
C:–total-executor-cores NUM
D:–executor-coures NUM
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在MLlib中,逻辑回归算法的输入值为()类型
A:Double
B:LabledPoint
C:Point
D:SGB
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Mllib中线性会馆算法中的参数numIterations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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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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图是一种数据元素间为()关系的数据结构
A:多对多
B:一对一
C:一对多
D:多对一
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以下哪个不是Scala的数据类型()
A:AnyRef
B:Anything
C:NULL
D:Nothing
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Spark GraphX中类Graph的reverse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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以下哪个函数可以求两个RDD的笛卡尔积()
A:union
B:substract
C:intersection
D:cartesian
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Spark中的每个RDD一般情况下是由()个分区组成的
A:0
B:1
C:多
D:无数
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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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请问RDD的()操作用来计算RDD中所有元素个数
A:count
B:num
C:length
D:number
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Mllib中metrics.fMeasureByThreshold
表示()指标
A:准确度
B:召回率
C:F值
D:ROC曲线
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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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Spark中DataFrame的()方法是进行连接查询
A:where
B:join
C:limit
D:apply
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Spark中DataFrame的()方法是进行条件查询
A:where
B:join
C:limit
D:apply
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图结构中如果无重复的边或者顶点到自身的边,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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Dstream窗口操作中()方法返回一个基于源DStream的窗口批次计算后得到新的DStream。
A:window
B:countByWindow
C:reduceByWindow
D:reduceByKeyAndWindow
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Dstream窗口操作中()方法返回基于滑动窗口的DStream中的元素的数量
A:window
B:countByWindow
C:reduceByWindow
D:reduceByKeyAndWindow
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当需要将一个普通的RDD转化为一个PairRDD时可以使用()函数来进行操作
A:transfer
B:change
C:map
D:build
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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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GraphX中VertexRDD[VD]继承自()
A:EdgeRDD
B:RDD[Edge]
C:VertexRDD[VD]
D:RDD[(VertexId,VD)]
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PairRDD的()方法,可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起,合并为一个RDD。
A:join
B:union
C:substract
D:intersection
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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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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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GraphX中()方法可以缓存整个图
A:cache
B:presist
C:unpersistVertices
D:edges.unpersist
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Spark支持的文件格式包括()
A:文本文件
B:JSON
C:CSV
D:SequenceFile
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MLlib中用于线性回归算法的包主要有()
A:LinearRegressionWithSGD
B:RidgeRegressionWithSGD
C:LassoWithSGD
D:LeftRegression
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Spark创建DataFrame对象方式有()
A:结构化数据文件
B:外部数据库
C:RDD
D:Hive中的表
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以下哪种方法可以让Spark不自定义分区也能对任何类型RDD 简单重分区()
A:resetpartition
B:repartiton
C:Partition
D:coalesce
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Spark DataFrame中()方法可以获取若干行数据
A:first
B:head
C:take
D:collect
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Spark Streaming能够处理来自()的数据
A:Kafka
B:Flume
C:Twitter
D:ZeroMQ
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Spark Streaming支持实时流式数据,包括()
A:Web服务器日志文件
B:社交网络数据
C:实时交易数据
D:类似Kafka的信息数据
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Spark DataFrame中()方法可以返回一个Array对象
A:collect
B:take
C:takeAsList
D:collectAsList
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Scala中构造列表的两个基本单位是 ()
A:Nil
B:Nill
C:::
D:List
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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。
A:对
B:错
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Scala中创建一个方法时经常用void表示该方法无返回值
A:对
B:错
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Scala调用匿名函数可以将函数赋值给一个常量或变量,然后通过常量名或变量名调用该函数
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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Scala中用Unit表示无值,等同于Java中的void
A:对
B:错
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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
A:对
B:错
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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。
A:对
B:错
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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。
A:对
B:错
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MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。
A:对
B:错
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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
A:对
B:错
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RDD是一个可读写的数据结构
A:对
B:错
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Scala中列表是可变的
A:对
B:错
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PairRDD中mapValues是针对键值对(Key,Value)类型的数据中的key和Value进行Map操作
A:对
B:错
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RDD中的collect 函数是一个行动操作,把RDD 所有元素转换成数组并返回到Driver 端,适用于大数据处理后的返回。
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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