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- 1.关于Spark的特性说法正确的是:选项： A:Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言; B:Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高; C:Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制; D: Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce更灵活
- 2.关于Spark的特性说法不正确的是（ ）。 选项： A、Scala是Spark唯一支持的编程语言 B、Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高 C、Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce更灵活 D、Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制
- 3.关于Spark的特性说法不正确的是（ ）。选项： A:Scala是Spark唯一支持的编程语言; B:Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高; C:Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce更灵活; D:Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制
- 4.Spark相对于Hadoop MapReduce，其优点在于（）选项： A:Spark对数据集可以执行的操作少于MapReduce; B:Spark执行时间与Hadoop相差无几; C:Spark提供了内存计算; D:Spark基于MapReduce的迭代执行机制
- 5.Spark是借鉴了Hadoop MapReduce的优点，以下（ ）是正确的 选项： A、Spark是计算架构 B、Spark提供基于内存计算 C、Spark基于DAG任务调度机制 D、Spark提供了多种计算模式
- 6.Spark比MapReduce快的原因不包括() 选项： A:Spark基于内存选代.而MapReduce基于磁盘选代 B:DAG计算模型比MapReduce更有效率 C:Spark是粗粒度的贵源调度.而MapReduce是细粒度的资源调度 D:Spark支特交互式处理.MapReduce善于处理流计算
- 7.Spark比MapReduce快的原因不包括()。 选项： A:Spark基于内存选代，而MapReduce基于磁盘选代 B:DAG计算模型比MapReduce更有效率 C:Spark是粗粒度的责源调度，而MapReduce是细粒度的资源调度 D:Spark支持交互式处理，MapReduce善于处理流计算
- 8.Spark 比 MapReduce 快的原因不包括()。 选项： A:Spark B:DAG计算模型相比MapReduce更有效率 C:Spark D:Spark
- 9.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。下列关于Spark描述正确的是（）。 选项： A、Spark通过将中间结果缓存在内存减少磁盘I/O提升运行速度 B、Spark支持Java、Python、Scala的API C、Spark支持复杂查询 D、Spark与MapReduce一样，不支持实时流计算
- 10.Spark提供了基于____计算的大数据并行计算框架,具备更高的迭代运算效率。
- 11.Spark不仅拥有了Hadoop MapReduce的优点，主要是将Job中间输出结果保存在内存中。选项： A:正确; B:错误
- 12.Spark的计算速度比MapReduce______。
- 13.Hadoop的MapReduce进行计算时，每次产生的中间结果都是存储在内存中；而Spark在计算时产生的中间结果存储在本地磁盘中。A．正确B．错误
- 14.下面关于Spark和Hadoop的关系，描述错误的是：选项： A:Spark和Hadoop一样，既包含了存储的组件，也包含了计算的组件; B:Spark作为计算框架，只能解决数据计算问题，无法解决数据存储问题; C:Spark只是取代了Hadoop生态系统中的计算框架MapReduce，而Hadoop中的其他组件依然在企业大数据系统中发挥着重要的作用; D:越来越多的企业放弃MapReduce，转而使用Spark开发企业应用
- 15.Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS选项： A:正确; B:错误
- 16.Spark比MapReduce的优势是什么。
- 17.Spark的任务调度执行机制是以什么为基础的（ ）。 选项： A、内存计算 B、数据流 C、RDD D、DAG
- 18.相比MapReduce而言，Spark立足于内存计算，天然的适用于迭代式计算，能很好的与机器学习算法相匹配。 选项： A:正确 B:错误
- 19.与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上
