spark期末考試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）1.Spark中創(chuàng)建RDD的方式不包括（）A.從集合創(chuàng)建B.從外部存儲創(chuàng)建C.從數據庫直接導入D.從已有RDD轉換答案：C2.Spark核心組件不包含（）A.SparkSQLB.HadoopC.SparkStreamingD.Mllib答案：B3.以下哪種是RDD的行動操作（）A.mapB.filterC.reduceD.flatMap答案：C4.Spark運行模式不包括（）A.StandaloneB.YARNC.MapReduceD.Mesos答案：C5.關于RDD分區(qū)，正確的是（）A.分區(qū)數固定不可變B.分區(qū)越多性能一定越好C.可通過partitionBy方法自定義分區(qū)D.只能有一個分區(qū)答案：C6.以下哪個函數用于將RDD中的元素合并（）A.unionB.intersectC.subtractD.cartesian答案：A7.Spark中DataFrame的數據結構類似（）A.數組B.鏈表C.關系型數據庫表D.樹答案：C8.對DataFrame進行分組聚合操作的函數是（）A.groupByB.orderByC.selectD.filter答案：A9.SparkStreaming處理的是（）A.批處理數據B.實時流數據C.靜態(tài)數據D.離線數據答案：B10.在Spark中，廣播變量用于（）A.數據共享B.數據傳輸C.數據存儲D.數據加密答案：A二、多項選擇題（每題2分，共10題）1.以下屬于Spark生態(tài)系統(tǒng)組件的有（）A.GraphXB.SparkRC.HiveD.Pig答案：AB2.RDD的轉換操作包括（）A.mapValuesB.countC.distinctD.collect答案：AC3.以下關于Spark運行模式的說法正確的是（）A.Standalone模式可獨立運行SparkB.YARN模式借助Hadoop資源管理C.Mesos模式是一種資源管理框架D.所有模式都需要依賴外部集群答案：ABC4.下列哪些函數可用于DataFrame的數據篩選（）A.whereB.filterC.selectD.limit答案：AB5.SparkStreaming支持的數據源有（）A.KafkaB.FlumeC.HDFSD.Socket答案：ABD6.以下哪些是Spark性能優(yōu)化的方法（）A.調整分區(qū)數B.使用廣播變量C.避免數據傾斜D.增加節(jié)點數量答案：ABC7.RDD持久化的級別有（）A.MEMORY_ONLYB.MEMORY_AND_DISKC.DISK_ONLYD.OFF_HEAP答案：ABC8.關于DataFrame和RDD的關系，正確的是（）A.DataFrame是帶有schema的RDDB.可以相互轉換C.DataFrame性能一定優(yōu)于RDDD.RDD更靈活，DataFrame更結構化答案：ABD9.SparkSQL支持的數據格式有（）A.JSONB.ParquetC.CSVD.XML答案：ABC10.以下屬于Spark算子的有（）A.mapPartitionsB.foreachC.groupByKeyD.sortBy答案：ABCD三、判斷題（每題2分，共10題）1.Spark只能運行在Linux系統(tǒng)上。（）答案：錯2.RDD是不可變的分布式數據集。（）答案：對3.所有Spark操作都需要創(chuàng)建SparkContext。（）答案：對4.DataFrame中的列名不能重復。（）答案：對5.SparkStreaming處理流數據時是逐條處理。（）答案：錯6.廣播變量可以在多個節(jié)點間高效共享數據。（）答案：對7.RDD的轉換操作是延遲執(zhí)行的。（）答案：對8.Spark運行在YARN模式下不需要YARN集群。（）答案：錯9.對DataFrame進行排序只能按升序。（）答案：錯10.在Spark中，累加器只能在driver端訪問其值。（）答案：對四、簡答題（每題5分，共4題）1.簡述RDD的特點。答案：RDD是不可變、容錯的分布式數據集。具有可分區(qū)、可并行計算的特點，支持多種轉換和行動操作，其操作基于粗粒度的數據集轉換，通過血統(tǒng)關系實現容錯。2.說明SparkSQL相對于傳統(tǒng)數據庫查詢的優(yōu)勢。答案：SparkSQL基于內存計算，速度快；能處理多種格式數據，如JSON、Parquet等；可在分布式集群上并行處理大規(guī)模數據，且編程模型靈活，支持多種語言。3.解釋SparkStreaming如何實現實時流數據處理。答案：SparkStreaming將流數據按時間間隔切分成小的批次，轉化為一系列RDD進行處理，利用Spark的計算引擎對這些RDD進行并行計算，從而實現流數據的實時處理。4.簡述Spark性能優(yōu)化的主要方向。答案：主要方向包括合理設置分區(qū)數，避免數據傾斜；使用廣播變量減少數據傳輸；選擇合適的持久化級別；優(yōu)化算子操作，減少不必要的計算；調整內存分配等。五、討論題（每題5分，共4題）1.討論在實際項目中如何選擇Spark的運行模式。答案：若資源自主可控、集群規(guī)模小，可選擇Standalone模式；若在Hadoop集群環(huán)境，YARN模式方便利用已有資源；若有Mesos資源管理框架，且希望靈活調度，可選擇Mesos模式。要綜合考慮資源、運維、性能等因素。2.談談RDD和DataFrame在不同應用場景下的選擇。答案：當處理非結構化數據、對靈活性要求高，需要復雜的自定義計算時，優(yōu)先選RDD；當處理結構化數據，涉及SQL風格的查詢、聚合、分析，追求更高的執(zhí)行效率和優(yōu)化時，DataFrame更合適。3.討論SparkStreaming與其他流處理框架相比的優(yōu)勢與不足。答案：優(yōu)勢在于與Spark生態(tài)融合好，可利用豐富組件，處理大規(guī)模數據能力強；不足在于實時性延遲相對較高，相比一些專門流