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Spark Streaming类似于Apache Storm，用于流式数据的处理

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考题 目前,()等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法。 A、NameNodeB、HadoopC、MapReduceD、Spark
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考题 Spark是Apache基金会的顶级项目。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 spark称为流式计算框架。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 MapReduce和Spark都属于大数据批处理计算的产品。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 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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考题 流媒体的编解码技术主要用于转换数据格式，典型情况下是在（）之间转换。A、压缩数据和非压缩数据B、数字信号和模拟信号C、流式数据和事件数据D、流式数据和非流式数据
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考题 以下关于sparkstreaming说法正确的是（）A、spark streaming分布式微批架构B、spark streaming实时存储架构C、spark streaming是普通存储架构D、spark streaming分布式实时计算架构
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考题 Spark Streaming数据输入后可以用Spark的高度抽象原语如：map、reduce、join、window等进行运算
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考题 spark中如果想要获取hdfs中的数据，则需要使用哪个系统（）A、spark？coreB、spark？streamingC、mapreduceD、Grophx
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考题 spark的源码是由哪几种语言编写完成的（）A、acheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎B、spark为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，并以高效的方式处理分布式数据集C、spark强调一站式解决方案，集批处理、实时流处理、交互式查询与图计算于一体，避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费D、spark可以将数据分析过程的中间输出保存在内存中，从而不需要从外部持久化存储中反复读写数据，相较mapreduce能更好地适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代运算的场景
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考题 Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强等特点
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考题 spark读取hdfs数据是调用哪个技术实现的（）A、spark？coreB、spark？streamingC、mapreduceD、Grophx
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考题 spark能够通过jdbc读取mysql数据库中的数据
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考题 DataFrame可以通过多种来源创建：（）A、SparkConfB、SparkContextC、SQLContextD、Spark Streaming
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考题 以下关于流处理系统Storm描述错误的是A、关注数据流的处理B、关注的是数据多次写入，多次查询使用C、Storm运行起来后是持续不断的D、只在业务需要时调用数据
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考题 Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（SparkSQL）、实时流处理（SparkStreaming）、机器学习（SparkMLlib）和图计算（GraphX）
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考题 storm和？spark？streaming？最大的区别？（）A、科学统计支持B、是否具有schemaC、是否是真正的实时计算框架D、不同公司的产品
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考题 spark本身自带读取hdfs数据的方法
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考题 spark的组件不包含哪个（）A、spark coreB、hdfsC、GraphxD、spark streaming
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考题 storm系统和spark？streaming系统最大的区别是哪个？（？）（）A、科学统计支持B、是否具有schemaC、是否是真正的实时计算框架D、不同公司的产品
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考题 spark为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，并以高效的方式处理（）数据集A、单机B、集中式C、分布式D、NOSQL
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考题 大数据处理框架-Spark诞生于（）A、伯克利大学AMPLabB、Apache孵化器项目C、Apache顶级项目D、开源项目
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考题 多选题下面关于Storm和Spark Streaming说法正确的是（）。AStrom实时计算延迟度为毫秒级BStrom吞吐量高CSparkStreaming不支持且完善事务机制DSparkStreaming支持动态调整并行度
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考题 问答题Spark是基于内存计算的大数据计算平台，试述Spark的主要特点。
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考题 问答题从Hadoop+Storm架构转向Spark架构可带来哪些好处？
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考题 判断题Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式数据集A 对B 错
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考题 单选题大数据中spark生态支持的组件有：（）和spark streaming。A eMBBB spark SQLC ETCD spark streaming
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