在Spark中，Spark Core的主要功能是（ ）。
A: 用来操作结构化数据
B: 高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算
C: 实现 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等
D: 对实时数据进行流式计算
A: 用来操作结构化数据
B: 高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算
C: 实现 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等
D: 对实时数据进行流式计算
C
举一反三
- 在Spark中，Spark SQL的主要功能是（ ）。 A: 高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算 B: 实现 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等 C: 对实时数据进行流式计算 D: 用来操作结构化数据
- 在Spark中，Spark MLlib的主要功能是（ ）。 A: 用来操作结构化数据 B: 实现 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等 C: 提供常见的机器学习功能 D: 高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算
- 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
- Spark系统涵盖的大数据计算模式有（） A: 迭代计算 B: 批处理计算 C: 内存计算 D: 流式计算
- 关于Spark的说法正确的是 A: Spark是基于内存的实时数据分析框架 B: Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架 C: Spark用206个节点对100TB数据做基准排序需23分 D: Spark可用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序
内容
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worker组件在spark的任务调度中具有以下哪个作用（） A: 计算数据 B: 存储数据 C: 运送数据 D: 心跳检测
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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
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Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性
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Spark相对于MapReduce的优点包括:( ) A: Spark的计算模式也属于MapReduce,但不局限于Map和Reduce操作,还提供了多种数据集操作类型,编程模型比MapReduce更灵活 B: Spark提供了内存计算,中间结果直接放到内存中,带来了更高的迭代运算效率 C: Spark同时提供了存储功能,而MapReduce不支持存储 D: Spark基于DAG的任务调度执行机制,要优于MapReduce的迭代执行机制
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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