19秋学期（1709、1803、1809、1903、1909）《大数据开发技术（二）》在线作业答卷

1、19秋学期（1709、1803、1809、1903、1909）大数据开发技术（二）在线作业-0003试卷总分:100 得分:100一、单选题 (共 25 道试题,共 50 分)1.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.tailB.lastC.initD.head答案:A2.Scala列表方法中返回所有元素，除了最后一个的方法是（）A.initB.headC.filterD.drop答案:A3.GraphX中（）方法可以缓存整个图，并指定存储级别A.unpersistVerticesB.presistC.edges.unpersistD.cache答案:B4.以下哪个函数可以对两个RDD进行合并（）A.unionB.substractC.intersectionD.cartesian答案:A5.Spark GraphX中类Graph的subgraph方法可以（）A.按照设定条件取出子图B.合并边相同的属性C.取两个图的公共顶点和边作为新图，并保持前一个图顶点与边的属性D.反转图中所有边的方向答案:A6.Scala中如果函数中的每个参数在函数中最多只出现一次

2、，则可以使用占位符（）代替参数。A.逗号B.斜杠C.井号D.下划线答案:D7.Spark GraphX中类Graph的reverse方法可以（）A.按照设定条件取出子图B.合并边相同的属性C.取两个图的公共顶点和边作为新图，并保持前一个图顶点与边的属性D.反转图中所有边的方向答案:D8.Dstream输出操作中（）方法在Driver中打印出DStream中数据的前10个元素。A.saveAsTextFilesB.saveAsObjectFilesC.saveAsHadoopFilesD.print答案:D9.以下算法中属于聚类算法的是（）A.随机森林B.逻辑回归C.KmeansD.KNN算法答案:C10.MLlib 中可以调用mllib.tree.DecisionTree 类中的静态方法（）训练回归树A.trainRegressorB.trainClassifierC.LogisticRegressionModelD.LabeledPoint答案:A11.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

3、居顶点的顶点IdC.将顶点信息更新到图中D.向指定顶点发送信息并聚合信息答案:D12.Spark中DataFrame的（）方法是进行查询前n行记录A.whereB.limitC.joinD.apply答案:B13.以下哪个函数可以对RDD进行去重（）A.sortByB.intersectionC.filterD.distinct答案:D14.以下哪个函数可以求两个RDD差集 （）A.unionB.substractC.intersectionD.cartesian答案:B15.Spark Streming中（）函数可以对源DStream的每个元素通过函数func被映射出0或者更多的输出元素A.unionB.mapC.flatMapD.filter答案:C16.以下哪个函数可以对RDD进行排序（）A.sortByB.intersectionC.filterD.distinct答案:A17.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.将顶点信息更新到图中D.向指定顶点发送信息并聚合信

4、息答案:D18.spark-submit配置项中（）表示executor使用的总核数A.-total-executor-cores NUMB.-num-executors NUMC.-executor-memory MEMD.-executor-coures NUM答案:A19.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.reduceByWindowC.reduceByKeyAndWindowD.countByWindow答案:B20.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答案:C21.图的结构通常表示为：G(V,E)，其中，V是图G中()A.顶点的集合B.顶点C.边的集合D.边答案:A22.请问RDD的（）操作把RDD 所有元素转换成数组并返回到Driver 端A.zipB.joinC.combineBy

5、KeyD.collect答案:D23.Spark Streming中（）函数可以通过对源DStream的每RDD应用RDD-to-RDD函数返回一个新的DStream，这可以用来在DStream做任意RDD操作。A.transformB.reduceC.joinD.cogroup答案:A24.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.unionB.mapC.flatMapD.filter答案:D25.以下哪个不是Scala的数据类型（）A.Short IntB.LongC.IntD.Any答案:A二、多选题 (共 10 道试题,共 20 分)26.Spark Streaming的特点有（）A.高吞吐量B.容错能力强C.可伸缩D.单极性答案:ABC27.Scala中使用（）方法来查看两个集合的交集元素A.Set.intersectB.Set.concatC.Set.&D.Set.&答案:AD28.Spark可以从（）分布式文件系统中读取

6、数据A.TachyonB.HiveC.HbaseD.HDFS答案:ABCD29.Spark SQL 可以通过（）方法加载json文件为DataFrameA.readB.jsonC.getD.format答案:BD30.GraphX中（）方法可以缓存整个图A.unpersistVerticesB.presistC.edges.unpersistD.cache答案:BD31.以下是机器学习的常用算法的是（）A.降维算法B.聚类算法C.回归算法D.分类算法答案:ABCD32.Spark DataFrame中（）方法可以获取若干行数据A.takeB.headC.firstD.collect答案:ABCD33.Scala支持（）A.隐式参数B.转换C.显式参数D.多态方法答案:ABCD34.MLlib中用于线性回归算法的包主要有（）A.RidgeRegressionWithSGDB.LinearRegressionWithSGDC.LeftRegressionD.LassoWithSGD答案:ABD35.TF-IDF中IDF指的是（）A.逆文档概率B.词频C.词在文档集中出现的概率D.词在文档集

7、中出现的概率E.词在文档中出现的次数答案:AC三、判断题 (共 15 道试题,共 30 分)36.Scala函数组合器中filter过滤移除使得传入的函数的返回值为true的元素答案:错误37.Spark只有键值对类型的RDD才能设置分区方式答案:正确38.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 。答案:正确注意：答案的顺序有可能和你的题不一样 注意核对答案与选项售后或需要更多联系QQ1192235545 微信同步 39.Scala可以通过“var” 来定义变量，通过“val” 关键字来定义常量答案:正确40.Scala是不可扩展的答案:错误41.Spark是Apache基金会的顶级项目答案:正确42.Spark在同一个应用中不能同时使用Spark SQL和Mllib答案:错误43.RDD的intersection方法用于求出两个RDD 的共同元素答案:正确44.Scala中元组是是一种可迭代的键值对（key/value）结构。答案:错误45.RDD的union函数会将两个RDD元素合并成一个并且去处重复元素答案:错误46.Scala 语言中提供的数组是用来存储动态大小的同类型元素答案:错误47.Scala可以通过“val” 来定义变量，通过“var” 关键字来定义常量答案:错误48.Scala是一种纯面向对象的语言，每个值都是对象。答案:正确49.Spark Streaming中时间片也可称为批处理时间间隔(batch interval)，时间片是人为地对数据进行定量的标准，作为拆分数据的依据，一个时间片的数据对应一个RDD 实例。答案:正确50.Scala列表中last返回列表最后一个元素答案:正确

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