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2025-05-22 15:13:47.226.0.64087

证书 在线考试 答题题目
1、(填空题) 12. (填空题)在spark-shell下进入粘贴模式的命令为


  • 2、 10. (单选题)表达式for(i<-1 to 3;for(j<-1 to 3;if i!=j))print((10*i+j))+"",输出结果正确的是( )
  • A、A. 11 12 13 21 22 23 31 32 33
  • B、B. 11 13 21 23 31 33
  • C、C. 12 13 21 23 31 32
  • D、D. 11 12 21 22 31 32


  • 3、(判断题) 16. (判断题)在Spark SQL中,若想要使用SQL风格操作,则需要提前将DataFrame注册成一张临时表
  • A、正确
  • B、错误


  • 4、 17. (单选题)映射的示例代码如下,运行后res的正确结果是(    )。 val data = Map(1 ->"Chinese",2 ->"Math",3 ->"English") val res = for((k,v)<- data; if(k>1))yield v
  • A、A. List("Math")
  • B、B. List("Math”,"English")
  • C、C. Map(2->"Math",3->"English")
  • D、D. List(1,2)


  • 5、(判断题) 35. (判断题)Scala中声明变量时,可以不给出变量的类型,因为在初始化的时候,Scala的类型推断机制能够根据变量初始化的值自动推算出来。
  • A、正确
  • B、错误


  • 6、 6. (单选题)关于sortBy(方法的三个可输入参数,以下选项中描述错误的是 ( )
  • A、A. 第一个可输入参数是一个函数f:(T)=>K,左边是被排序对象中的每一个元素,右边返回的值是元素中要进行排序的值
  • B、B. 第二个可输入参数决定RDD里的元素是升序排列还是降序排列,默认是降序排列
  • C、C. 第三个可输入参数是numPartitions,该参数决定排序后的RDD的分区个数
  • D、D. 第一个参数是必须输入的


  • 7、 20. (单选题)下列方法中,用于计算数组长度的是()。
  • A、A. count()
  • B、B. take()
  • C、C. tail()
  • D、D. length()


  • 8、 7. (单选题)下列方法中,哪个方法可以正确计算数组arr的长度( )
  • A、A. count()
  • B、B. take()
  • C、C. tail()
  • D、D. length()


  • 9、(填空题) 10. (填空题)在Spark MLlib库中,经常用于将对象分到高度相似的类中的一种无监督学习算法的是


  • 10、 16. (单选题)提交Spark程序时,通常需要设置一些配置项,关于配置项,下列说法错误的是( )
  • A、A. name:设置运行环境
  • B、B. jars:添加依赖包
  • C、C. driver-memory:设置Driver程序使用的内存大小
  • D、D. executor-memory:设置Executor使用的内存大小


  • 11、 8. (单选题)下列关于List的定义,哪个是错误的( )
  • A、A. val list=List(1,22,3)
  • B、B. val list=List("Hello","Scala")
  • C、C. val list:String=List("A","B")
  • D、D. val list=List[Int](1,2,3)


  • 12、(判断题) 16. (判断题)Spark Master HA主从切换过程不会影响集群已有的作业运行
  • A、正确
  • B、错误


  • 13、(判断题) 36. (判断题)Scala有两种类型的变量,一种是使用关键字var声明的常量,值是不可变的;另一种是使用关键字val声明的变量,值是可变的。
  • A、正确
  • B、错误


  • 14、 13. (单选题)使用“val rdd: RDD[String]= sc.makeRDD(List("Hello Scala","Hello Spark"))”创建了一个RDD,以下选项中,不能使该RDD实现单词计数的是( )。
  • A、A.rdd.flatMap(_.split("")).map((,1)).reduceByKey(+_)
  • B、B. rdd.flatMapC.split("")).map(x=>(x,1)).reduceByKey((x,y)=>x+y)
  • C、C.rdd.flatMap(.split("")).map((,1)).aggregateByKey(0)(+_)
  • D、D. rdd.flatMap(_.split("").map(x=>(x,1)).groupByKey().mapValues(iter =>iter.size)


  • 15、(判断题) 20. (判断题)Spark SQL提供了一个编程抽象结构叫做DataFrame的数据模型。
  • A、正确
  • B、错误


  • 16、 1. (单选题)下列说法正确的是哪一项?( )
  • A、A. Spark SQL的前身是Hive
  • B、B. DataFrame其实就是RDD
  • C、C. HiveContext继承了SqlContext
  • D、D. HiveContext只支持SQL语法解析器


  • 17、(填空题) 23. (填空题)方法和map()方法类似,但是该方法没有返回值,只用于对参数的结果进行输出。


  • 18、(填空题) 11. (填空题)协同过滤推荐算法有两种形式,分别是_____和_____


  • 19、(填空题) 26. (填空题)在Scala中,获取元组中的值是通过 来获取的


  • 20、(填空题) 24. (填空题)使用____方法可以实现数据过滤


  • 21、(填空题) 28. (填空题)在Scala中,使用___关键字来定义的类被称为样例类。


  • 22、 8. (单选题)以下选项中不能对DataFrame列名进行重命名的方法是( )。
  • A、A. selectExpr()
  • B、B. rename()
  • C、C. withColumnRenamed()
  • D、D. alias()


