Rdd不能够转换成DataFrame

题目

Rdd不能够转换成DataFrame

相似考题

1.RDD的intersection方法用于求出两个RDD的共同元素。()此题为判断题(对，错)。

2.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

3.请问RDD的()操作把RDD所有元素转换成数组并返回到Driver端。A.zipB.joinC.combineByKeyD.collect

4.RDD的flatMap操作是将函数应用于RDD之中的每一个元素,将返回的迭代器数组、列表等中的所有元素构成新的RDD。()此题为判断题(对，错)。

参考答案和解析
正确答案:错误
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  • 第1题：

    GraphX中()是完整提供边的各种操作类。

    A.VertexRDD

    B.RDD[VertexId,VD]

    C.RDD[Edge]

    D.EdgeRDD


    正确答案：D

  • 第2题：

    groupByKey算子在一个（K，V）的RDD上调用，返回一个（K，Iterator[V]）的RDD


    正确答案:正确

  • 第3题：

    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


    正确答案:正确

  • 第4题：

    dataFrame和RDD其实是一回事，没有区别


    正确答案:错误

  • 第5题：

    union算子对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD


    正确答案:正确

  • 第6题：

    以下关于rdd的说法中，正确的是哪些（）

    • A、rdd是由一系列partition够成的
    • B、rdd之间都是独立的，没有依赖
    • 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

    正确答案:A,C,D

  • 第7题：

    DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据


    正确答案:正确

  • 第8题：

    cogroup算子在类型为（K，V）和（K，W）的RDD上调用，返回一个（K，（Iterable，Iterable））类型的RDD


    正确答案:正确

  • 第9题：

    DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）


    正确答案:正确

  • 第10题：

    DataFrame和RDD最大的区别是什么（）

    • A、科学统计支持
    • B、多了schema
    • C、存储方式不一样
    • D、外部数据源支持

    正确答案:B

  • 第11题：

    以下哪些不属于rdd特性（）

    • 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

    正确答案:A,B

  • 第12题：

    判断题
    RDD可以从Hadoop兼容的文件系统生成，生成之后可以通过调用RDD的算子对RDD的数据进行部分更新。
    A

    对

    B

    错


    正确答案： 错
    解析： 暂无解析

  • 第13题：

    GraphX中()是存放着Edg对象的RDD。

    A.VertexRDD

    B.RDD[VertexId,VD]

    C.RDD[Edge]

    D.EdgeRDD


    正确答案：C

  • 第14题：

    DataFrame也是一个分布式数据容器


    正确答案:正确

  • 第15题：

    RDD可以转化为DataFrames，但是DataFrames不能转化为RDD


    正确答案:错误

  • 第16题：

    interSection算子对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD


    正确答案:正确

  • 第17题：

    以下关于rdd的特性说法错误的是（）

    • A、rdd是仅仅由一组partition够成的
    • B、rdd之间都是独立的，没有依赖
    • 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

    正确答案:A,B

  • 第18题：

    spring中关于bean的说法正确的是（）

    • A、rdd是由一组partition够成的
    • B、rdd之间都是独立的，没有依赖
    • 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

    正确答案:A,C,D

  • 第19题：

    与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器


    正确答案:正确

  • 第20题：

    DataFrame不能够转换成Rdd


    正确答案:错误

  • 第21题：

    filter算子返回一个新的RDD，该RDD由经过函数计算后返回值为true的输入元素组成


    正确答案:正确

  • 第22题：

    distinct算子对源RDD进行去重后返回一个新的RDD


    正确答案:正确

  • 第23题：

    多选题
    关于spark说法正确的是（）。
    A

    调用RDD的Transformation算子可以立即发起job

    B

    NodeManager负责整个集群的资源统一调度和分配。

    C

    Yarn-client适合测试，Yarn-cluster适合生产。

    D

    Dataset具有RDD和DataFrame的优点，又避免它们的缺点。


    正确答案： A,C
    解析： 暂无解析

  • 第24题：

    ( 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

    答案:D

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