SparkSQL是一个用来处理结构化数据的spark组件。它提供了一个叫做（）的可编程抽象数据模型A、DataFramesB、TableC、DataSetD、RDD

SparkSQL是一个用来处理结构化数据的spark组件。它提供了一个叫做（）的可编程抽象数据模型

  • A、DataFrames
  • B、Table
  • C、DataSet
  • D、RDD

相关考题：

Spark在同一个应用中不能同时使用SparkSQL和Mllib。() 此题为判断题(对，错)。
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SparkStreming中()函数可以通过对源DStream的每RDD应用RDD－to－RDD函数返回一个新的DStream,这可以用来在DStream做任意RDD操作。 A.transB.reduceC.joinD.cogroup
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概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合、归纳与抽象形成一个独立于具体DBMS的()。 A、数据模型B、概念模型C、层次模型D、关系模型
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在数据库中，用来抽象、表示、处理现实世界中的数据和信息的是( )。A．视图B．数据模型C．数据参考D．数据值
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在面向对象的程序设计中，将数据和处理数据的操作封装成一个整体就定义了一种事物的类型，称作“类”。类是一种抽象的概念，属于该类的一个实例叫做“【 】”。
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下列关于数据模型的叙述中，哪一条是错误的()。A.模型是现实世界特征的抽象和模拟B.数据模型用来描述、组织和处理现实世界中的数据C.数据模型描述了数据库的静态结构特征，但无法描述其动态行为特征D.数据模型是数据库的核心和基础
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一个数据模型是对数据的抽象描述，用来描述数据项的组成方式和相互关联的方式。下面( )是逻辑数据模型和物理数据模型的区别。A.逻辑数据模型关注数据的物理存储B.逻辑数据模型关注数据收集的实体C.逻辑数据模型在本质上是实用的而不是概念的D.逻辑数据模型是以用户为中心的数据描述方法
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大数据服务是一个复杂的系统，它提供了数据从产生到消亡整个生命周期的数据处理功能。
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SparkSQL的应运而生，它是将SparkSQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快
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以下属于spark启动后进程的是（）A、rdd是由一系列的partition组成的B、原子性C、算子作用在partition上D、每个rdd都会提供一批最优的计算位置
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spark中的rdd是一个（）数据集A、弹性分布式B、弹性计算C、运送数据D、心跳
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sparkSql不支持查询原生的RDD
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spark中以下哪些特性是rdd的特性（）A、计算移动B、数据不移动C、数据移动D、计算不移动
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sparkSql仅仅支持查询原生的RDD，其他方式的查询都不支持
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spark在进行数据切分的时候，决定了partition的哪些属性（）A、冗余性B、一致性C、rdd之间具有依赖性D、每个rdd都会提供一批最优的计算位置
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rdd是spark中个哪个架构提出的概念（）A、spark coreB、spark streamingC、mlbaseD、Grophx
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Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（SparkSQL）、实时流处理（SparkStreaming）、机器学习（SparkMLlib）和图计算（GraphX）
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sparkSql可以访问hive数据，并将其结果取回作为RDD使用
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spark框架中，机器学习库的框架是哪个（）A、hadoopB、spark？streamingC、mlbaseD、RDD
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RDD（ResilientDistributedDataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合
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Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、SparkStreaming、GraphX、MLlib等子项目
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SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用
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spark为分布式数据集的处理提供了一个有效框架，并以高效的方式处理（）数据集A、单机B、集中式C、分布式D、NOSQL
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spark中的rdd不存储数据，存储的是（）A、业务逻辑B、物理数据C、数据库数据D、物理逻辑
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AH是IPSec的一个组件，用来保证数据的完整性。
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单选题（）描述了一个用来存储数据的容器，以及该容器存储和检索数据的过程。A数据库B数据库管理系统C数据模型D关系型数据库管理系统
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( 难度：中等)关于spark中RDD说法错误的是：A.宽依赖指的是多个子RDD的分区会依赖同一个父RDD的分区，关系是一对多B.窄依赖指的是每一个父RDD的分区最多被子RDD的一个分区使用，是一对一的C.宽依赖中会有shuffle的产生D.窄依赖中会有shuffle的产生
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