[南开大学]20春学期《大数据开发技术（二）》在线作业（答案100分）
谋学网www.mouxue.com【奥鹏】-南开大学20春学期（1709、1803、1809、1903、1909、2003）大数据开发技术（二）在线作业试卷总分:100 得分:100第1题,在MLlib中，逻辑回归算法的输入值为（）类型A、DoubleB、LabledPointC、PointD、SGB正确答案:B第2题,Scala列表方法中获取列表的第一个元素的方法是（）A、dropB、headC、filterD、init正确答案:B第3题,spark-submit配置项中（）表示每个executor使用的内核数A、-num-executors NUMB、-executor-memory MEMC、-total-executor-cores NUMD、-executor-coures NUM正确答案:D第4题,Spark Streming中（）函数当被调用的两个DStream分别含有(K, V) 和(K, W)键值对时,返回一个(K, SeqV, SeqW)类型的新的DStream。A、unionB、reduceC、joinD、cogroup正确答案:C第5题,PairRDD可以通过（）获得仅包含键的RDDA、keyB、keysC、valueD、values正确答案:B第6题,GraphX中（）是完整提供边的各种操作类A、RDDEdgeB、EdgeRDDC、RDD(VertexId,VD)D、VertexRDD正确答案:B第7题,一般情况下，对于迭代次数较多的应用程序，Spark程序在内存中的运行速度是Hadoop MapReduce运行速度的（）多倍A、2B、10C、100D、1000正确答案:C第8题,MLlib 中可以调用mllib.tree.DecisionTree 类中的静态方法（）训练分类树A、trainClassifierB、trainRegressorC、LogisticRegressionModelD、LabeledPoint正确答案:A第9题,Scala中（）方法返回Map所有的valueA、keyB、keysC、valueD、values正确答案:D第10题,Spark Streming中DStream的每个RDD都是由（）分割开来的数据集A、分区B、一小段时间C、数据量D、随机正确答案:B第11题,Dstream窗口操作中（）方法基于滑动窗口对（K，V）键值对类型的DStream中的值按K使用聚合函数func进行聚合操作，得到一个新的DstreamA、windowB、countByWindowC、reduceByWindowD、reduceByKeyAndWindow正确答案:D第12题,Scala列表方法中输出符号指定条件的所有元素的方法是（）A、dropB、headC、filterD、init正确答案:C第13题,以下哪个不是Scala的数据类型（）A、IntB、Short IntC、LongD、Any正确答案:B第14题,当需要将一个普通的RDD转化为一个PairRDD时可以使用（）函数来进行操作A、transferB、changeC、mapD、build正确答案:C第15题,Dstream窗口操作中（）方法返回一个基于源DStream的窗口批次计算后得到新的DStream。A、windowB、countByWindowC、reduceByWindowD、reduceByKeyAndWindow正确答案:A第16题,Dstream窗口操作中（）方法基于滑动窗口对源DStream中的元素进行聚合操作，得到一个新的DstreamA、windowB、countByWindowC、reduceByWindowD、reduceByKeyAndWindow正确答案:C第17题,Dstream输出操作中（）方法在Driver中打印出DStream中数据的前12个元素。A、printB、saveAsTextFilesC、saveAsObjectFilesD、saveAsHadoopFiles正确答案:C第18题,如果numPartitions是分区个数，那么Spark每个RDD的分区ID范围是（）A、0,numPartitionsB、0,numPartitions-1C、1,numPartitions-1D、1,numPartitions正确答案:B第19题,GraphX中graph.edges可以得到（）A、顶点视图B、边视图C、顶点与边的三元组整体视图D、有向图正确答案:B第20题,GraphX中（）是存放着存放顶点的RDDA、RDDEdgeB、EdgeRDDC、RDD(VertexId,VD)D、VertexRDD正确答案:C第21题,Scala中（）方法返回一个列表，包含除了第一个元素之外的其他元素A、headB、initC、tailD、last正确答案:C第22题,请问RDD的（）操作把RDD 