Spark使用先进的DAG执行引擎,以支持循环数据流与内存计算。
对
举一反三
- Spark的任务调度执行机制是以什么为基础的（ ）。 A: 内存计算 B: 数据流 C: RDD D: DAG
- Spark支持环式数据流和内存计算
- Spark支持以下哪些计算?() A: 内存计算 B: 多迭代批量处理 C: 数据查询 D: 流处理
- 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。
- 由于Spark是基于内存的计算引擎，因此，一个Spark应用可以处理的数据量不能超过分给这个Spark应用的内存总和。（）
内容
- 0
Spark支持以下哪些计算 A: 内存技术 B: 多迭代批量计算 C: 即席查询 D: 流处理
- 1
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
- 2
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。
- 3
下面那些是spark比MapReduce计算快的原因 A: 基于内存的计算 B: 基于DAG的调度框架 C: 基于内存数据集的容错机制 D: 基于分布式计算的框架
- 4
______ 是构建在 Spark上的图计算模型，它利用spark框架提供的内存级存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