以下对SPARK的描述，正确的是：（）。
A: 高性能内存迭代计算框架
B: 内存计算一站式解决方案
C: 支持多语言快速开发应用
D: 性能差
A: 高性能内存迭代计算框架
B: 内存计算一站式解决方案
C: 支持多语言快速开发应用
D: 性能差
A,B,C
举一反三
- Spark与Hadoop的区别() A: Spark是基于硬盘计算框架，而Hadoop基于内存计算框架 B: Spark是基于内存计算框架，而Hadoop基于硬盘计算框架 C: Spark只适合离线处理计算框架，而Hadoop是一站式计算框架 D: Spark是一站式计算框架，而Hadoop只适合离线处理计算框架
- 【多选题】Spark与Hadoop的区别()。 A. Spark是基于内存计算框架，而Hadoop基于硬盘计算框架 B. Spark是基于硬盘计算框架，而Hadoop基于内存计算框架 C. Spark是一站式计算框架，而Hadoop只适合离线处理计算框架 D. Spark只适合离线处理计算框架，而Hadoop是一站式计算框架
- 关于 Spark计算框架,以下说法错误的是? A: 只支持SQL作业查询 B: Spark兼容Hive的大部分功能和语法 C: 能够支持批作业流作业图计算等等计算类型 D: 是一种高性能基于内存的分布式计算框架
- 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
- 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
内容
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Spark支持环式数据流和内存计算
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Spark是分布式的、主要基于内存的、特别适合于迭代计算的大数据计算框架。(<br/>)
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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。
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大数据挖掘选用Spark框架的原因有 A: MR框架过多的磁盘操作,缺乏对分布式内存的支持 B: MR框架无法高效地支持迭代式计算 C: MR框架无法高效地支持交互式数据挖掘任务 D: MR框架无法进行分析性计算任务
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下列对spark描述正确的有？ A: spark是基于内存计算的 B: spark由AMPlab实验室开发 C: spark处理大量数据的一个快速通用的引擎 D: spark目前是apache的顶级项目