2025年高職（大數(shù)據(jù)技術(shù)）Spark大數(shù)據(jù)分析試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題，共40分）答題要求：本卷共20小題，每小題2分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在題后的括號(hào)內(nèi)。1.Spark中用于分布式數(shù)據(jù)集的基本抽象是（）A.RDDB.DataFrameC.DatasetD.SparkSQL2.以下哪個(gè)不是Spark的組件（）A.SparkCoreB.SparkStreamingC.HadoopD.MLlib3.在Spark中，對(duì)RDD進(jìn)行排序操作的函數(shù)是（）A.sortByB.orderByC.sortD.arrange4.以下哪種方式可以創(chuàng)建RDD（）A.從文件系統(tǒng)讀取B.通過并行化集合C.從數(shù)據(jù)庫讀取D.以上都是5.Spark中用于緩存RDD的方法是（）A.cacheB.persistC.bothAandBD.以上都不是6.對(duì)于DataFrame，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.是一種分布式的二維表格B.比RDD更具結(jié)構(gòu)化C.不能進(jìn)行SQL查詢D.可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理7.在SparkSQL中，用于創(chuàng)建DataFrame的方法是（）A.createDataFrameB.newDataFrameC.buildDataFrameD.generateDataFrame8.以下哪個(gè)是SparkStreaming的窗口函數(shù)（）A.windowB.slideC.bothAandBD.以上都不是9.SparkStreaming中處理數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔稱為（）A.batchintervalB.processingintervalC.timeintervalD.windowinterval10.MLlib中用于線性回歸的算法是（）A.LinearRegressionB.LogisticRegressionC.DecisionTreeD.RandomForest11.在Spark中，對(duì)RDD進(jìn)行分組操作的函數(shù)是（）A.groupByB.partitionByC.collectByD.gatherBy12.以下哪種數(shù)據(jù)格式不被Spark直接支持（）A.JSONB.CSVC.XMLD.TXT13.Spark中用于連接兩個(gè)RDD的操作是（）A.joinB.unionC.intersectD.subtract14.對(duì)于Dataset，以下說法正確的是（）A.是強(qiáng)類型的DataFrameB.支持更多的函數(shù)式編程風(fēng)格C.可以包含任意類型的數(shù)據(jù)D.以上都是15.在SparkSQL中，用于執(zhí)行SQL查詢的方法是（）A.sqlB.executeC.queryD.run16.SparkStreaming中用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的核心組件是（）A.StreamingContextB.DStreamC.ReceiverD.Processor17.MLlib中用于分類的決策樹算法是（）A.DecisionTreeClassifierB.RandomForestClassifierC.GradientBoostedTreesD.以上都是18.在Spark中，對(duì)RDD進(jìn)行過濾操作的函數(shù)是（）A.filterB.selectC.whereD.having19.以下哪個(gè)是Spark的部署模式（）A.StandaloneB.YARNC.MesosD.以上都是20.Spark中用于廣播變量的方法是（）A.broadcastB.distributeC.shareD.scatter第II卷（非選擇題，共60分）（一）填空題（共10分）答題要求：本大題共5小題，每小題2分。請(qǐng)將答案填寫在題中的橫線上。1.Spark的核心是______。2.RDD的分區(qū)數(shù)可以通過______方法設(shè)置。3.DataFrame的模式信息可以通過______方法獲取。4.SparkStreaming中，DStream的轉(zhuǎn)換操作包括______和______。5.MLlib中用于聚類的KMeans算法的主要參數(shù)有______和______。（二）簡答題（共20分）答題要求：本大題共4小題，每小題5分。簡要回答問題。1.簡述RDD的特點(diǎn)。2.說明DataFrame和RDD的區(qū)別。3.簡述SparkStreaming的工作原理。4.介紹MLlib中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。（三）代碼題（共15分）答題要求：本大題共1小題，15分。請(qǐng)根據(jù)題目要求編寫Spark代碼。給定一個(gè)包含整數(shù)的RDD，編寫代碼計(jì)算該RDD中所有元素之和。（四）材料分析題（共10分）答題要求：閱讀以下材料，回答問題。材料：在一個(gè)電商數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。有一個(gè)包含用戶購買記錄的DataFrame，其中字段包括用戶ID、商品ID、購買時(shí)間、購買金額等。問題：1.如何使用SparkSQL查詢出購買金額大于1000元的用戶購買記錄？（5分）2.怎樣利用SparkStreaming實(shí)時(shí)監(jiān)控用戶購買行為，例如統(tǒng)計(jì)每分鐘內(nèi)的購買次數(shù)？（5分）（五）綜合應(yīng)用題（共5分）答題要求：本大題共1小題，5分。請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題。假設(shè)你正在處理一個(gè)大數(shù)據(jù)集，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。請(qǐng)描述你會(huì)如何使用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和模型訓(xùn)練。答案：第I卷答案1.A2.C3.A4.D5.C6.C7.A8.C9.A10.A11.A12.C13.A14.D15.A16.A17.A18.A19.D20.A第II卷答案（一）填空題答案1.RDD2.repartition3.schema4.轉(zhuǎn)換操作、輸出操作5.k、maxIter（二）簡答題答案1.RDD的特點(diǎn)：彈性分布式數(shù)據(jù)集，具有容錯(cuò)性、可分區(qū)并行計(jì)算、支持多種數(shù)據(jù)格式等特點(diǎn)。2.DataFrame和RDD的區(qū)別：DataFrame更具結(jié)構(gòu)化，有模式信息，支持SQL查詢；RDD是分布式的通用數(shù)據(jù)抽象，更靈活但結(jié)構(gòu)化程度低。3.SparkStreaming的工作原理：通過StreamingContext創(chuàng)建DStream，接收實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，進(jìn)行轉(zhuǎn)換和輸出操作，按照指定時(shí)間間隔處理數(shù)據(jù)。4.MLlib中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法：分類算法如LogisticRegression、DecisionTreeClassifier等；回歸算法如LinearRegression；聚類算法如KMeans；推薦算法等。（三）代碼題答案```pythonfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","SumExample")rdd=sc.parallelize([1,2,3,4,5])sum_result=rdd.reduce(lambdax,y:x+y)print(sum_result)```（四）材料分析題答案1.使用SparkSQL查詢：```sqlSELECTFROMpurchase_recordsWHEREpurchase_amount>1000;```2.利用SparkStreaming實(shí)時(shí)監(jiān)控：首先創(chuàng)建StreamingContext，然后從數(shù)據(jù)源接收數(shù)據(jù)創(chuàng)建DStream，通過窗口函數(shù)統(tǒng)計(jì)每分鐘內(nèi)的購買次數(shù)。例如：```pythonfrompyspark.streamingimportStreamingContextfrompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder.appName("PurchaseMonitor").getOrCreate()ssc=StreamingContext(spark.sparkContext,60)lines=ssc.socketTextStream("localhost",9999)purchases=lines.map(lambdaline:line.split(","))purchase_count=purchases.countByWindow(60,10)purchase_count.pprint()ssc.start()ssc.await