2025年spark編程筆試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題2分）1.在Spark中，以下哪個(gè)操作是transformations？A.countB.saveAsTextFileC.mapD.collect答案：C2.Spark中，哪個(gè)組件負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的持久化？A.RDDB.DataFrameC.SparkContextD.StorageLevel答案：D3.在Spark中，以下哪個(gè)函數(shù)用于過(guò)濾數(shù)據(jù)？A.mapB.filterC.reduceByKeyD.groupBy答案：B4.Spark中，以下哪個(gè)是累加器（accumulator）的用途？A.用于并行操作中的計(jì)數(shù)B.用于存儲(chǔ)中間結(jié)果C.用于廣播變量D.用于過(guò)濾數(shù)據(jù)答案：A5.在Spark中，以下哪個(gè)操作是action？A.mapB.filterC.countD.reduceByKey答案：C6.Spark中，以下哪個(gè)是廣播變量的用途？A.用于存儲(chǔ)全局變量B.用于過(guò)濾數(shù)據(jù)C.用于持久化數(shù)據(jù)D.用于并行操作答案：A7.在Spark中，以下哪個(gè)操作是shuffle操作？A.mapB.reduceByKeyC.filterD.distinct答案：B8.Spark中，以下哪個(gè)是持久化的級(jí)別？A.MemoryOnlyB.MemoryAndDiskC.DiskOnlyD.All答案：A9.在Spark中，以下哪個(gè)函數(shù)用于連接兩個(gè)DataFrame？A.joinB.mergeC.unionD.intersect答案：A10.Spark中，以下哪個(gè)是Spark的默認(rèn)持久化級(jí)別？A.MemoryOnlyB.MemoryAndDiskC.DiskOnlyD.All答案：A二、填空題（總共10題，每題2分）1.Spark的RDD是______的。答案：彈性分布式數(shù)據(jù)集2.Spark的DataFrame是基于______的。答案：RDD3.Spark的SparkContext是______的入口點(diǎn)。答案：Spark應(yīng)用程序4.Spark的累加器是______的。答案：不可變變量5.Spark的廣播變量是______的。答案：只讀變量6.Spark的shuffle操作是______的。答案：數(shù)據(jù)重分布7.Spark的持久化是______的。答案：數(shù)據(jù)緩存8.Spark的action操作是______的。答案：觸發(fā)計(jì)算9.Spark的transformation操作是______的。答案：惰性執(zhí)行10.Spark的DataFrame是______的。答案：分布式數(shù)據(jù)集三、判斷題（總共10題，每題2分）1.Spark的RDD是不可變的。答案：正確2.Spark的DataFrame是可變的。答案：錯(cuò)誤3.Spark的SparkContext是單例的。答案：正確4.Spark的累加器是可變的。答案：錯(cuò)誤5.Spark的廣播變量是可變的。答案：錯(cuò)誤6.Spark的shuffle操作是昂貴的。答案：正確7.Spark的持久化是免費(fèi)的。答案：錯(cuò)誤8.Spark的action操作是惰性執(zhí)行的。答案：錯(cuò)誤9.Spark的transformation操作是觸發(fā)計(jì)算的。答案：錯(cuò)誤10.Spark的DataFrame是基于SQL的。答案：正確四、簡(jiǎn)答題（總共4題，每題5分）1.簡(jiǎn)述Spark的RDD和DataFrame的區(qū)別。答案：RDD是Spark的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是不可變的分布式數(shù)據(jù)集，而DataFrame是基于RDD的，是分布式數(shù)據(jù)集，但具有豐富的API和優(yōu)化。DataFrame在執(zhí)行時(shí)會(huì)有更好的優(yōu)化，且支持SQL查詢。2.簡(jiǎn)述Spark的累加器和廣播變量的區(qū)別。答案：累加器是用于并行操作中的計(jì)數(shù)，是不可變的變量，只能進(jìn)行累加操作。廣播變量是只讀變量，用于存儲(chǔ)全局變量，可以在所有節(jié)點(diǎn)上共享。3.簡(jiǎn)述Spark的shuffle操作。