2025年spark编程笔试题及答案

2025年spark编程笔试题及答案

一、单项选择题（总共10题，每题2分）1.在Spark中，以下哪个操作是transformations？A.countB.saveAsTextFileC.mapD.collect答案：C2.Spark中，哪个组件负责数据的持久化？A.RDDB.DataFrameC.SparkContextD.StorageLevel答案：D3.在Spark中，以下哪个函数用于过滤数据？A.mapB.filterC.reduceByKeyD.groupBy答案：B4.Spark中，以下哪个是累加器（accumulator）的用途？A.用于并行操作中的计数B.用于存储中间结果C.用于广播变量D.用于过滤数据答案：A5.在Spark中，以下哪个操作是action？A.mapB.filterC.countD.reduceByKey答案：C6.Spark中，以下哪个是广播变量的用途？A.用于存储全局变量B.用于过滤数据C.用于持久化数据D.用于并行操作答案：A7.在Spark中，以下哪个操作是shuffle操作？A.mapB.reduceByKeyC.filterD.distinct答案：B8.Spark中，以下哪个是持久化的级别？A.MemoryOnlyB.MemoryAndDiskC.DiskOnlyD.All答案：A9.在Spark中，以下哪个函数用于连接两个DataFrame？A.joinB.mergeC.unionD.intersect答案：A10.Spark中，以下哪个是Spark的默认持久化级别？A.MemoryOnlyB.MemoryAndDiskC.DiskOnlyD.All答案：A二、填空题（总共10题，每题2分）1.Spark的RDD是______的。答案：弹性分布式数据集2.Spark的DataFrame是基于______的。答案：RDD3.Spark的SparkContext是______的入口点。答案：Spark应用程序4.Spark的累加器是______的。答案：不可变变量5.Spark的广播变量是______的。答案：只读变量6.Spark的shuffle操作是______的。答案：数据重分布7.Spark的持久化是______的。答案：数据缓存8.Spark的action操作是______的。答案：触发计算9.Spark的transformation操作是______的。答案：惰性执行10.Spark的DataFrame是______的。答案：分布式数据集三、判断题（总共10题，每题2分）1.Spark的RDD是不可变的。答案：正确2.Spark的DataFrame是可变的。答案：错误3.Spark的SparkContext是单例的。答案：正确4.Spark的累加器是可变的。答案：错误5.Spark的广播变量是可变的。答案：错误6.Spark的shuffle操作是昂贵的。答案：正确7.Spark的持久化是免费的。答案：错误8.Spark的action操作是惰性执行的。答案：错误9.Spark的transformation操作是触发计算的。答案：错误10.Spark的DataFrame是基于SQL的。答案：正确四、简答题（总共4题，每题5分）1.简述Spark的RDD和DataFrame的区别。答案：RDD是Spark的基础数据结构，是不可变的分布式数据集，而DataFrame是基于RDD的，是分布式数据集，但具有丰富的API和优化。DataFrame在执行时会有更好的优化，且支持SQL查询。2.简述Spark的累加器和广播变量的区别。答案：累加器是用于并行操作中的计数，是不可变的变量，只能进行累加操作。广播变量是只读变量，用于存储全局变量，可以在所有节点上共享。3.简述Spark的shuffle操作。答案：shuffle操作是数据重分布的过程，会在不同的节点之间重新分配数据，通常用于reduceByKey等操作。shuffle操作是昂贵的，需要大量的网络和磁盘资源。4.简述Spark的持久化。答案：持久化是数据缓存的过程，可以将数据存储在内存或磁盘中，以提高后续操作的效率。持久化可以减少数据重计算的开销，提高Spark的性能。五、讨论题（总共4题，每题5分）1.讨论Spark的RDD和DataFrame的优缺点。答案：RDD的优点是灵活，可以处理任意类型的数据，缺点是API相对简单，优化能力有限。DataFrame的优点是优化能力强，支持丰富的API和SQL查询，缺点是灵活性较差，只能处理结构化数据。2.讨论Spark的累加器和广播变量的使用场景。答案：累加器适用于并行操作中的计数，如统计单词出现的次数。广播变量适用于存储全局变量，如配置信息，可以在所有节点上共享。3.讨论Spark的shuffle操作的优化方法。答案：优化shuffle操作的方法包括减少shuffle的次数，使用持久化减少数据重计算的开销，以及合理配置shuffle的内存和磁盘资源。4.讨论Spark的持久化的使用场景。答案：持久化适用于需要多次访问的数据，如中间结果，以及计算密集型的操作，如迭代算法。持久化可以提高Spark的性能，减少数据重计算的开销。答案和解析：一、单项选择题1.C2.D3.B4.A5.C6.A7.B8.A9.A10.A二、填空题1.弹性分布式数据集2.RDD3.Spark应用程序4.不可变变量5.只读变量6.数据重分布7.数据缓存8.触发计算9.惰性执行10.分布式数据集三、判断题1.正确2.错误3.正确4.错误5.错误6.正确7.错误8.错误9.错误10.正确四、简答题1.RDD是Spark的基础数据结构，是不可变的分布式数据集，而DataFrame是基于RDD的，是分布式数据集，但具有丰富的API和优化。DataFrame在执行时会有更好的优化，且支持SQL查询。2.累加器是用于并行操作中的计数，是不可变的变量，只能进行累加操作。广播变量是只读变量，用于存储全局变量，可以在所有节点上共享。3.shuffle操作是数据重分布的过程，会在不同的节点之间重新分配数据，通常用于reduceByKey等操作。shuffle操作是昂贵的，需要大量的网络和磁盘资源。4.持久化是数据缓存的过程，可以将数据存储在内存或磁盘中，以提高后续操作的效率。持久化可以减少数据重计算的开销，提高Spark的性能。五、讨论题1.RDD的优点是灵活，可以处理任意类型的数据，缺点是API相对简单，优化能力有限。DataFrame的优点是优化能力强，支持丰富的API和SQL查询，缺点是灵活性较差，只能处理结构化数据。2.累加器适用于并行操作中的计数，如统计单词出现的次数。广播变量适用于存储全局变量，如配