DataFrame可以通过多种来源创建:() A: SparkConf B: SparkContext C: SQLContext D: SparkStreaming
DataFrame可以通过多种来源创建:() A: SparkConf B: SparkContext C: SQLContext D: SparkStreaming
【单选题】下列说法错误的是 A. spark应用程序中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境 B. spark应用程序包含一个Driver Program和若干个Executor C. spark应用程序的运行模式只有local和分布式集群方式 D. spark应用程序的运行模式是spark://HOST:PORT时,表示独立集群模式
【单选题】下列说法错误的是 A. spark应用程序中创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境 B. spark应用程序包含一个Driver Program和若干个Executor C. spark应用程序的运行模式只有local和分布式集群方式 D. spark应用程序的运行模式是spark://HOST:PORT时,表示独立集群模式
以下关于pyspark中读取文件的命令sc.textFile()中的sc的理解,正确的是? A: sc是spark的上下文对象,在python中是SparkContext B: sc提供了一系列的方法可以执行分布式计算 C: sc是spark的配置文件对象,可以提交各种配置信息 D: sc中只有一个方法textFile()
以下关于pyspark中读取文件的命令sc.textFile()中的sc的理解,正确的是? A: sc是spark的上下文对象,在python中是SparkContext B: sc提供了一系列的方法可以执行分布式计算 C: sc是spark的配置文件对象,可以提交各种配置信息 D: sc中只有一个方法textFile()
Spark RDD的运行过程主要包括() A: 从磁盘读入数据。 B: 创建RDD对象。 C: SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系,构建DAG。 D: DAGScheduler负责把DAG图分解成多个阶段,每个阶段中包含了多个任务,每个任务会被任务任务调度器分发给各个工作节点(Worker Node)上的Executor去执行。
Spark RDD的运行过程主要包括() A: 从磁盘读入数据。 B: 创建RDD对象。 C: SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系,构建DAG。 D: DAGScheduler负责把DAG图分解成多个阶段,每个阶段中包含了多个任务,每个任务会被任务任务调度器分发给各个工作节点(Worker Node)上的Executor去执行。
1