答案：shuffle操作是數(shù)據(jù)重分布的過(guò)程，會(huì)在不同的節(jié)點(diǎn)之間重新分配數(shù)據(jù)，通常用于reduceByKey等操作。shuffle操作是昂貴的，需要大量的網(wǎng)絡(luò)和磁盤資源。4.簡(jiǎn)述Spark的持久化。答案：持久化是數(shù)據(jù)緩存的過(guò)程，可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存或磁盤中，以提高后續(xù)操作的效率。持久化可以減少數(shù)據(jù)重計(jì)算的開(kāi)銷，提高Spark的性能。五、討論題（總共4題，每題5分）1.討論Spark的RDD和DataFrame的優(yōu)缺點(diǎn)。答案：RDD的優(yōu)點(diǎn)是靈活，可以處理任意類型的數(shù)據(jù)，缺點(diǎn)是API相對(duì)簡(jiǎn)單，優(yōu)化能力有限。DataFrame的優(yōu)點(diǎn)是優(yōu)化能力強(qiáng)，支持豐富的API和SQL查詢，缺點(diǎn)是靈活性較差，只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2.討論Spark的累加器和廣播變量的使用場(chǎng)景。答案：累加器適用于并行操作中的計(jì)數(shù)，如統(tǒng)計(jì)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。廣播變量適用于存儲(chǔ)全局變量，如配置信息，可以在所有節(jié)點(diǎn)上共享。3.討論Spark的shuffle操作的優(yōu)化方法。答案：優(yōu)化shuffle操作的方法包括減少shuffle的次數(shù)，使用持久化減少數(shù)據(jù)重計(jì)算的開(kāi)銷，以及合理配置shuffle的內(nèi)存和磁盤資源。4.討論Spark的持久化的使用場(chǎng)景。答案：持久化適用于需要多次訪問(wèn)的數(shù)據(jù)，如中間結(jié)果，以及計(jì)算密集型的操作，如迭代算法。持久化可以提高Spark的性能，減少數(shù)據(jù)重計(jì)算的開(kāi)銷。答案和解析：一、單項(xiàng)選擇題1.C2.D3.B4.A5.C6.A7.B8.A9.A10.A二、填空題1.彈性分布式數(shù)據(jù)集2.RDD3.Spark應(yīng)用程序4.不可變變量5.只讀變量6.數(shù)據(jù)重分布7.數(shù)據(jù)緩存8.觸發(fā)計(jì)算9.惰性執(zhí)行10.分布式數(shù)據(jù)集三、判斷題1.正確2.錯(cuò)誤3.正確4.錯(cuò)誤5.錯(cuò)誤6.正確7.錯(cuò)誤8.錯(cuò)誤9.錯(cuò)誤10.正確四、簡(jiǎn)答題1.RDD是Spark的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是不可變的分布式數(shù)據(jù)集，而DataFrame是基于RDD的，是分布式數(shù)據(jù)集，但具有豐富的API和優(yōu)化。DataFrame在執(zhí)行時(shí)會(huì)有更好的優(yōu)化，且支持SQL查詢。2.累加器是用于并行操作中的計(jì)數(shù)，是不可變的變量，只能進(jìn)行累加操作。廣播變量是只讀變量，用于存儲(chǔ)全局變量，可以在所有節(jié)點(diǎn)上共享。3.shuffle操作是數(shù)據(jù)重分布的過(guò)程，會(huì)在不同的節(jié)點(diǎn)之間重新分配數(shù)據(jù)，通常用于reduceByKey等操作。shuffle操作是昂貴的，需要大量的網(wǎng)絡(luò)和磁盤資源。4.持久化是數(shù)據(jù)緩存的過(guò)程，可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存或磁盤中，以提高后續(xù)操作的效率。持久化可以減少數(shù)據(jù)重計(jì)算的開(kāi)銷，提高Spark的性能。五、討論題1.RDD的優(yōu)點(diǎn)是靈活，可以處理任意類型的數(shù)據(jù)，缺點(diǎn)是API相對(duì)簡(jiǎn)單，優(yōu)化能力有限。DataFrame的優(yōu)點(diǎn)是優(yōu)化能力強(qiáng)，支持豐富的API和SQL查詢，缺點(diǎn)是靈活性較差，只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。2.累加器適用于并行操作中的計(jì)數(shù)，如統(tǒng)計(jì)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。廣播變量適用于存儲(chǔ)全局變量，如配