以下关于Spark计算模型的说法不正确的是（） A: Spark能够与Hadoop生态系统完美融合 B: 几乎所有MapReduce程序都可以改造为Spark程序 C: 对一些特定类型的应用（例如迭代型算法），Hadoop的性能超出Spark100倍以上 D: Spark能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍
以下关于Spark计算模型的说法不正确的是（） A: Spark能够与Hadoop生态系统完美融合 B: 几乎所有MapReduce程序都可以改造为Spark程序 C: 对一些特定类型的应用（例如迭代型算法），Hadoop的性能超出Spark100倍以上 D: Spark能够将应用在磁盘上的运行速度提升10倍
Spark的四大组件为Spark Streaming、Mlib、Graphx、Spark R。（ ）
Spark的四大组件为Spark Streaming、Mlib、Graphx、Spark R。（ ）
Spark生态系统中用于流计算的组件是（ ）。 A: Spark Core B: GraphX C: Spark SQL D: Spark Streaming
Spark生态系统中用于流计算的组件是（ ）。 A: Spark Core B: GraphX C: Spark SQL D: Spark Streaming
Spark的部署方式只有Spark on Yarn一种。
Spark的部署方式只有Spark on Yarn一种。
Spark支持哪三种不同类型的部署方式? A: Standalone(类似于MapReduce1.0,slot为资源分配单位) B: Spark on Mesos(和Spark有血缘关系,更好支持Mesos) C: Spark on YARN D: Spark on HDFS
Spark支持哪三种不同类型的部署方式? A: Standalone(类似于MapReduce1.0,slot为资源分配单位) B: Spark on Mesos(和Spark有血缘关系,更好支持Mesos) C: Spark on YARN D: Spark on HDFS
Spark的部署方式有（） A: standalone模式 B: Spark+Storm模式 C: Spark on Mesos模式 D: Spark on YARN模式
Spark的部署方式有（） A: standalone模式 B: Spark+Storm模式 C: Spark on Mesos模式 D: Spark on YARN模式
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
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
Spark的RDD的转换会触发Spark计算操作。
Spark的RDD的转换会触发Spark计算操作。
spark读取hdfs数据是调用哪个技术实现的（） A: spark？core B: spark？streaming C: mapreduce D: Grophx
spark读取hdfs数据是调用哪个技术实现的（） A: spark？core B: spark？streaming C: mapreduce D: Grophx
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
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