spark中sparkStreaming的核心是DataFrame（）
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spark中sparkStreaming的核心是DataFrame（）
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Spark生态系统组件SparkStreaming的应用场景是？
A.基于历史数据的数据挖掘 B.图结构数据的处理 C.基于历史数据的交互式查询 D.基于实时数据流的数据处理
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sparkStreaming的核心抽象是Dstream（）
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sparkStreaming的核心抽象是Rdd（）
答案
以下选项中是spark的核心框架的是（）
A.spark core B.spark streaming C.mlbase D.Grophx
答案
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（SparkSQL）、实时流处理（SparkStreaming）、机器学习（SparkMLlib）和图计算（GraphX）
答案
spark的核心框架是（）
A.spark core B.spark streaming C.mlbase D.Grophx
答案
()是Spark的核心，提供底层框架及核心支持。
A.Spark Core B.Spark SQL C.Spark Streaming D.Mllib
答案
DiscretizedStream是SparkStreaming的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种Spark原语操作后的结果数据流
答案
以下哪个选项是spark的核心框架？（）
A.spark？core B.spark？streaming C.hdfs D.hadoop
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Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目
以下关于sparkstreaming说法正确的是（）
字段检索中的AU=JACK.SPARK，含义是查询出版单位是JACK SPARK的图书
spark中的图计算框架是（）
spark中cache算子是（）的算子
spark中persist算子是（）的算子
spark.eventLog.dir file:///opt/modules/spark/spark-logs spark.history.fs.logDirectory file:///opt/modules/spark/spark-logs 设置spark历史服务器的日志访问路径
下列选项中是spark组件的有？（）
spark中的action算子的特性是（）
Spark中，以下哪些是rdd的特性（）
以下是Spark中executor的作用是（）
spark中以下哪些特性是rdd的特性（）
spark中管理本机资源的节点是worker
spark中的实时计算系统是哪个（）
Spark中DataFrame的()方法是进行排序查询
Spark中DataFrame的()方法是进行条件查询
Spark中DataFrame的()方法是进行分组查询
Spark中的RDD的说法正确的是()。
Spark中DataFrame的()方法是进行连接查询。
Spark在同一个应用中不能同时使用Spark SQL和Mllib。()
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