大数据开发Spark面试知识考试复习题库（附答案）

st大数据开发Spark面试知识考试复习题库（附答案）单选题1.在Spark中，如何实现WordCount？A、使用reduceByKeyB、使用groupByC、使用mapValuesD、使用flatMap参考答案：D2.Spark中，什么是Accumulator？A、分布式变量B、共享变量C、累加器D、持久化变量参考答案：C3.在Spark中，什么是MapPartitionWithIndex？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A4.在Spark中，如何实现广播变量？A、使用broadcast()方法B、使用mapValues()方法C、使用reduceByKey()方法D、使用mapPartitions()方法参考答案：A5.在SparkStreaming中，如何进行数据读取？A、使用SparkContextB、使用StreamingContextC、使用SparkSessionD、使用DataFrameReader参考答案：B6.在Spark中，如何进行并行操作？A、使用map操作B、使用reduce操作C、使用flatMap操作D、使用filter操作参考答案：A7.Spark的Action操作与Transformation操作的区别是什么？A、Action操作会触发实际的数据计算B、Transformation操作会返回一个新的RDDC、Action操作返回的结果不可用于后续操作D、以上都是参考答案：D8.Spark中，什么是Shuffle操作？A、数据清洗B、数据过滤C、数据重分区D、数据合并参考答案：C9.Spark中RDD的基本操作包括哪些？A、转换操作B、聚合操作C、演示操作D、读写操作参考答案：A10.Spark的SparkContext对象的作用是什么？A、管理Spark应用程序的生命周期B、初始化Spark环境C、创建RDDD、以上都是参考答案：D11.在Spark中，什么是RDD的宽依赖？A、依赖的元素数量是固定的B、依赖的元素数量是不固定的C、依赖的元素数量是1D、依赖的元素数量是N参考答案：A12.Spark中，什么是Executor？A、调度器B、任务调度器C、DAG调度器D、运行任务的基本单元参考答案：D13.在Spark中，什么是持久化级别？A、内存B、硬盘C、内存和硬盘D、持久化级别参考答案：D14.Spark的SparkConf对象的作用是什么？A、初始化Spark环境B、配置Spark应用程序C、创建SparkSessionD、以上都是参考答案：B15.在Spark中，什么是HashPartitioner？A、数据分区器B、数据过滤器C、数据聚合器D、数据清洗器参考答案：A16.在Spark中，什么是SparkContext？A、调度器B、任务调度器C、Spark应用程序的入口D、DAG调度器参考答案：C17.在Spark中，什么是distinct？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A18.在Spark中，如何进行数据过滤？A、使用filter方法B、使用map方法C、使用reduce方法D、使用aggregate方法参考答案：A19.Spark中，什么是RangePartitioner？A、数据分区器B、数据过滤器C、数据聚合器D、数据清洗器参考答案：A20.Spark的RDD是什么？A、分布式数据序列B、分布式数据集C、分布式文件系统D、分布式数据库参考答案：B21.在Spark中，什么是cogroup？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：C22.Spark中，什么是SortPartitioner？A、数据分区器B、数据过滤器C、数据聚合器D、数据清洗器参考答案：A23.在Spark中，如何进行数据聚合？A、使用reduce方法B、使用aggregate方法C、使用map方法D、使用filter方法参考答案：B24.Spark的SparkStreaming是什么？A、实时数据处理框架B、批处理数据处理框架C、图计算框架D、数据仓库参考答案：A25.在Spark中，如何进行数据分区？A、使用partitionBy方法B、使用repartition方法C、使用coalesce方法D、使用repartitionAndSortWithinPartitions方法参考答案：A26.Spark中，什么是map？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A27.Spark中，什么是SparkConf？A、调度器B、任务调度器C、Spark配置对象D、DAG调度器参考答案：C28.Spark的SparkSession对象的作用是什么？A、初始化Spark环境B、创建DataFrameC、创建RDDD、以上都是参考答案：D29.在SparkSQL中，如何查询DataFrame？A、使用DataFrameReaderB、使用DataFrameWriterC、使用SparkSessionD、使用SQLContext参考答案：D30.在Spark中，如何进行DataFrame的排序操作？A、使用orderBy方法B、使用sort方法C、使用sortBy方法D、使用sortWithinPartitions方法参考答案：A31.在Spark中，如何进行数据持久化？A、使用save方法B、使用saveAsTextFile方法C、使用saveAsObjectFile方法D、使用saveAsSequenceFile方法参考答案：A32.在Spark中，如何进行持久化操作？A、使用save方法B、使用saveAsTextFile方法C、使用cache方法D、使用store方法参考答案：C33.在Spark中，什么是aggregateByKey？