  • 23、(填空题) 22. (填空题)方法可以通过一个函数重新计算列表中的所有元素,并且返回一个包含相同数目元素的新列表。


  • 24、(判断题) 26. (判断题)RDD采用了惰性调用,即在RDD的处理过程中,真正的计算发生在RDD的“行动”操作
  • A、正确
  • B、错误


  • 25、 2. 以下关于Scala的特性说法错误的是( )
  • A、A. Scala是一种纯粹的面向过程的程序设计语言
  • B、B. Scala支持函数时编程,可定义匿名函数、高阶函数,允许函数嵌套,并支持柯里化
  • C、C. Scala以静态的方式进行抽象
  • D、D. Scala提供了许多独特的语言机制,具有良好的可扩展性


  • 26、 11. (单选题)saveAsTextFile()方法用于将( )以文本文件的格式存储到文件系统中。
  • A、A. 列表
  • B、B. 数组
  • C、C. Seq
  • D、D. RDD


  • 27、 9. (单选题)对于RDD(a,1),(a,2),(a,3)),使用“reduceByKey(_+_)”进行合并,得到的结果 是( )
  • A、A. (a,3)
  • B、B. (a,6)
  • C、C. (3a,6)
  • D、D. (3a,1,2,3)


  • 28、 1. (单选题)机器学习可以分为( )。
  • A、A. 有监督学习、无监督学习和半监督学习
  • B、B. 有监督学习、无监督学习和强化学习
  • C、C. 有监督学习和强化学习
  • D、D. 无监督学习和强化学习


  • 29、 8. Spark于2009年诞生于()。
  • A、A. 美国加州大学伯克利分校的AMP实验室
  • B、B. 加利福尼亚大学伯克利分校
  • C、C. 宾夕法尼亚大学
  • D、D. 普林斯顿大学


  • 30、 6. 下列选项中,可以支持Scala和Python编程的交互式解释器是()。
  • A、A. HBase-Shell
  • B、B. Spark-Shell
  • C、C. Hadoop-Shell
  • D、D. Hive-Shell


  • 31、 9. (单选题)下列选项中,哪个不是Spark生态系统中的组件?
  • A、A. Spark Streaming
  • B、B. Spark Mlib
  • C、C. Spark Graphx
  • D、D. Spark R


  • 32、(判断题) 15. (判断题)Spark SQL与Hive不兼容
  • A、正确
  • B、错误


  • 33、 9. (单选题)关于Spark SQL的DataFrame基础操作,以下选项中说法错误的是( )。
  • A、A. where()/filter()方法:对所给定的条件进行定位/筛选
  • B、B. orderBy()方法:根据DataFrame的某个字段进行排序,默认是降序排序
  • C、C. groupBy()方法:根据某个字段进行分组,之后可以使用count()、max()等方法对分组信息进行计算
  • D、D. join()方法:对两个DataFrame进行合并,可以设置合并的关键字和连接方式


  • 34、 11. (单选题)在Scala语言中,关于列表的定义,不正确的是( )
  • A、A. val list:List[Int] = List(1,2,3)
  • B、B. val list=List[Int](1,2,3)
  • C、C. val list=List[String]('a','b','c')
  • D、D. val list=List[String]()


  • 35、 19. (单选题) 定义类Counter,并通过new关键字实例化出counter对象,代码如下,以下选项的操作正确的是(    )。 class Counter(name:String)( val a = 1 var b ="counter” } val counter = new Counter("computer")
  • A、A. counter:name="cpu”
  • B、B. counter.a =2
  • C、C. counter.b="counter2"
  • D、D. counter.a = counter.b


  • 36、 7. (单选题)关于RDD集合操作方法,以下选项中描述错误的是
  • A、A. intersection()方法:求出两个RDD的共同元素
  • B、B. union()方法:合并两个RDD的所有元素
  • C、C. subtract()方法:将原RDD里和参数RDD里不相同的元素去掉
  • D、D. cartesian()方法:求两个RDD的笛卡儿积


  • 37、 4. (单选题)下列选项中( )算法属于分类算法。
  • A、A. FCM
  • B、B. 决策树
  • C、C. K-Means
  • D、D. FP


  • 38、(填空题) 24. (填空题)RDD的操作主要分为____和____


  • 39、(填空题) 20. (填空题)使用 ___方法可以合并多个RDD


  • 40、 12. (单选题)映射的示例代码如下,运行后res的正确结果是val data=Map(1->"Chinese"),2->"Math",3->"English" val res=for(k,v)<-data;if(k>1)) yield v
  • A、A. List("Math")
  • B、B. List("Math","English")
  • C、C. Map(2->"Math",3->"English")
  • D、D. List(1,2)


