与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor具有哪些优点？
A: 利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销
B: Executor中有一个BlockManager存储模块，有效减少IO开销
C: 提供了一种高度受限的共享内存模型
D: 不同场景之间输入输出数据能做到无缝共享
A: 利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销
B: Executor中有一个BlockManager存储模块，有效减少IO开销
C: 提供了一种高度受限的共享内存模型
D: 不同场景之间输入输出数据能做到无缝共享
举一反三
- 与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor的优点包括（） A: Executor利用多线程来执行具体的任务，减少了任务的启动开销，而Hadoop MapReduce采用的是进程模型。 B: Executor利用多进程来执行具体的任务，减少了任务的启动开销，而Hadoop MapReduce采用的是线程模型。 C: Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，将最终结果缓存到该存储系统中，可以提高读写IO性能。 D: Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，将中间结果缓存到该存储系统中，可以提高读写IO性能。
- 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
- 与Hadoop相比，Spark主要有以下哪些优点？ A: 提供多种数据集操作类型而不仅限于MapReduce B: 数据集中式计算更加高效 C: 提供了内存计算，带来了更高的迭代运算效率 D: 基于DAG的任务调度执行机制
- 与Hadoop对比，Spark的优点包括（） A: Spark的计算结果放在内存中，节省了磁盘存储空间。 B: Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比MapReduce更灵活。 C: Spark提供了内存计算，中间结果放到内存中，提高了迭代运算效率。 D: Spark基于DAG的任务调度执行机制，性能优于MapReduce的迭代执行机制。
- 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