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[主观题]

Spark是一个高效的分布式计算系统，它有MapReduce所有优点，同时性能与Hadoop一样高。（)

Spark是一个高效的分布式计算系统，它有MapReduce所有优点，同时性能与Hadoop一样高。()

提问人：网友ccll1857065 发布时间：2022-01-07

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第1题

为什么说Spark是HadoopMapReduce的替代方案?

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第2题

Spark与HadoopMapReduce的运行速度为何会有如此大的差异?

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第3题

一般情况下,对于迭代次数较多的应用程序,Spark程序在内存中的运行速度是HadoopMapReduce运行速度的()多倍。

A.2

B.10

C.100

D.1000

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第4题

15. Hadoop中，MapReduce处理流程的三大步骤不包括（）。

A、Map

B、Reduce

C、Sort

D、Shuffle

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第5题

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

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第6题

假设已经配置好PATH环境变量，启动hadoop的命令是

A、start-dfs.sh

B、start-hadoop.sh

C、start-fs.sh

D、start-hdfs.sh

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第7题

Hadoop实现的PageRank的MapReduce算法中每轮迭代需要一轮MapReduce

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第8题

Spark和Hadoop的差异主要体现在以下几点()

A.Spark引进了弹性分布式数据集RDD(ResilientDistributedDataset)的抽象，容错性高

B.Spark提供的数据集操作类型不仅限于Map和Reduce，大致分为：Transformations和Actions两大类

C.Spark程序由Python语言进行编写，不支持Java语言进行的程序编写

D.Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高

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第9题

Hadoop是Java开发的,所以MapReduce只支持Java编写。()

此题为判断题(对，错)。

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