Spark产生的原因包括（)
A: MapReduce具有很多的局限性
B: Spark不适合交互式处理
C: 现有的各种计算框架各自为战
D: Spark只能进行交互式计算
A: MapReduce具有很多的局限性
B: Spark不适合交互式处理
C: 现有的各种计算框架各自为战
D: Spark只能进行交互式计算
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
- 以下关于Spark的描述正确的是？ A: 克服MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足。 B: Mlib是Spark的机器学习库。 C: Spark streaming是一个真正的实时计算框架。 D: RDD 算子分为 transformation 和 action，transformation 是得到一个新的RDD。
- 关于Spark描述错误的是 A: Spark SQL是Spark提供的对实时数据进行流式计算的组件 B: Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台 C: Spark适用于各种各样的分布式平台场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理等 D: Spark core实现Spark的基本功能
- 基于分布式计算的框架是spark比Mapreduce计算快的原因之一。