2025 年高职大数据技术（Spark 基础）单元测试卷

2025年高职大数据技术（Spark基础）单元测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、单项选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.Spark中用于分布式计算的核心框架是（）A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.MLlib2.以下哪个不是Spark的部署模式（）A.StandaloneB.MesosC.YARND.HBase3.在Spark中，RDD的分区数量是在（）时确定的。A.创建RDDB.对RDD进行转换操作C.对RDD进行行动操作D.以上都不对4.Spark中用于处理结构化数据的组件是（）A.SparkCoreB.SparkSQLC.SparkStreamingD.MLlib5.以下关于Spark的说法错误的是（）A.它是一个快速、通用的大数据分析引擎B.支持多种编程语言C.只能运行在单机上D.具有良好的可扩展性6.当使用Spark进行数据处理时，若要将RDD持久化，可使用（）方法。A.cacheB.persistC.bothAandBD.以上都不对7.在Spark中，以下哪种操作是行动操作（）A.mapB.filterC.reduceD.count8.SparkSQL中用于创建DataFrame的方法是（）A.createDataFrameB.newDataFrameC.buildDataFrameD.makeDataFrame9.对于一个包含大量数据的RDD，若要对其进行多次复杂操作，最好的做法是（）A.每次操作都重新计算RDDB.将RDD持久化C.只进行一次操作D.以上都不正确10.SparkStreaming主要用于处理（）数据。A.离线B.实时C.批处理D.以上都不是二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内，多选、少选、错选均不得分）1.Spark的特点包括（）A.速度快B.通用性强C.可扩展性好D.只能处理小规模数据2.以下哪些属于SparkCore的功能（）A.分布式数据集（RDD）B.通用的执行引擎C.数据持久化D.机器学习3.在Spark中，RDD的创建方式有（）A.从文件系统读取B.从数据库读取C.通过并行化集合创建D.以上都不对4.SparkSQL支持的数据格式有（）A.JSONB.CSVC.ParquetD.以上都不是5.以下关于SparkStreaming的说法正确的是（）A.可以处理实时数据流B.基于微批处理模型C.能够与其他Spark组件集成D.只能处理文本数据三、判断题（总共10题，每题3分，请判断下列说法的对错，对的打√，错的打×）1.Spark只能用Scala语言进行编程。（）2.RDD是Spark中不可变的分布式数据集。（）3.在Spark中，行动操作会触发作业的执行。（）4.SparkSQL不能用于查询非结构化数据。（）5.分布式计算一定比单机计算效率高。（）6.SparkStreaming可以处理任意格式的实时数据。（）7.对RDD进行持久化会占用更多的内存。（）8.Spark的部署模式只能选择一种，不能混合使用。（）9.MLlib是Spark中用于数据挖掘的库。（）10.在Spark中，DataFrame和RDD的功能完全相同。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）1.请简述Spark的工作原理。2.说明RDD的几种常见转换操作及其作用。3.简述SparkSQL中DataFrame和DataSet的区别。五、综合应用题（总共1题，每题20分，请根据题目要求进行分析和解答）假设你有一个包含大量用户交易数据的文本文件，每行数据包含用户ID、交易金额、交易时间等信息。请使用Spark完成以下任务：1.读取该文本文件创建RDD。2.过滤出交易金额大于1000的交易记录。3.计算每个用户的总交易金额。4.将结果保存到一个新的文件中。答案：一、单项选择题1.A2.D3.A4.B5.C6.C7.D8.A9.B10.B二、多项选择题1.ABC2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC三、判断题1.×2.√3.√4.×5.×6.√7.√8.×9.√10.×四、简答题1.Spark工作原理：首先，用户编写Spark应用程序，提交到集群。Spark框架会将应用分解为多个任务，分配到各个节点上执行。RDD是Spark的核心数据结构，通过一系列转换操作对RDD进行处理，最后通过行动操作触发作业执行，得到计算结果。2.常见转换操作及作用：map，对RDD中每个元素进行转换；filter，过滤掉不符合条件的元素；flatMap，将每个元素转换为多个元素；groupByKey，对键值对RDD按键进行分组。3.DataFrame和DataSet区别：DataFrame是一种以命名列的方式组织数据的分布式数据集，DataSet是DataFrame的扩展，它不仅可以包含结构化数据，还可以包含强类型的数据，并且支持更多的函数式操作。五、综合应用题1.valrdd=sc.textFile("user_transaction_data.txt")2.valfilteredRDD=rdd.filter(line=>{valparts=line.split(",")parts(1).toDouble>1000})3.valuserTotalAmount=filteredRDD.map(line