21春学期（1709、1803、1809、1903、1909、2003、2009、2103）《大数据开发技术（二）》在线作业_3

1.Mllib中metrics.roc 表示（）指标A.准确度B.召回率C.F值D.ROC曲线【参考答案】: D2.以下哪个函数可以对两个RDD进行合并（）A.unionB.substractC.intersectionD.cartesian【参考答案】: A3.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【参考答案】: B4.Spark Streming中（）函数可以合并两个DStream，生成一个包含两个DStream中所有元素的新DStream对象A.mapB.flatMapC.filterD.union【参考答案】: D5.Spark中DataFrame的（）方法是进行连接查询A.whereB.joinC.limitD.apply【参考答案】: B6.GraphX中（）方法可以查询边信息A.numVerticesB.numEdgesC.verticesD.edges【参考答案】: D7.Scala中（）方法返回一个列表，包含除了最后一个元素之外的其他元素A.headB.initC.tailD.last【参考答案】: B8.图的结构通常表示为：G(V,E)，其中，G表示（）A.图B.子图C.顶点D.边【参考答案】: A9.Spark中DataFrame的（）方法是进行条件查询A.whereB.joinC.limitD.apply【参考答案】: A10.GraphX中（）方法可以释放边缓存A.cacheB.presistC.unpersistVerticesD.edges.unpersist【参考答案】: D11.Spark GraphX中类Graph的aggregateMessages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【参考答案】: C12.Scala中如果函数无返回值，则函数返回类型为（）A.NULLB.VoidC.NothingD.Unit【参考答案】: D13.Mllib中metrics.fMeasureByThreshold 表示（）指标A.准确度B.召回率C.F值D.ROC曲线【参考答案】: C14.Mllib中线性会馆算法中的参数reParam表示（）A.要运行的迭代次数B.梯度下降的步长C.是否给数据加干扰特征或者偏差特征D.Lasso 和ridge 的正规化参数【参考答案】: D15.以下哪个不是Scala的数据类型（）A.IntB.Short IntC.LongD.Any【参考答案】: B16.以下哪个方法可以从外部存储中创建RDD（）A.parallelizeB.makeRDDC.textFileD.loadFile【参考答案】: C17.Scala中如果函数中的每个参数在函数中最多只出现一次，则可以使用占位符（）代替参数。A.井号B.下划线C.斜杠D.逗号【参考答案】: B18.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【参考答案】: D19.Spark Streming中（）函数可以对源DStream中的每一个元素应用func方法进行计算，如果func函数返回结果为true，则保留该元素，否则丢弃该元素，返回一个新的DstreamA.mapB.flatMapC.filterD.union【参考答案】: C20.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【参考答案】: D21.Scala中重写一个非抽象方法必须使用（）修饰符。A.extendsB.overrideC.extendD.overrides【参考答案】: B22.Mllib中线性会馆算法中的参数numIterations表示（）A.要运行的迭代次数B.梯度下降的步长C.是否给数据加干扰特征或者偏差特征D.Lasso 和ridge 的正规化参数【参考答案】: A23.spark-submit配置项中（）表示executor内存大小A.-num-executors NUMB.-executor-memory MEMC.-total-executor-cores NUMD.-executor-coures NUM【参考答案】: B24.Scala中合并两个数组的方法是（）A.lineB.addC.appendD.concat【参考答案】: D25.Scala列表方法中丢弃前n个元素，并返回新列表的方法是（）A.dropB.headC.filterD.init【参考答案】: A26.Scala中可以用（）方法来连接两个或多个列表A.:B.#:C.List.:()D.List.concat()【参考答案】: ABCD27.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【参考答案】: ABC28.MLlib中用于线性回归算法的包主要有（）A.LinearRegressionWithSGDB.RidgeRegressionWithSGDC.LassoWithSGDD.LeftRegression【参考答案】: ABC29.Spark SQL读取的数据源支持（）A.Hive表B.Parquent文件C.JSON数据D.关系数据库【参考答案】: ABCD30.Spark支持使用（）语言编写应用A.ScalaB.PythonC.JavaD.R【参考答案】: ABCD31.Scala中使用（）方法来查看两个集合的交集元素A.Set.concatB.Set.&C.Set.&&D.Set.intersect【参考答案】: BD32.PairRDD中（）函数可以进行分组A.mapValuesB.groupByC.groupByKeyD.reduceByKey【参考答案】: BC33.MLlib中进行数据标准化的方式有（）A.NormalizerB.StandardC.StandardScaleerD.MinMaxScaler【参考答案】: ABCD34.Spark是一个（）计算框架A.快速B.分布式C.可扩展D.容错【参考答案】: ABCD35.Spark DataFrame中（）方法可以返回一个ListA.collectB.takeC.takeAsListD.collectAsList【参考答案】: ABCD36.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【参考答案】: T37.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【参考答案】: T38.Scala列表中last返回列表最后一个元素T.对F.错【参考答案】: T39.RDD的flatMap操作是将函数应用于RDD 之中的每一个元素，将返回的迭代器(数组、列表等)中的所有元素构成新的RDD 。T.对F.错【参考答案】: T40.Scala 集合分为可变的和不可变的集合T.对F.错【参考答案】: T41.Scala中集合连接时如果元素有重复的就会移除重复的元素T.对F.错【参考答案】: T42.Spark Streming中DStream可以通过外部数据源（Kafka，Flume，Twitter等）来获取，也可以通过现有DStream的高级操作（Transformation操作）获得T.对F.错【参考答案】: T43.PairRDD中groupBy（func）func返回key，传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组。T.对F.错【参考答案】: T44.SparkContext类中makeRDD方法不可将单机数据创建为分布式RDDT.对F.错【参考答案】: F45.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【参考答案】: F46.Spark对只有未曾设置存储级别的RDD才能设置存储级别，设置了存储级别的RDD不能修改其存储级别T.对F.错【参考答案】: T47.Scala函数组合器可以通过一个函数重新计算列表中所有元素，没有返回值T.对F.错【参考答案】: F48.RDD的intersection方法用于求出两个RDD 的共同元素T.对F.错【参考答案】: T49.RDD的subtract用于用于将前一个RDD 中在后一个RDD 出现的元素删除T.对F.错【参考答案】: T50.RDD的cartesian函数是笛卡尔积，也就是将两个集合的元素两两组合成一组T.对F.错【参考答案】: T