2026年秋江苏开放大学大数据库管理060602★★第三次过程性考核作业(7~10单元)答案
试题列表单选题题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:21关于Spark运行架构,下列说法错误的是?ADAG反映RDD之间的依赖关系BRDD是运行在工作节点(WorkerNode)的一个进程,负责运行TaskC一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作DApplication是用户编写的Spark应用程序学生答案:B老师点评:题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:22下列传统并行
文档介绍
注意:因为学习平台题目是随机,选择题选项也是随机,一定注意答案对应的选项,同学们在本页按“Ctrl+F”快捷搜索题目中“关键字”就可以快速定位题目!!!
同专业其他作业点击右侧标签查看
试题列表
单选题
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
1
关于Spark运行架构,下列说法错误的是?
A
DAG反映RDD之间的依赖关系
B
RDD是运行在工作节点(WorkerNode)的一个进程,负责运行Task
C
一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作
D
Application是用户编写的Spark应用程序
学生答案:B
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
2
下列传统并行计算框架,说法错误的是哪一项?
A
刀片服务器、高速网、SAN,价格贵,扩展性差
B
共享式(共享内存/共享存储),容错性好
C
实时、细粒度计算、计算密集型
D
编程难度高
学生答案:B
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
3
下列说法哪项有误?
A
Spark可以部署在资源管理器YARN之上,提供一站式的大数据解决方案
B
Hadoop的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念
C
Spark将数据载入内存后,之后的迭代计算都可以直接使用内存中的中间结果作运算,避免了从磁盘中频繁读取数据
D
相对于Spark来说,使用Hadoop进行迭代计算非常耗资源
学生答案:B
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
4
在Spark生态系统组件的应用场景中,下列哪项说法是错误的?
A
Spark SQL是基于历史数据的交互式查询
B
Spark Streaming是基于历史数据的数据挖掘
C
GraphX是图结构数据的处理
D
Spark Core应用在复杂的批量数据处理
学生答案:B
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
5
下列关于推荐系统的描述,哪一项是错误的?
A
推荐系统可以创造全新的商业和经济模式,帮助实现长尾商品的销售
B
推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具
C
推荐系统分为基于物品的协同过滤和基于商家的协同过滤
D
推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用
学生答案:C
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
6
下列关于Scala特性的描述,错误的是哪一项?
A
Scala兼容Java,运行速度快,且能融合到Hadoop生态圈中
B
Scala具备强大的并发性,支持函数式编程,可以更好地支持分布式系统
C
Scala语法复杂,但是能提供优雅的API
D
Scala是Spark的主要编程语言
学生答案:C
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
7
MapReduce1.0的体系结构中,JobTracker的主要任务是什么?
A
使用“slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)
B
会跟踪任务的执行进度、资源使用量等信息,并将这些信息告诉任务(Task)
C
会周期性地通过“心跳”将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给TaskTracker
D
负责资源监控和作业调度,监控所有TaskTracker与Job的健康状况
学生答案:D
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
8
下列关于Spark的描述,错误的是哪一项?
A
支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程,但是不可以通过Spark Shell进行交互式编程
B
提供了完整而强大的技术栈,包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件
C
使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算
D
可运行于独立的集群模式中,可运行于Hadoop中,也可运行于Amazon EC2等云环境中
学生答案:A
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
9
在Hadoop生态系统中,Kafka主要解决Hadoop 中存在哪些的问题?
A
抽象层次低,需要手工编写大量代码
B
延迟高,而且不适合执行迭代计算
C
Hadoop生态系统中各个组件和其他产品之间缺乏统一的、高效的数据交换中介
D
不同的MapReduce任务之间存在重复操作,降低了效率
学生答案:C
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
10
下列关于Spark中RDD的说法,描述有误的是?
A
RDD是可以直接修改的
B
RDD提供了一种高度受限的共享内存模型
C
每个RDD可分成多个分区,每个分区就是一个数据集片段
D
一个RDD就是一个分布式对象集合,本质上是一个只读的分区记录集合
学生答案:A
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
11
下列关于推荐系统的描述,有误的是?
A
基于统计的推荐:通过机器学习的方法去描述内容的特征,并基于内容的特征来发现与之相似的内容
B
混合推荐:结合多种推荐算法来提升推荐效果
C
协同过滤推荐:应用最早和最为成功的推荐方法之一
D
专家推荐:人工推荐,由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐,需要较多的人力成本性
学生答案:A
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
12
下列哪个不属于YARN体系结构中ApplicationMaster的功能?
A
任务调度、监控与容错
B
为应用程序申请资源
C
处理来自ResourceManger的命令
D
将申请的资源分配给内部任务
学生答案:C
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
13
关于HDFS Federation 的设计的描述,哪个是错误的?
A
HDFS Federation中,所有名称节点会共享底层的数据节点存储资源,数据节点向所有名称节点汇报
B
HDFS的命名服务能够水平扩展
C
属于不同命名空间的块可以构成同一个“块池”
D
设计了多个相互独立的名称节点
学生答案:C
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
14
下列关于Map和Reduce函数的描述,哪个是错误的?