所有元素转换成数组并返回到Driver 端A、joinB、zipC、combineByKeyD、collect正确答案:D第23题,Spark GraphX中类Graph的mapReduceTriplets方法可以（）A、收集邻居顶点的顶点Id和顶点属性B、收集邻居顶点的顶点IdC、向指定顶点发送信息并聚合信息D、将顶点信息更新到图中正确答案:C第24题,Scala列表方法中通过给定的方法将所有元素重新计算的方法是（）A、filterB、foreachC、mapD、mkString正确答案:C第25题,Scala列表方法中返回所有元素，除了最后一个的方法是（）A、dropB、headC、filterD、init正确答案:D第26题,Scala中可以用（）方法来连接两个或多个列表A、:B、#:C、List.:()D、List.concat()正确答案:B,C,D第27题,Spark DataFrame中（）方法可以返回一个Array对象A、collectB、takeC、takeAsListD、collectAsList正确答案:A,B第28题,Scala系统支持（）作为对象成员A、通用类B、内部类C、抽象类D、复合类正确答案:A,B,C,D第29题,Mllib实现了一些常见的机器学习算法和应用程序，包括（）A、分类B、聚类C、降维D、回归正确答案:A,B,C,D第30题,Spark Streaming能够和（）无缝集成A、HadoopB、Spark SQLC、MllibD、GraphX正确答案:B,C,D第31题,以下算法中属于分类算法的是（）A、KNN算法B、逻辑回归C、随机森林D、Kmeans正确答案:A,B,C第32题,Spark Core包含的功能有（）A、任务调度B、内存管理C、SQL查询D、容错机制正确答案:A,B,D第33题,Scala中构造列表的两个基本单位是 （）A、NilB、NillC、:D、List正确答案:A,C第34题,Spark DataFrame中（）方法可以返回一个ListA、collectB、takeC、takeAsListD、collectAsList正确答案:C,D第35题,MLlib中用于线性回归算法的包主要有（）A、LinearRegressionWithSGDB、RidgeRegressionWithSGDC、LassoWithSGDD、LeftRegression正确答案:A,B,C第36题,RDD的map操作不会改变RDD的分区数目T、对F、错正确答案:T第37题,MLlib中StandardScaler处理的对象是每一列，也就是每一维特征，将特征标准化为单位标准差或是0均值，或是0均值单位标准差。T、对F、错正确答案:T第38题,Scala中高阶函数经常将只需要执行多次的函数定义为匿名函数作为参数T、对F、错正确答案:F第39题,Spark SQL仅仅包括基本的SQL语法T、对F、错正确答案:F第40题,聚类是一种无监督学习的方法，用于将高度相似的数据分到一类中T、对F、错正确答案:T第41题,MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。T、对F、错正确答案:T第42题,Spark GraphX课通过mapVerticesVD2: ClassTag(map: (VertexId, VD) = VD2)实现对顶点属性经过变换生成新的图T、对F、错正确答案:T第43题,Spark Streming中对DStream的任何操作都会转化成对底层RDDs的操作T、对F、错正确答案:T第44题,Scala中默认情况下使用的是可变的MapT、对F、错正确答案:F第45题,mllib.feature中存在一些常见的特征转化方法，主要包括创建特征向量和标准化数据T、对F、错正确答案:T第46题,Scala中允许集成多个父类T、对F、错正确答案:F第47题,RDD中combineByKey不允许返回类型与输入数据类型不同的返回值T、对F、错正确答案:F第48题,Spark SQL可被视为一个分布式的SQL查询引擎，并且提供了一个叫做DataFrame的可编程抽象数据模型T、对F、错正确答案:T第49题,Spark GraphX课通过mapTripletsED2: ClassTag(map: EdgeTripletVD, ED = ED2)实现对边属性经过变换生成新的图T、对F、错正确答案:T第50题,Scala是Scalable Language的简写，是一门多范式的编程语言，设计初衷是不包括函数式编程的特性。T、对F、错正确答案:F
