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spark面试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.Spark的主要编程语言是？

A.Java

B.Python

C.Scala

D.以上都是

答案：D

2.Spark的核心组件是？

A.SparkSQL

B.SparkStreaming

C.SparkCore

D.MLlib

答案：C

3.在Spark中，RDD代表？

A.弹性分布式数据集

B.随机分布式数据集

C.可恢复分布式数据集

D.重复分布式数据集

答案：A

4.Spark的运行模式不包括？

A.本地模式

B.集群模式

C.伪分布式模式

D.虚拟模式

答案：D

5.SparkStreaming的时间间隔单位通常是？

A.秒

B.分钟

C.小时

D.天

答案：A

6.在Spark中，用于机器学习的库是？

A.SparkCore

B.SparkSQL

C.MLlib

D.GraphX

答案：C

7.Spark集群的资源管理器不包括？

A.YARN

B.Mesos

C.Standalone

D.Docker

答案：D

8.以下关于Spark的说法错误的是？

A.速度快

B.通用性强

C.只能处理小数据集

D.易于使用

答案：C

9.在Spark中，哪个操作是宽依赖？

A.map

B.filter

C.reduceByKey

D.flatMap

答案：C

10.SparkSQL用于处理？

A.结构化数据

B.半结构化数据

C.非结构化数据

D.所有类型数据

答案：A

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.Spark的特点包括？

A.高效

B.易用

C.通用

D.可扩展

答案：ABCD

2.以下哪些是Spark的应用场景？

A.数据挖掘

B.机器学习

C.实时流处理

D.图计算

答案：ABCD

3.SparkCore的主要功能有？

A.任务调度

B.内存管理

C.错误恢复

D.与存储系统交互

答案：ABCD

4.在Spark中，可以用来操作RDD的转换操作有？

A.map

B.filter

C.union

D.distinct

答案：ABCD

5.SparkStreaming支持的数据源有？

A.Kafka

B.Flume

C.HDFS

D.TCP套接字

答案：ABCD

6.以下属于SparkSQL的组件有？

A.DataFrame

B.Dataset

C.SQLContext

D.HiveContext

答案：ABCD

7.MLlib提供的机器学习算法类型包括？

A.分类

B.回归

C.聚类

D.协同过滤

答案：ABCD

8.影响Spark性能的因素有？

A.数据序列化

B.内存管理

C.任务并行度

D.数据倾斜

答案：ABCD

9.在Spark中，与集群模式相关的概念有？

A.Driver

B.Executor

C.Master

D.Slave

答案：ABCD

10.以下关于Spark的高级API说法正确的有？

A.简洁

B.高效

C.更接近SQL

D.易于优化

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.Spark只能在Linux系统上运行。（错误）

2.RDD是不可变的。（正确）

3.SparkStreaming不能处理实时数据。（错误）

4.MLlib只能用于监督学习算法。（错误）

5.SparkSQL可以直接查询Hive表。（正确）

6.在Spark中，一个Application只能有一个Driver。（正确）

7.数据倾斜会严重影响Spark的性能。（正确）

8.所有的Spark组件都依赖于SparkCore。（正确）

9.Spark不支持交互式查询。（错误）

10.GraphX主要用于处理图结构数据。（正确）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述Spark中RDD的优点。

答案：RDD具有容错性，能自动从节点故障中恢复；可并行操作，适合分布式计算；具有数据本地化特性，减少数据传输；可灵活转换操作构建复杂逻辑。

2.简单说明SparkStreaming的工作原理。

答案：SparkStreaming将实时流数据按时间间隔划分为小的批处理作业，然后使用Spark引擎处理这些小批次数据，从而实现对流数据的近实时处理。

3.什么是Spark中的宽依赖和窄依赖？

答案：窄依赖是指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用；宽依赖是指子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区，通常涉及数据混洗操作。

4.如何优化Spark应用的性能？

答案：可从调整数据序列化方式、合理管理内存、增加任