spark编程基础python版期末考试题库及参考答案

spark编程基础python版期末考试题库及参考答案

姓名：__________考号：__________题号一二三四五总分评分一、单选题(共10题)1.SparkSQL中，如何将DataFrame转换为RDD？()A.使用toDF()方法B.使用toRDD()方法C.使用toJSON()方法D.使用toJSONString()方法2.在Spark中，如何创建一个空的DataFrame？()A.使用createDataFrame()方法B.使用emptyDataFrame()方法C.使用emptyDataset()方法D.使用emptyRDD()方法3.在Spark中，如何对DataFrame进行排序？()A.使用sort()方法B.使用order()方法C.使用sortBy()方法D.使用sortWith()方法4.Spark中的DataFrame和RDD的主要区别是什么？()A.DataFrame支持SQL操作，RDD不支持B.RDD支持持久化，DataFrame不支持C.DataFrame是分布式数据集，RDD是分布式迭代器D.以上都是5.在Spark中，如何读取CSV文件到DataFrame？()A.使用read().csv()方法B.使用read().text()方法C.使用read().json()方法D.使用read().parquet()方法6.Spark中的Action操作和Transformation操作有什么区别？()A.Action操作返回结果，Transformation操作不返回结果B.Transformation操作返回结果，Action操作不返回结果C.Action操作和Transformation操作都不返回结果D.Action操作和Transformation操作返回相同的结果7.在Spark中，如何对DataFrame进行过滤操作？()A.使用filter()方法B.使用where()方法C.使用select()方法D.使用groupBy()方法8.Spark中的宽依赖和窄依赖有什么区别？()A.宽依赖是父RDD的多个分区映射到子RDD的同一个分区，窄依赖是父RDD的多个分区映射到子RDD的多个分区B.窄依赖是父RDD的多个分区映射到子RDD的同一个分区，宽依赖是父RDD的多个分区映射到子RDD的多个分区C.宽依赖和窄依赖都是父RDD的多个分区映射到子RDD的多个分区D.宽依赖和窄依赖都是父RDD的多个分区映射到子RDD的同一个分区9.在Spark中，如何对DataFrame进行聚合操作？()A.使用groupBy()方法B.使用agg()方法C.使用collect()方法D.使用collectAsList()方法10.Spark中的Broadcast变量有什么作用？()A.用于减少数据在网络中的传输量B.用于提高程序的并行度C.用于存储大量的数据D.用于在分布式环境中共享数据二、多选题(共5题)11.以下哪些是Spark的Transformation操作？()A.map()B.filter()C.count()D.reduce()12.Spark中有哪些类型的依赖关系？()A.窄依赖B.宽依赖C.父依赖D.子依赖13.在Spark中，DataFrame有哪些重要的API用于操作？()A.select()B.filter()C.join()D.repartition()14.以下哪些是Spark的Shuffle操作？()A.reduceByKey()B.sortBy()C.groupByKey()D.aggregate()15.以下哪些是SparkSQL中支持的数据格式？()A.JSONB.CSVC.ParquetD.JDBC三、填空题(共5题)16.在Spark中，用于将RDD转换为DataFrame的方法是______。17.SparkSQL中，用于创建临时视图的命令是______。18.在Spark中，用于获取DataFrame中所有列名的函数是______。19.在Spark中，用于读取本地CSV文件的DataFrame读取方法是______。20.在Spark中，用于将DataFrame中的数据写入Parquet文件的DataFrame写入方法是______。四、判断题(共5题)21.在Spark中，所有的Action操作都会触发实际的计算。()A.正确B.错误22.Spark的宽依赖会导致Shuffle操作，而窄依赖不会。()A.正确B.错误23.SparkSQL中的DataFrame是分布式的，但是它不支持SQL操作。()A.正确B.错误24.在Spark中，一个RDD的分区数可以通过repartition()方法来改变。()A.正确B.错误25.在Spark中，DataFrame的select()方法只能选择一个列。()A.正确B.错误五、简单题(共5题)26.简述Spark的RDD（弹性分布式数据集）的特点。27.解释Spark中的宽依赖和窄依赖的区别。28.在Spark中，如何使用DataFrame进行数据清洗？29.解释Spark中的持久化（Persistence）和缓存（Caching）的区别。30.在Spark中，如何进行数据分区优化？

