()是Spark的核心,提供底层框架及核心支持。
A.SparkCore
B.SparkSQL
C.SparkStreaming
D.Mllib
A.SparkCore
B.SparkSQL
C.SparkStreaming
D.Mllib
第5题
A.提供标准化的编程框架和服务来使能持续开发、集成
B.底层资源无感知的应用自动化运维(包括配置、升级、伸缩等等)
C.包括计算服务、存储服务和网络服务等
D.自动化获取云资源进行应用部署
第6题
A.完全依赖HadoopMapReduce框架获得海量大数据计算能力
B.Spark对小数据集能达到亚秒级的延迟
C.Spark提供了不同层面的灵活性数据并行的范式
D.内存缓存、流数据处理、图数据处理等更为高级的数据处理能力
第7题
A.Spark支持三种类型的部署方式:Standalone,Spark on Mesos,Spark on YARN
B.在选择Spark Streaming和Storm时,对实时性要求高(比如要求毫秒级响应)的企业更倾向于选择流计算框架Storm
C.RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换,也适合某一数据项的细粒度转换
D.RDD采用惰性调用,遇到“转换(Transformation)”类型的操作时,只会记录RDD生成的轨迹,只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算
第8题
A.Spark支持三种类型的部署方式:Standalone,Spark on Mesos,Spark on YARN
B.在选择Spark Streaming和Storm时,对实时性要求高(比如要求毫秒级响应)的企业更倾向于选择流计算框架Storm
C.RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换,也适合某一数据项的细粒度转换
D.RDD采用惰性调用,遇到“转换(Transformation)”类型的操作时,只会记录RDD生成的轨迹,只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算
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