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SparkStreaming中的Dstream可以看作是在RDD上面又封了一层的数据结构
题目
SparkStreaming中的Dstream可以看作是在RDD上面又封了一层的数据结构
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相似问题和答案
第1题：
SparkStreming中()函数可以对源DStream的每个元素通过函数func被映射出0或者更多的输出元素。
A.union
B.map
C.flatMap
D.filter
正确答案：C
第2题：
SparkStreming中()函数可以通过对源DStream的每RDD应用RDD－to－RDD函数返回一个新的DStream,这可以用来在DStream做任意RDD操作。
A.trans
B.reduce
C.join
D.cogroup
正确答案：A
第3题：
SparkStreaming中时间片也可称为批处理时间间隔batchinterval,时间片是人为地对数据进行定量的标准,作为拆分数据的依据,一个时间片的数据对应一个RDD实例。()
此题为判断题(对，错)。
正确答案：正确
第4题：
GraphX中()是完整提供边的各种操作类。
A.VertexRDD
B.RDD[VertexId,VD]
C.RDD[Edge]
D.EdgeRDD
正确答案：D
第5题：
SparkStreming中()函数可以对源DStream中的每一个元素应用func方法进行计算,如果func函数返回结果为true,则保留该元素,否则丢弃该元素,返回一个新的Dstream。
A.union
B.map
C.flatMap
D.filter
正确答案：D
第6题：
Dstream输出操作中()方法在Driver中打印出DStream中数据的前10个元素。
A.saveAsTextFiles
B.saveAsObjectFiles
C.saveAsHadoopFiles
D.print
正确答案：D
第7题：
Dstream窗口操作中()方法基于滑动窗口对源DStream中的元素进行聚合操作,得到一个新的Dstream。
A.window
B.reduceByWindow
C.reduceByKeyAndWindow
D.countByWindow
正确答案：B
第8题：
RDD的flatMap操作是将函数应用于RDD之中的每一个元素,将返回的迭代器数组、列表等中的所有元素构成新的RDD。()
此题为判断题(对，错)。
正确答案：正确
第9题：
SparkStreming中()函数当被调用的两个DStream分别含有K,V和K,W键值对时,返回一个K,Seq[V],Seq[W]类型的新的DStream。
A.union
B.reduce
C.join
D.cogroup
正确答案：C
第10题：
SparkStreming中()函数当被调用类型分别为(K,V)和(K,W)键值对的2个DStream时,返回类型为(K,(V,W))键值对的一个新DStream。
A.union
B.reduce
C.join
D.cogroup
正确答案：D