spark面試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題2分）1.Spark的默認(rèn)存儲(chǔ)格式是什么？A.ParquetB.ORCC.JSOND.Avro答案：C2.在Spark中，哪個(gè)操作是transformations？A.countB.saveAsTextFileC.mapD.reduceByKey答案：C3.Spark中的RDD是什么的縮寫(xiě)？A.ResilientDistributedDatasetB.RandomDistributedDatasetC.ResilientDataDistributionSetD.ReliableDataDistributionSystem答案：A4.在Spark中，哪個(gè)是用于持久化RDD的操作？A.persistB.cacheC.bothAandBD.neitherAnorB答案：C5.Spark中的Action操作會(huì)導(dǎo)致RDD進(jìn)行什么？A.ShufflingB.TransformationC.PartitioningD.Serialization答案：A6.在Spark中，哪個(gè)組件負(fù)責(zé)調(diào)度任務(wù)到執(zhí)行節(jié)點(diǎn)？A.DriverB.ExecutorC.SchedulerD.Manager答案：C7.Spark中的DataFrame和RDD有什么區(qū)別？A.DataFrame是RDD的子類B.DataFrame提供了更多的優(yōu)化C.DataFrame只能用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)D.DataFrame不支持分布式計(jì)算答案：B8.在Spark中，哪個(gè)操作是用于連接兩個(gè)DataFrame的？A.joinB.mergeC.unionD.intersect答案：A9.Spark中的SparkContext是什么？A.Spark的配置類B.Spark的入口點(diǎn)C.Spark的執(zhí)行引擎D.Spark的調(diào)度器答案：B10.在Spark中，哪個(gè)是用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的組件？A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.MLlib答案：C二、多項(xiàng)選擇題（總共10題，每題2分）1.Spark有哪些常用的數(shù)據(jù)源？A.HDFSB.S3C.JDBCD.Cassandra答案：ABCD2.在Spark中，哪些是transformations操作？A.mapB.filterC.reduceByKeyD.count答案：ABC3.Spark中的RDD有哪些特性？A.可并行化B.可恢復(fù)C.可持久化D.可緩存答案：ABCD4.在Spark中，哪些是Action操作？A.countB.collectC.saveAsTextFileD.reduceByKey答案：ABC5.Spark中的DataFrame有哪些優(yōu)勢(shì)？A.優(yōu)化查詢性能B.支持SQL查詢C.提供豐富的APID.支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型答案：ABCD6.在Spark中，哪些是持久化的級(jí)別？A.MemoryB.DiskC.Off-heapD.None答案：ABCD7.Spark中的SparkConf用于什么？A.配置SparkB.設(shè)置Spark參數(shù)C.初始化SparkContextD.管理Spark任務(wù)答案：AB8.在Spark中，哪些是常用的數(shù)據(jù)幀操作？A.selectB.filterC.groupByD.join答案：ABCD9.Spark中的SparkStreaming有哪些特點(diǎn)？A.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理B.微批處理C.支持多種數(shù)據(jù)源D.提供高吞吐量答案：ABCD10.在Spark中，哪些是常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法？A.線性回歸B.決策樹(shù)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.K-means答案：ABCD三、判斷題（總共10題，每題2分）1.Spark只能用于批處理任務(wù)。答案：錯(cuò)誤2.Spark的RDD是不可變的。答案：正確3.Spark的DataFrame是RDD的子類。答案：錯(cuò)誤4.Spark的SparkContext是單例的。答案：正確5.Spark的SparkConf用于配置Spark的運(yùn)行時(shí)參數(shù)。答案：正確6.Spark的DataFrame不支持SQL查詢。答案：錯(cuò)誤7.Spark的SparkStreaming只能處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。答案：錯(cuò)誤8.Spark的RDD不支持持久化。答案：錯(cuò)誤9.Spark的SparkConf不能用于設(shè)置Spark參數(shù)。答案：錯(cuò)誤10.Spark的SparkStreaming不支持微批處理。答案：錯(cuò)誤四、簡(jiǎn)答題（總共4題，每題5分）1.簡(jiǎn)述Spark的RDD是什么，以及它的特點(diǎn)。答案：Spark的RDD（ResilientDistributedDataset）是Spark的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它是一個(gè)不可變的、可并行操作的分布式數(shù)據(jù)集。RDD的特點(diǎn)包括：可并行化、可恢復(fù)、可持久化、可緩存。2.簡(jiǎn)述Spark的DataFrame是什么，以及它的優(yōu)勢(shì)。答案：Spark的DataFrame是一個(gè)以列為中心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它提供了豐富的API和優(yōu)化查詢性能的能力。DataFrame的優(yōu)勢(shì)包括：優(yōu)化查詢性能、支持SQL查詢、提供豐富的API、支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。3.簡(jiǎn)述Spark的SparkStreaming是什么，以及它的特點(diǎn)。答案：Spark的SparkStreaming是Spark用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的組件，它支持微批處理，可以將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分成小批量進(jìn)行處理。SparkStreaming的特點(diǎn)包括：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、微批處理、支持多種數(shù)據(jù)源、提供高吞吐量。4.簡(jiǎn)述Spark的持久化是什么，以及它的級(jí)別。答案：Spark的持久化是指將RDD的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存或磁盤(pán)上，以便后續(xù)操作可以更快地訪問(wèn)。持久化的級(jí)別包括：Memory、Disk、Off-heap、None。五、討論題（總共4題，每題5分）1.討論Spark的RDD和DataFrame的區(qū)別，以及它們的使用場(chǎng)景。答案：Spark的RDD和DataFrame都是分布式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但它們?cè)谑褂蒙嫌幸恍﹨^(qū)別。RDD是一個(gè)通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適用于各種數(shù)據(jù)處理任務(wù)，而DataFrame是一個(gè)以列為中心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，適用于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理任務(wù)。RDD適用于需要細(xì)粒度控制的場(chǎng)景，而DataFrame適用于需要優(yōu)化查詢性能的場(chǎng)景。2.討論Spark的SparkStreaming和SparkCore的區(qū)別，以及它們的使用場(chǎng)景。答案：Spark的SparkStreaming是用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的組件，而SparkCore是Spark的基礎(chǔ)組件，提供了RDD和SparkConf等功能。SparkStreaming適用于需要實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)流的場(chǎng)景，而SparkCore適用于需要批處理數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。3.討論Spark的持久化和緩存的區(qū)別，以及它們的用途。答案：Spark的持久化是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存或磁盤(pán)上，而緩存是將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。持久化適用于需要多次訪問(wèn)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景，而緩存適用于需要快速訪問(wèn)數(shù)據(jù)的場(chǎng)景。持久化可以