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Spark SQL使用的数据抽象并非是DataFrame,而是RDD。
A:正确
B:错误
错误
并非
而是
发布时间:
2024-05-14 00:04:33
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相关试题
1.
Spark SQL使用的数据抽象并非是DataFrame,而是RDD。 (中) 选项: A:正确 B:错误
2.
Spark SQL使用的数据抽象并非是DataFrame,而是RDD。 ( ) 参考答案: 错
3.
Spark SQL使用的数据抽象并非是Data错rame,而是RDD。 选项: A:正确 B:错误
4.
Spark SQL中的数据抽象并非是RDD, 而是什么? 选项:A、DataSchemaB、DataFrameC、DataSetD、DataModel
5.
Spark SQL使⽤的数据抽象并⾮是DataFrame,⽽是RDD。 选项: A:正确 B:错误
6.
Spark SQL使⽤的数据抽象并⾮是DataFrame,⽽是RDD。 对错 选项: A:正确 B:错误
7.
关于SparkSQL,以下描述错误的是() 选项: A:SparkSQL使用的数据抽象并非是DataFrame,而是RDD B:在Spark的早期版本中,DataFrame被称为SchemaRDD C:DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集 D:DataFrame可以完成RDD的绝大多数功能
8.
42. 关于SparkSQL,以下描述错误的是()。 选项: A: SparkSQL使用的数据抽象并非是DataFrame,而是RDD B: 在Spark的早期版本中,DataFrame被称为SchemaRDD C: DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集 D: DataFrame可以完成RDD的绝大多数功能
9.
Spark SQL所使用的数据抽象并非RDD,而是( )。 选项:A、DataFrameB、HiveC、JSOND、Cassandra
10.
Spark SQL提供了⼀个编程抽象结构叫做DataFrame的数据模型。 对错 选项: A:正确 B:错误
11.
关于DataFrame的说法正确的是? 选项: A: DataFrame是Spark SQL提供的最核心的编程抽象 B: DataFrame直接继承了RDD C: DataFrame是一个分布式的Row对象的数据集合 D: DataFrame实现了RDD的绝大多数功能
12.
Spark SQL提供了一个编程抽象结构叫做DataFrame的数据模型。 选项: A:正确 B:错误
13.
关于Structured Streaming、Spark SQL、Spark Streaming,下面描述正确的是:选项: A:Structured Streaming处理的数据跟Spark Streaming一样,也是源源不断的数据流; B:Spark Streaming采用的数据抽象是DataFrame,Structured Streaming采用的数据抽象是DStream; C:Structured Streaming可以使用Spark SQL的DataFrame/Dataset来处理数据流; D:Spark SQL只能处理静态的数据,而Structured Streaming可以处理结构化的数据流
14.
Spark SQL的前身是什么? 选项: A:Shark B:DAGScheduler C:RDD D:DataFrame
15.
关于推出Spark SQL的原因,描述正确的是: 选项: A、使用Spark SQL和Spark MLlib,可以融合传统关系数据库的结构化数据管理能力和机器学习算法的数据处理能力 B、Spark SQL通过RDD将SQL查询与Spark程序无缝结合,让开发人员方便使用SQL语句进行数据处理 C、Spark SQL可以从各种非结构化数据源(如JSON文件)中读取数据,进行分析 D、Spark SQL提供了丰富的DataFrame API,可以对数据源执行各种关系操作
16.
下面关于Spark SQL的描述正确的是:( ) 选项: A、Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 B、 Spark SQL目前支持Scala、Java编程语言,暂时不支持Python语言 C、 Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责 D、 Spark SQL增加了DataFrame(即带有Schema信息的RDD),使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句
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