spark编程基础python版期末考试题库及参考答案一、单选题(共10题)1.【答案】B【解析】在SparkSQL中，DataFrame转换为RDD可以使用toRDD()方法。2.【答案】B【解析】在Spark中，创建一个空的DataFrame可以使用emptyDataFrame()方法。3.【答案】C【解析】在Spark中，对DataFrame进行排序可以使用sortBy()方法。4.【答案】D【解析】Spark中的DataFrame和RDD的主要区别包括：DataFrame支持SQL操作，RDD不支持持久化，DataFrame是分布式数据集，RDD是分布式迭代器。5.【答案】A【解析】在Spark中，读取CSV文件到DataFrame可以使用read().csv()方法。6.【答案】B【解析】在Spark中，Transformation操作返回一个新的DataFrame或RDD，而Action操作会触发实际的数据计算并返回结果。7.【答案】B【解析】在Spark中，对DataFrame进行过滤操作可以使用where()方法。8.【答案】B【解析】在Spark中，窄依赖是父RDD的多个分区映射到子RDD的同一个分区，宽依赖是父RDD的多个分区映射到子RDD的多个分区。9.【答案】B【解析】在Spark中，对DataFrame进行聚合操作可以使用agg()方法。10.【答案】D【解析】在Spark中，Broadcast变量用于在分布式环境中共享数据，以减少数据在网络中的传输量。二、多选题(共5题)11.【答案】ABC【解析】map(),filter(),和count()都是Spark中的Transformation操作，用于转换数据。而reduce()是一个Action操作，它会触发实际的数据计算。12.【答案】AB【解析】Spark中有两种依赖关系：窄依赖（每个子RDD只有一个父RDD的分区对应）和宽依赖（每个父RDD的分区可能会映射到子RDD的多个分区）。父依赖和子依赖并不是Spark依赖关系的分类。13.【答案】ABC【解析】select()用于选择DataFrame的列，filter()用于根据条件过滤行，join()用于合并DataFrame，这些都是DataFrame操作中的重要API。repartition()虽然也是DataFrame的一个方法，但主要用于重新分区DataFrame，而不是操作数据本身。14.【答案】AB【解析】reduceByKey()和sortBy()在进行操作时会进行Shuffle，即数据的重新分配和排序。groupByKey()虽然涉及数据分组，但它不会触发Shuffle，而aggregate()操作也不会进行Shuffle。15.【答案】ABCD【解析】SparkSQL支持多种数据格式，包括JSON、CSV、Parquet和JDBC等，这些格式可以用来读取和写入数据。三、填空题(共5题)16.【答案】toDF()【解析】在Spark中，可以使用toDF()方法将RDD转换为DataFrame，以便进行结构化数据处理。17.【答案】CREATETEMPORARYVIEW【解析】在SparkSQL中，可以使用CREATETEMPORARYVIEW命令来创建一个临时视图，该视图在当前会话中有效。18.【答案】columns()【解析】DataFrame提供了一个columns()函数，可以用来获取DataFrame中所有的列名。19.【答案】read().csv()【解析】在Spark中，可以使用read().csv()方法来读取本地的CSV文件，并将其转换为DataFrame。20.【答案】write().parquet()【解析】在Spark中，可以使用write().parquet()方法将DataFrame中的数据写入Parquet文件，Parquet是一种列式存储格式，适用于大数据处理。四、判断题(共5题)21.【答案】正确【解析】Action操作会触发实际的数据计算，并将结果输出到Driver或者写入到文件中，因此这个说法是正确的。22.【答案】正确【解析】宽依赖（WideDependency）会导致Shuffle操作，因为一个父RDD的分区可能会映射到子RDD的多个分区，而窄依赖（NarrowDependency）不会，因为一个父RDD的分区只会映射到子RDD的同一个分区。23.【答案】错误【解析】SparkSQL中的DataFrame是分布式的，并且它支持SQL操作，这是SparkSQL的核心特性之一。24.【答案】正确【解析】repartition()方法可以用来改变RDD的分区数，这是调整数据分区的一种常用方法。25.【答案】错误【解析】DataFrame的select()方法可以用来选择多个列，它接受一个列名列表作为参数，因此这个说法是错误的。五、简答题(共5题)26.【答案】RDD具有以下特点：

1.弹性：RDD可以在运行时动态地重新计算丢失或损坏的数据分区。

2.分布式：RDD可以分布在多个节点上，以并行处理大量数据。

3.不可变：RDD中的数据一旦创建，就不能修改。

4.丰富的操作：RDD提供了丰富的转换和行动操作，可以方便地进行数据处理。

5.惰性求值：RDD的转换操作不会立即执行，只有在执行行动操作时才会触发。【解析】RDD是Spark的核心抽象，它提供了对分布式数据的操作能力。理解RDD的特点对于掌握Spark编程至关重要。27.【答案】宽依赖（WideDependency）和窄依赖（NarrowDependency）是RDD之间的依赖关系类型。

宽依赖：一个父RDD的分区可能会映射到子RDD的多个分区，这种依赖关系称为宽依赖。宽依赖会导致Shuffle操作，因为数据需要在节点之间传输。

窄依赖：一个父RDD的分区只会映射到子RDD的同一个分区，这种依赖关系称为窄依赖。窄依赖不会导致Shuffle操作，因为数据不需要重新分配。【解析】理解宽依赖和窄依赖的区别对于优化Spark作业的性能非常重要，因为宽依赖可能会导致性能瓶颈。28.【答案】在Spark中，可以使用以下方法进行数据清洗：

1.使用filter()方法过滤掉不符合条件的记录。

2.使用fillna()方法填充缺失值。

3.使用dropDuplicates()方法删除重复的记录。

4.使用withColumn()方法添加或修改列。

5.使用withColumnRenamed()方法重命名列。

6.使用orderBy()方法对数据进行排序。【解析】数据清洗是数据分析的重要步骤，Spark的DataFrame提供了丰富的API来帮助用户进行数据清洗。29.【答案】持久化（Persistence）和缓存（Caching）都是Spark中用于优化性能的技术，但它们有一些区别：

持久化：持久化是指将RDD或DataFrame的数据存储在内存或磁盘上，以便在后续操作中重复使用。持久化可以是懒性的，也可以是急性的。

缓存：缓存是持久化的一种形式，它将数据存储在内存中。缓存通常是急性的，即立即将数据加载到内存中。

区别：持久化可以是多种级别的，包括内存、磁盘等，而缓存通常只用于内存。缓存是持久化的一种特例，它只适用于内存。【解析】理解持久化和缓存的区别有助于根据不同的使