多項(xiàng)選擇題

以下對(duì)Spark中RDD敘述錯(cuò)誤的是（）

A.RDD是可讀、寫的
B.RDD是基于內(nèi)存的高度首先的數(shù)據(jù)共享模型
C.RDD是基于磁盤的高度首先的數(shù)據(jù)共享模型
D.RDD之間的依賴關(guān)系分為寬依賴與窄依賴

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多項(xiàng)選擇題

Spark是大數(shù)據(jù)的綜合處理框架，其綜合性體現(xiàn)為（）

A.能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行批處理
B.能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行流式計(jì)算
C.能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行交互式查詢
D.能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)

多項(xiàng)選擇題

MapReduce框架ᨀ供了一種序列化鍵/值對(duì)的方法，支持這種序列化的類能夠在Map和Reduce過(guò)程中充當(dāng)鍵或值，以下說(shuō)法正確的是：（）

A.實(shí)現(xiàn)Writable接口的類是值
B.實(shí)現(xiàn)WritableComparable接口的類可以是值或鍵
C.Hadoop的基本類型Text并不實(shí)現(xiàn)WritableComparable接口
D.鍵和值的數(shù)據(jù)類型可以超出Hadoop自身支持的基本類型

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以下對(duì)Spark中RDD敘述錯(cuò)誤的是（）

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Spark是大數(shù)據(jù)的綜合處理框架，其綜合性體現(xiàn)為（）

MapReduce框架ᨀ供了一種序列化鍵/值對(duì)的方法，支持這種序列化的類能夠在Map和Reduce過(guò)程中充當(dāng)鍵或值，以下說(shuō)法正確的是：（）

Spark是大數(shù)據(jù)的綜合處理框架，其綜合性體現(xiàn)為（）

MapReduce框架ᨀ供了一種序列化鍵/值對(duì)的方法，支持這種序列化的類能夠在Map和Reduce過(guò)程中充當(dāng)鍵或值，以下說(shuō)法正確的是：（）