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：C34.Spark中，什么是filterPartitions？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：B35.Spark中，什么是reduceByKey？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：C36.Spark的DataFrameWriter的作用是什么？A、读取DataFrameB、写入DataFrameC、处理DataFrameD、转换DataFrame参考答案：B37.在Spark中，什么是Partitioner？A、数据分区器B、数据过滤器C、数据聚合器D、数据清洗器参考答案：A38.Spark中，什么是TaskScheduler？A、调度器B、任务调度器C、DAG调度器D、算子调度器参考答案：B39.Spark中，什么是mapPartitionsWithIndex？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A40.SparkStreaming中，如何从Kafka中读取数据？A、使用SparkStreaming的KafkaDirectAPIB、使用SparkStreaming的KafkaRDDC、使用SparkStreaming的KafkaInputDStreamD、使用SparkStreaming的KafkaDStream参考答案：A41.在Spark中，如何实现DataFrame的join操作？A、使用join方法B、使用leftOuterJoin方法C、使用rightOuterJoin方法D、使用fullOuterJoin方法参考答案：A42.在Spark中，什么是MapPartitions？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A43.Spark支持哪些数据源？A、HDFS、HBase、CassandraB、MySQL、Oracle、SQLServerC、Kafka、Flume、ScribeD、Allabove参考答案：D44.在Spark中，如何实现DataFrame的聚合操作？A、使用reduceByKey方法B、使用groupBy方法C、使用aggregate方法D、使用sum方法参考答案：B45.在SparkML中，如何实现线性回归？A、使用LinearRegressionB、使用LogisticRegressionC、使用DecisionTreeClassifierD、使用RandomForestClassifier参考答案：A46.Spark的广播变量有什么作用？A、优化内存使用B、提高数据读取效率C、提高任务执行速度D、以上都是参考答案：D47.在GraphX中，如何创建图？A、使用Graph.fromEdgesB、使用Graph.fromVerticesC、使用Graph.fromEdgesAndVerticesD、使用Graph.fromEdgesAndVerticesWithEdgeLabel参考答案：D48.Spark中，什么是RDD的窄依赖？A、依赖的元素数量是固定的B、依赖的元素数量是不固定的C、依赖的元素数量是1D、依赖的元素数量是N参考答案：C49.在Spark中，如何进行DataFrame的join操作？A、使用join方法B、使用leftOuterJoin方法C、使用rightOuterJoin方法D、使用fullOuterJoin方法参考答案：A50.Spark的SparkSQL是什么？A、数据处理框架B、SQL查询引擎C、机器学习库D、图计算框架参考答案：B51.在Spark中，如何进行DataFrame的过滤操作？A、使用filter方法B、使用where方法C、使用having方法D、使用groupBy方法参考答案：A52.Spark中，什么是DAGScheduler？A、调度器B、任务调度器C、DAG调度器D、算子调度器参考答案：C53.Spark的SparkML是什么？A、数据处理框架B、机器学习库C、图计算框架D、数据仓库参考答案：B54.Spark中，什么是cartesian？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A55.Spark中，什么是ShufflePartitioner？A、数据分区器B、数据过滤器C、数据聚合器D、数据清洗器参考答案：A56.在Spark中，什么是flatMap？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A57.Spark中，什么是SparkSession？A、调度器B、任务调度器C、Spark应用程序的入口D、DAG调度器参考答案：C58.Spark的shuffle操作通常发生在什么情况下？A、数据读取B、数据过滤C、数据聚合D、数据排序参考答案：C59.Spark的DataFrame和DataSet的区别是什么？A、DataFrame使用RDD作为底层，DataSet使用DataFrame作为底层B、DataFrame支持Schema，DataSet支持强类型C、DataFrame使用R列，DataSet使用D列D、DataFrame使用DataFrameReader，DataSet使用DataSetReader参考答案：B60.在Spark中，什么是filter？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：B61.Spark中，什么是缓存操作？A、数据清洗B、数据过滤C、数据持久化D、数据重分区参考答案：C62.Spark的GraphX是什么？A、图计算框架B、数据处理框架C、机器学习库D、数据仓库参考答案：A63.Spark中，什么是Broadcast变量？A、分布式变量B、共享变量C、广播变量D、分布式缓存参考答案：C64.SparkSQL中，如何将DataFrame转换为Row对象？