spark的源码是由哪几种语言编写完成的（）A、acheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎B、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分布式数据集C、spark强调一站式解决方案，集批处理、实时流处理、交互式查询与图计算于一体，避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费D、spark可以将数据分析过程的中间输出保存在内存中，从而不需要从外部持久化存储中反复读写数据，相较mapreduce能更好地适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代运算的场景
spark的源码是由哪几种语言编写完成的（）
- A、acheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎
- B、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分布式数据集
- C、spark强调一站式解决方案，集批处理、实时流处理、交互式查询与图计算于一体，避免了多种运算场景下需要部署不同集群带来的资源浪费
- D、spark可以将数据分析过程的中间输出保存在内存中，从而不需要从外部持久化存储中反复读写数据，相较mapreduce能更好地适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代运算的场景
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以下关于sparkstreaming说法正确的是（）A、spark streaming分布式微批架构B、spark streaming实时存储架构C、spark streaming是普通存储架构D、spark streaming分布式实时计算架构
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）
下面对于spark的特点描述正确的是（）A、良好的容错性：在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，当某个运算环节失败时，不需要从头开始重新计算B、开发便捷性：spark通过scala，java，pythonapi及交互式shell提供丰富的使用方式C、不适合细粒度更新操作：Spark的运算是面向集合的，不适用于需要异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的DAO层或web爬虫等D、以上答案都不符合其特性
多选题关于Spark和Mapreduce，下列说法正确的是（）。A性能上提升高于100倍（全内存计算）BSpark的中间数据放在内存中，对于迭代运算、批处理计算的效率更高，延迟更低。C提供更多的数据集操作类型，编程模型更灵活，开发效率更高。D更低的容错能力（血统机制）。ESpark用十分之一的资源，获得10倍与Mapreduce的性能。
单选题大数据中spark生态支持的组件有：（）和spark streaming。AeMBBBspark SQLCETCDspark streaming