在Spark中，Spark MLlib的主要功能是（ ）。
A: 用来操作结构化数据
B: 实现 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等
C: 提供常见的机器学习功能
D: 高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算
A: 用来操作结构化数据
B: 实现 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等
C: 提供常见的机器学习功能
D: 高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算
C
举一反三
- 在Spark中，Spark Core的主要功能是（ ）。 A: 用来操作结构化数据 B: 高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算 C: 实现 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等 D: 对实时数据进行流式计算
- 在Spark中，Spark SQL的主要功能是（ ）。 A: 高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算 B: 实现 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等 C: 对实时数据进行流式计算 D: 用来操作结构化数据
- （ ）是构建在Spark上的图计算模型，它利用Spark框架提供的内存缓存RDD、DAG和基于数据依赖的容错等特性，实现高效健壮的图计算框架。 A: Data Manager B: MLlib C: Spark Runtime D: GraphX
- 关于Spark描述错误的是 A: Spark SQL是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件 B: Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台 C: Spark适用于各种各样的分布式平台场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理等 D: Spark core实现Spark的基本功能
- Spark相对于MapReduce的优点包括:( ) A: Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集操作类型,编程模型比MapReduce更灵活 B: Spark提供了内存计算,中间结果直接放到内存中,带来了更高的迭代运算效率 C: Spark同时提供了存储功能,而MapReduce不支持存储 D: Spark基于DAG的任务调度执行机制,要优于MapReduce的迭代执行机制
内容
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Spark生态系统中包括了多个组件，其中Spark SQL的功能是（） A: 允许开发人员直接处理RDD，同时也可以查询Hive、HBase等外部数据源。 B: 包含了Spark的基本功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，主要面向批数据处理。 C: 支持高吞吐量、可容错的处理的实时流数据处理。 D: 提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等。
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Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,在下面的Spark库中,哪一个是用于机器学习的( )。 A: Spark SQL B: MLlib C: GraphX D: Spark Streaming
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Spark生态系统中用于机器学习的组件是（ ）。 A: Spark Core B: GraphX C: Mllib D: Spark Streaming
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以下关于MapReduce和Spark的说法，错误的是（ ）。 A: Spark中没有map和reduce操作。 B: MapReduce不适合迭代计算。 C: Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高。 D: Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制。
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Spark相对于Hadoop MapReduce，其优点在于（） A: Spark对数据集可以执行的操作少于MapReduce B: Spark执行时间与Hadoop相差无几 C: Spark提供了内存计算 D: Spark基于MapReduce的迭代执行机制