  • 41、(填空题) 22. (填空题)方法用于对具有相同键的值进行分组,可以对同一组的数据进行计数、求和等操作。


  • 42、 4.在Spark中,如果需要对实时数据进行流式计算,那么使用的子框架是( )
  • A、A. Spark MLib
  • B、B. Spark SQL
  • C、C. Spark Streaming
  • D、D. Spark GraphX


  • 43、 14. (单选题)以下选项中使用spark-submit指定在YARN框架上运行程序的是( )。
  • A、A. bin/spark-submit --master yarn-client
  • B、B. bin/spark-submit --class local
  • C、C. bin/spark-submit --class yarn-client
  • D、D. bin/spark-submit --name yarn


  • 44、 3. (单选题)以下方法中,从外部存储系统中创建RDD使用的方法是( )
  • A、A. makeRDD()
  • B、B. parallelize()
  • C、C. textFile()
  • D、D. testFile()


  • 45、 1. 以下关于Scala解释器(REPL)交互的基本方式说法错误的是( )
  • A、A. R表示读取(Read)
  • B、B. E表示执行(Evaluate)
  • C、C. P表示解析(Parse)
  • D、D. L表示循环(Loop)


  • 46、(填空题) 25. (填空题)方法可对集合中的元素进行分组操作,返回的结果是一个映射。


  • 47、 21. (单选题)Scala中,用于创建单例对象的关键字是()。
  • A、A. new
  • B、B. object
  • C、C. super
  • D、D. def


  • 48、 6. (单选题)关于Spark MLlib的mllib.stat.Statistics类中的方法,描述错误的是( )。
  • A、A. mean:求均值
  • B、B. variance:求方差
  • C、C. normL1:求正态分布
  • D、D. Statistics.corr(rdd,method):求相关系数


  • 49、(填空题) 18. (填空题)在RDD操作中,可使用___ 方法收集查询数据


  • 50、(填空题) 12. (填空题)Spark SQL是Spark用来 的一个模块


  • 51、 8. (单选题)关于键值对RDD的连接操作,以下选项中描述正确的是
  • A、A. join()方法:对两个RDD进行全外连接
  • B、B. rightOuterJoin()方法:对两个RDD进行左外连接
  • C、C. leftOuterJoin()方法:对两个RDD进行右外连接
  • D、D. fullOuterJoin()方法:对两个RDD进行全外连接


  • 52、 15. (单选题)以下选项中不是spark-submit的指定参数的是( )
  • A、A. --jars
  • B、B. --url
  • C、C. --deploy-mode
  • D、D. --executor-memory


  • 53、(判断题) 22. (判断题)Spark SQL为Spark框架在结构化数据分析方面提供重要技术支持。
  • A、正确
  • B、错误


  • 54、 2. (单选题)现有一个DataFrame数据命名为data,而在Spark SQL的DataFrame API中有众多方法可以对其数据进行查看。查看data数据的前10条数,以下写法错误是( )。
  • A、A. data.show(10)
  • B、B. data.head(10)
  • C、C. data.limit(10).show()
  • D、D. data.collect(10)


  • 55、(判断题) 32. (判断题)Scala语言和Java语言一样,都有静态方法或静态字段。
  • A、正确
  • B、错误


  • 56、 8. (单选题)ALS是MLlib的一个实现推荐算法的包,需要输入的数据类型是( )。
  • A、A. Vector
  • B、B. LabeledPoint
  • C、C. DStream
  • D、D. Rating


  • 57、 14. (单选题)定义类Counter,并通过new关键字实例化出counter对象,代码如下,以下选项的操作正确的是( )。 class Counter(name:String){val a = 1var b ="counter" } val counter = new Counter("computer")
  • A、A. counter.name="cpu"
  • B、B. counter.a=2
  • C、C. counter.b="counter2"
  • D、D. counter.a=counter.b


  • 58、 9. (单选题)关于mllib.feature中创建特征向量的方法,下列说法错误的是( )。
  • A、A. TF-IDF算法可以将一整个文档转化成向量
  • B、B. TF指的是词频,IDF指的是逆文档频率
  • C、C. Word2Vec可以将每一个单词用K维稠密向量来表示
  • D、D. 使用HashingTF转化数据为特征向量时,要求转换的数据是不可迭代的。


  • 59、 18. (单选题)以下关于Scala的类和单例对象之间的差别描述正确的是(    )。
  • A、A. 单例对象不可以定义方法,而类可以
  • B、B. 单例对象不可以带参数,而类可以
  • C、C. 单例对象不可以定义私有属性,而类可以
  • D、D. 单例对象不可以继承,而类可以


  • 60、(判断题) 29. (判断题)Scala语言是一种面向过程编程的语言。
  • A、正确
  • B、错误


  • 61、(填空题) 12. (填空题)推荐算法有两个主要的类别:一种是_____ ,另一种是____


  • 62、(判断题) 17. (判断题)Spark SQL可以通过JDBC从关系数据库中读取数据的方式创建DataFrame,通过对DataFrame进行一系列的操作后,不可以将数据重新写入到关系数据库中。
  • A、正确
  • B、错误


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