A
Reduce输入的中间结果<k2,List(v2)>中的List(v2)表示是一批属于同一个k2的value
B
Map每一个输入的<k1,v1>会输出一批<k2,v2>,
C
Reduce输入的中间结果<k2,List(v2)>中的List(v2)表示是一批属于不同k2的value
D
Map将小数据集进一步解析成一批<key,value>对,输入Map函数中进行处理
学生答案:C
老师点评:
题型:单选题客观题分值2分难度:一般得分:2
15
下列哪个不属于YARN体系结构中ResourceManager的功能?
A
处理来自ApplicationMaster的命令
B
处理客户端请求
C
资源分配与调度
D
监控NodeManager
学生答案:A
老师点评:
判断题
题型:判断题客观题分值2分难度:简单得分:2
1
在Hadoop生态系统中,Pig主要解决Hadoop 中存在的延迟高、不适合执行迭代计算的问题。
A正确
B错误
学生答案:B
老师点评:
题型:判断题客观题分值2分难度:简单得分:2
2
Spark运行架构中,每个Application都有自己专属的Executor进程,该进程在Application运行期间一直驻留。
A正确
B错误
学生答案:A
老师点评:
题型:判断题客观题分值2分难度:简单得分:2
3
推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用,是自动联系用户和爱好的一种工具。
A正确
B错误
学生答案:B
老师点评:
题型:判断题客观题分值2分难度:简单得分:2
4
MapReduce将复杂的、运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数。
A正确
B错误
学生答案:A
老师点评:
题型:判断题客观题分值2分难度:简单得分:2
5
MapReduce计算模型主要用于实时、计算密集型应用。
A正确
B错误
学生答案:B
老师点评:
多选题
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
1下列哪些属于大数据应用?
A智能交通:利用交通大数据,实现交通实时监控
B推荐系统:为用户推荐相关商品
C物流:基于大数据和物联网技术的智能物流
D汽车:无人驾驶汽车,实时采集车辆各种行驶数据和周围环境
学生答案:A;B;C;D
老师点评:
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
2
下列关于MapReduce的体系结构的描述,说法正确的有?
A
TaskTracker 使用“slot”等量划分本节点上的资源量(CPU、内存等)
B
用户编写的MapReduce程序通过Client提交到JobTracker端
C
JobTracker负责资源监控和作业调度
D
TaskTracker监控所有TaskTracker与Job的健康状况
学生答案:A;B;C
老师点评:
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
3
在实际大数据处理应用中,当采用多种计算架构来满足不同应用场景需求时,会带来哪些问题?
A
不同的软件需要不同的开发和维护团队
B
不同场景之间输入输出数据无法做到无缝共享,通常需要进行数据格式的转换
C
比较难以对同一个集群中的各个系统进行统一的资源协调和分配
D
需要较高的使用成本
学生答案:A;B;C;D
老师点评:
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
4
MapReduce体系结构主要由以下那几个部分构成?
A
Task
B
TaskTracker
C
JobTracker
D
Client
学生答案:A;B;C;D
老师点评:
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
5下列选项中,哪些属于Hadoop1.0的核心组件的不足之处?
A实时性差(适合批处理,不支持实时交互式)
B执行迭代操作效率低
C难以看到程序整体逻辑
D资源浪费(Map和Reduce分两阶段执行)
学生答案:A;B;C;D
老师点评:
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
6MapReduce相较于传统的并行计算框架有什么优势?
A编程简单,只要告诉MapReduce做什么即可
B使用普通PC机,便宜,扩展性好
C非共享式,容错性好
D批处理、非实时、数据密集型
学生答案:A;B;C;D
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
7
在实际应用中,大数据处理主要包括以下哪三个类型?
A
基于历史数据的交互式查询:通常时间跨度在数十秒到数分钟之间
B
复杂的批量数据处理:通常时间跨度在数十分钟到数小时之间
C
基于实时数据流的数据处理:通常时间跨度在数十秒到数分钟之间
D
基于实时数据流的数据处理:通常时间跨度在数百毫秒到数秒之间
学生答案:A;B;D
老师点评:
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
8MapReduce的具体应用包括哪些?
A矩阵-向量乘法
B分组与聚合运算
C关系代数运算(选择、投影、并、交、差、连接)
D矩阵乘法
学生答案:A;B;C;D
老师点评:
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
9
下面哪个属于不断完善的Hadoop生态系统中的组件?
A
Pig
B
DN8
C
Kafka
D
Tez
学生答案:A;C;D
老师点评:
题型:多选题客观题分值3分难度:中等得分:3
10
Spark采用RDD以后能够实现高效计算的原因主要在于?
A
高效的容错性
B
采用数据复制实现容错
C
中间结果持久化到内存,避免了不必要的读写磁盘开销
D
存放的数据可以是Java对象,避免了不必要的对象序列化和反序列化
学生答案:A;C;D
老师点评:
简答题
题型:简答题主观题分值30分难度:简单得分:30
1
简述Spark运行基本流程。
学生答案:(购买后获取答案)
©软件著作权归作者所有。本站所有软件均来源于网络,仅供学习使用,请支持正版!
转载请注明出处: 形易网 » 2026年秋江苏开放大学大数据库管理060602★★第三次过程性考核作业(7~10单元)答案

发表评论 取消回复