超前自学网南开大学22秋学期《大数据开发技术（二）》在线作业一
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22秋学期（高起本1709-1803、全层次1809-2103）《大数据开发技术（二）》在线作业-00001
GraphX中graph.edges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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请问RDD的（）操作把RDD 所有元素转换成数组并返回到Driver 端
A:join
B:zip
C:combineByKey
D:collect
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图的结构通常表示为：G(V,E)，其中，E是图G中()
A:顶点
B:顶点的集合
C:边
D:边的集合
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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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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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Dstream窗口操作中（）方法基于滑动窗口对（K，V）键值对类型的DStream中的值按K使用聚合函数func进行聚合操作，得到一个新的Dstream
A:window
B:countByWindow
C:reduceByWindow
D:reduceByKeyAndWindow
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以下哪个函数可以求两个RDD交集 （）
A:union
B:substract
C:intersection
D:cartesian
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Spark GraphX中类Graph的joinVertices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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spark-submit配置项中（）表示Driver程序使用的内存大小
A:–driver-memory MEM
B:–executor-memory MEM
C:–total-executor-cores NUM
D:–executor-coures NUM
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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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一般情况下，对于迭代次数较多的应用程序，Spark程序在内存中的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的（）多倍
A:2
B:10
C:100
D:1000
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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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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graph.vertices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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spark-submit配置项中（）表示executor使用的总核数
A:–num-executors NUM
B:–executor-memory MEM
C:–total-executor-cores NUM
D:–executor-coures NUM
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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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Scala列表方法中通过给定的方法将所有元素重新计算的方法是（）
A:filter
B:foreach
C:map
D:mkString
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（）是Spark的核心，提供底层框架及核心支持
A:Spark Core
B:Spark SQL
C:Spark Streaming
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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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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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（）方法可以查询顶点个数
A:numVertices
B:numEdges
C:vertices
D:edges
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图的结构通常表示为：G(V,E)，其中，G表示（）
A:图
B:子图
C:顶点
D:边
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Scala中（）方法返回一个列表，包含除了第一个元素之外的其他元素
A:head
B:init
C:tail
D:last
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Dstream输出操作中（）方法在Driver中打印出DStream中数据的前10个元素。
A:print
B:saveAsTextFiles
C:saveAsObjectFiles
D:saveAsHadoopFiles
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Scala函数支持（）
A:递归函数
B:高阶函数
C:柯里化
D:匿名函数
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Scala中使用（） 方法来连接两个集合
A:append
B:++
C:concat
D:Set.++()
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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:显式参数
B:隐式参数
C:转换
D:多态方法
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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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以下是机器学习的常用算法的是（）
A:回归算法
B:聚类算法
C:降维算法
D:分类算法
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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 DataFrame中（）方法可以返回一个List
A:collect
B:take
C:takeAsList
D:collectAsList
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Spark SQL读取的数据源支持（）
A:Hive表
B:Parquent文件
C:JSON数据
D:关系数据库
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以下算法中属于分类算法的是（）
A:KNN算法
B:逻辑回归
C:随机森林
D:Kmeans
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PairRDD中groupByKey是对具有相同键的值进行分组
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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聚类是一种无监督学习的方法，用于将高度相似的数据分到一类中
A:对
B:错
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图（Graph）是一种复杂的非线性结构
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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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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RDD中zip操作要求两个RDD的partition数量以及元素数量都相同
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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Scala 列表与数组非常相似，列表奥鹏教育南开大学平时作业的所有元素可具有不同的类型。
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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Scala 配备了一种表现型的系统，它以静态的方式进行抽象，以安全和连贯的方式进行使用。
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，设计初衷是不包括面向对象编程的特性。
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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Scala中元组是是一种可迭代的键值对（key/value）结构。
A:对
B:错
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RDD的union函数会将两个RDD元素合并成一个并且去处重复元素
A:对
B:错
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