A、使用toDF方法B、使用toRow方法C、使用toSeq方法D、使用toRdd方法参考答案：B65.Spark中，什么是join？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：C66.在Spark中，什么是groupByKey？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A67.Spark中，什么是mapPartitions？A、数据转换操作B、数据过滤操作C、数据聚合操作D、数据清洗操作参考答案：A多选题1.以下哪些是Spark中DataFrame的常见操作？A、withColumnB、dropC、aliasD、selectDistinct参考答案：ABCD2.以下哪些是Spark中的DataFrame操作？A、withColumnB、dropC、aliasD、filter参考答案：ABCD3.下列哪些是SparkSQL中的基本数据类型？A、IntegerB、StringC、BooleanD、Double参考答案：ABCD4.以下哪些是Spark中的DataFrame操作？A、unionB、distinctC、sortD、limit参考答案：ABCD5.在Spark中，如何进行DataFrame的排序操作？A、使用orderBy()方法B、使用sortWithinPartitions()方法C、使用sort()方法D、使用repartition()方法参考答案：ABC6.在Spark中，以下哪些是SparkSQL中的DataFrame操作？A、createDataFrameB、fromDSC、toDFD、union参考答案：ABCD7.在Spark中，以下哪些操作会导致Spark任务进行Shuffle操作？A、groupByKeyB、reduceByKeyC、joinD、map参考答案：ABC8.下列哪些是Spark的持久化级别？A、MEMORY_ONLYB、MEMORY_AND_DISKC、DISK_ONLYD、MEMORY_ONLY_2参考答案：ABCD9.下列哪些是SparkSQL支持的数据源？A、HDFSB、JDBCC、HiveD、Cassandra参考答案：ABCD10.在Spark中，以下哪些是SparkSQL中的聚合函数？A、countB、sumC、avgD、max参考答案：ABCD11.在Spark中，以下哪些是SparkSQL的数据类型？A、StructTypeB、StringTypeC、IntegerTypeD、DoubleType参考答案：ABCD12.在Spark中，以下哪些是SparkSQL的DataFrame操作？A、createDataFrameB、fromDSC、toDFD、union参考答案：ABCD13.下列哪些是Spark的分布式文件系统？A、HDFSB、AlluxioC、CassandraD、Hive参考答案：AB14.以下哪些是Spark中常用的序列化格式？A、JavaSerializationB、KryoSerializationC、AvroSerializationD、ProtobufSerialization参考答案：BC15.在Spark中，以下哪些是DataFrame和DataSet的共同特点？A、支持懒加载B、支持复杂查询C、支持数据源读取和写入D、支持自定义函数参考答案：ABCD16.Spark中的RDD有哪些特点？A、分片B、分区C、弹性D、并行参考答案：ABCD17.在Spark中，如何实现DataFrame的连接操作？A、使用join()方法B、使用leftOuterJoin()方法C、使用innerJoin()方法D、使用outerJoin()方法参考答案：ABCD18.以下哪些是Spark中SparkSQL的数据源？A、JDBCB、HDFSC、HiveD、Cassandra参考答案：ABCD19.在Spark中，以下哪些是SparkSQL的常用函数？A、substringB、upperC、lowerD、length参考答案：ABCD20.在Spark中，如何进行数据持久化？A、使用persist()方法B、使用cache()方法C、使用diskStore()方法D、使用memoryStore()方法参考答案：AB21.以下哪些是Spark中的Shuffle操作？A、groupByKeyB、reduceByKeyC、joinD、repartition参考答案：ABC22.以下哪些是Spark的持久化方式？A、DiskStorageLevelB、MemoryStorageLevelC、MemoryAndDiskStorageLevelD、NoneStorageLevel参考答案：ABCD23.以下哪些是Spark的内存管理器？A、MemoryStoreB、DiskStoreC、OffHeapMemoryStoreD、OnHeapMemoryStore参考答案：AB24.下列哪些是SparkSQL支持的窗口函数？A、ROW_NUMBER()B、RANK()C、DENSE_RANK()D、NTILE()参考答案：ABCD25.在Spark中，以下哪些是SparkSQL中的数据源？A、CSVB、JSONC、JDBCD、Parquet参考答案：ABCD26.以下哪些是SparkStreaming支持的数据源？A、KafkaB、FlumeC、TwitterD、RabbitMQ参考答案：ABCD27.以下哪些是Spark中的持久化级别？A、MEMORY_ONLYB、DISK_ONLYC、MEMORY_AND_DISKD、MEMORY_ONLY_SER参考答案：ABCD28.下列哪些是SparkSQL支持的分区方法？A、HashPartitionerB、RangePartitionerC、ListPartitionerD、CustomPartitioner参考答案：ABD29.在Spark中，如何实现DataFrame的分组操作？