2025年高职第二学年（大数据技术）Spark数据分析应用测试题及答案

2025年高职第二学年（大数据技术）Spark数据分析应用测试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共40分）答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。1.以下关于Spark的说法，错误的是（）A.它是一个快速、通用的大数据处理框架B.只能处理离线数据C.支持多种编程语言D.具有高度可扩展性2.Spark中用于分布式内存计算的组件是（）A.SparkSQLB.SparkStreamingC.SparkMLlibD.SparkCore3.在Spark中，RDD的分区数可以（）A.只能在创建时指定B.运行过程中动态调整C.不能改变D.由数据量自动决定4.以下哪种操作可以对RDD进行转换（）A.collectB.reduceC.mapD.count5.SparkSQL中用于创建临时视图的方法是（）A.createTableB.createViewC.createTempViewD.createGlobalTempView6.要从Hive表中读取数据到SparkDataFrame，可使用（）A.spark.read.csvB.spark.read.jsonC.spark.read.tableD.spark.read.parquet7.SparkStreaming中处理实时数据的基本抽象是（）A.DStreamB.RDDC.DataFrameD.Dataset8.对于DStream，以下哪种操作是窗口操作（）A.mapB.filterC.windowD.reduce9.SparkMLlib中用于线性回归的算法是（）A.LogisticRegressionB.LinearRegressionC.DecisionTreeD.RandomForest10.以下哪个不是SparkMLlib中的聚类算法（）A.KMeansB.DBSCANC.GaussianMixtureD.SVM11.在Spark中，广播变量的作用是（）A.提高数据传输效率B.减少内存占用C.方便共享数据D.以上都是12.以下哪种情况适合使用累加器（）A.统计数据总量B.共享数据C.并行计算D.数据转换13.Spark应用程序的入口是（）A.SparkContextB.SQLContextC.StreamingContextD.MLContext14.要将Spark应用程序提交到集群运行，可使用（）A.spark-submitB.spark-shellC.pysparkD.spark-sql15.在Spark中，默认的并行度是（）A.1B.数据分区数C.集群核心数D.由用户指定16.以下哪种数据格式不是Spark支持的（）A.JSONB.XMLC.AVROD.DOCX17.SparkSQL中用于执行SQL查询的方法是（）A.executeB.runC.sqlD.query18.在SparkStreaming中，批处理间隔的单位是（）A.秒B.分钟C.小时D.以上都可以19.SparkMLlib中用于分类的算法不包括（）A.NaiveBayesB.SVMC.GradientBoostedTreesD.PCA20.要在Spark中进行数据可视化，可使用（）A.matplotlibB.seabornC.ggplot2D.以上都可以第II卷（非选择题共60分）21.（10分）简述Spark的生态系统包含哪些组件，并简要说明每个组件的主要功能。22.（10分）请描述RDD的特点以及创建RDD的几种方式。23.（10分）在SparkSQL中，如何将一个DataFrame注册为临时表并进行简单的SQL查询？24.（15分）材料：某电商平台记录了大量用户的购物行为数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等。要求根据这些数据进行分析，找出购买金额最高的前三位用户及其购买的商品信息。请使用SparkSQL实现该分析。25.（15分）材料：有一批学生的考试成绩数据，包含学生ID、课程ID、成绩等字段。需要使用SparkMLlib对学生成绩进行线性回归分析，预测学生在某门课程上的成绩。请简述实现步骤。答案：1.B2.D3.B4.C5.C6.C7.A8.C9.B10.D11.A12.A13.A14.A15.C16.D17.C18.D19.D20.D21.Spark生态系统组件包括：SparkCore提供基本的分布式计算能力；SparkSQL用于处理结构化数据；SparkStreaming用于处理实时数据；SparkMLlib提供机器学习算法库；GraphX用于处理图计算。SparkCore是基础，其他组件在此之上构建，实现不同类型的数据处理和分析任务。22.RDD特点：弹性分布式数据集，具有容错性、可分区并行计算等。创建方式：从集合创建，如sc.parallelize([1,2,3])；从外部数据源创建，如sc.textFile("file:///path/to/file")。23.示例代码：valdf=spark.read.csv("data.csv")；df.createTempView("temp_table")；valresult=spark.sql("SELECTFROMtemp_tableWHEREcolumn1='value'")。先读取数据创建DataFrame，再注册为临时表，最后执行SQL查询。24.首先读取数据创建DataFrame，使用SparkSQL的函数进行数据处理和筛选。示例代码：valdf=spark.read.csv("shopping_data.csv")；df.createTempView("shopping")；valtopUsers=spark.sql("SELECTuser_id,SUM(purchase_amount)AStotal_amountFROMshoppingGROUPBYuser_idORDERBYtotal_amountDESCLIMIT3")。topUsers.show()。25.步骤：读取数据创建DataFrame；对数据进行预处理，如特征提取等；划分训练集和测试集；创建线性回归模型并训练；使用训练好的模型进行预测；评估模型性能。示例代码：valdf=spark.read.csv("student_scores.csv")；valArra