A、使用groupBy()方法B、使用aggregate()方法C、使用reduceByKey()方法D、使用collect()方法参考答案：AC30.在Spark中，如何将RDD转换为DataFrame？A、使用toDF()方法B、使用toDF(col1,col2,...)方法C、使用toDF(col1,col2)方法D、使用toDF(col1,col2,col3)方法参考答案：AB31.在Spark中，如何实现DataFrame的过滤操作？A、使用filter()方法B、使用where()方法C、使用and()方法D、使用or()方法参考答案：AB32.下列哪些是SparkSQL的内置函数？A、SUM()B、COUNT()C、MAX()D、MIN()参考答案：ABCD33.下列哪些是Spark的内存管理器？A、MemoryManagerB、KryoMemoryManagerC、JavaMemoryManagerD、DiskMemoryManager参考答案：ACD34.Spark的Shuffle过程涉及到哪些操作？A、Map端的数据分区B、Shuffle文件生成C、Shuffle数据排序D、Reduce端的合并参考答案：ABCD35.在Spark中，以下哪些是DataFrame的常见操作？A、selectB、filterC、groupByD、join参考答案：ABCD36.在Spark中，以下哪些是SparkStreaming的常见操作？A、mapB、flatMapC、reduceByKeyD、window参考答案：ABCD37.以下哪些是Spark中DataFrame的常见操作？A、coalesceB、repartitionC、persistD、unpersist参考答案：ABCD38.在Spark中，如何实现自定义序列化？A、通过实现Serializable接口B、通过实现KryoSerializer接口C、通过实现KryoRegistrator接口D、通过实现AvroSerializer接口参考答案：BC39.下列哪些是Spark的action操作？A、collect()B、count()C、first()D、take()参考答案：ABCD40.在Spark中，如何进行数据采样？A、使用sample()方法B、使用takeSample()方法C、使用repartition()方法D、使用coalesce()方法参考答案：AB41.在Spark中，如何进行DataFrame的更新操作？A、使用update()方法B、使用union()方法C、使用unionAll()方法D、使用distinct()方法参考答案：AD42.在Spark中，以下哪些是SparkSQL的聚合函数？A、collect_listB、collect_setC、countDistinctD、sumDistinct参考答案：ABCD43.以下哪些是Spark中DataFrame的常见操作？A、unionB、distinctC、sortD、limit参考答案：ABCD44.下列哪些是Spark的调度器？A、FIFOSchedulerB、FairSchedulerC、RoundRobinSchedulerD、TaskScheduler参考答案：AB45.下列哪些是Spark的转换操作？A、map()B、filter()C、flatMap()D、reduceByKey()参考答案：ABC判断题1.Spark支持对数据进行实时流处理。A、正确B、错误参考答案：A2.在Spark中，一个RDD可以由多个DataFrame转换而来。A、正确B、错误参考答案：A3.Spark支持对数据进行持久化存储。A、正确B、错误参考答案：A4.Spark支持对数据进行分区和并行处理。A、正确B、错误参考答案：A5.Spark支持HadoopYARN作为资源管理器。A、正确B、错误参考答案：A6.Spark支持多种数据源，包括HDFS、Cassandra和HBase。A、正确B、错误参考答案：A7.Spark支持对数据进行数据窗口操作。A、正确B、错误参考答案：A8.在Spark中，Action操作会产生一个最终的结果。A、正确B、错误参考答案：A9.Spark支持对数据进行机器学习算法。A、正确B、错误参考答案：A10.Spark支持对数据进行数据聚合操作。A、正确B、错误参考答案：A11.Spark支持对数据进行连接操作。A、正确B、错误参考答案：A12.Spark的Shuffle过程会导致性能瓶颈。A、正确B、错误参考答案：A13.Spark支持对数据进行批处理。A、正确B、错误参考答案：A14.在Spark中，所有的转换操作都是懒执行。A、正确B、错误参考答案：A15.在Spark中，宽依赖和窄依赖会影响任务的调度。A、正确B、错误参考答案：A16.Spark的内存管理是基于内存的堆内存。A、正确B、错误参考答案：B17.Spark的DataFrameAPI是基于DataFrame的。A、正确B、错误参考答案：A18.Spark的shuffle操作可以在所有节点上进行并行处理。A、正确B、错误参考答案：A19.Spark支持对数据进行聚合操作。A、正确B、错误参考答案：A20.SparkStreaming是Spark的一个模块，用于实时数据流处理。A、正确B、错误参考答案：A21.SparkSQL可以使用SQL语法来操作DataFrame。A、正确B、错误参考答案：A22.Spark支持对数据进行数据过滤操作。A、正确B、错误参考答案：A23.Spark支持对数据进行图处理算法。A、正确B、错误参考答案：A24.Spark支持在SparkContext中设置配置参数。A、正确B、错误参考答案：A25.Spark支持DataFrame和DataSet两种数据抽象。A、正确B、错误参考答案：A26.Spark支持多种编程语言进行开发。A、正确B、错误参考答案：A27.Spark的分布式计算模型是基于数据流模型的。A、正确B、错误参考答案：B28.Spark支持