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再贴现政策的主动权操作在（)手中。A．中央银行 B．存款货币银行C．政府 D．市场

再贴现政策的主动权操作在()手中。

A．中央银行

B．存款货币银行

C．政府

D．市场

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第1题

有一个键值对RDD，名称为pairRDD，包含4个元素，分别是（"Hadoop",1)、（"Spark",1)、（"Hive",1)和（"Spark",1)，则pairRDD.keys操作得到的RDD中所包含的元素是

A．”Hadoop”,”Spark”,”Hive”,”Spark”

B．”Hadoop”,”Spark”,”Hive”

C．(”Hadoop”,1),(”Spark”,1),(”Hive”,1)

D．("Hadoop",1)、("Spark",1)、("Hive",1)和("Spark",1)

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第2题

val array=Array（“Hadoop is good”,”Spark is fast”,”Spark is better”) val lines=sc.papallelize（array) val words=lines.flatMap（line=>line.split（“ ”)) 上述语句执行以后，words中的元素是

A、“Hadoop is good”,”Spark is fast”,”Spark is better”

B、”Hadoop”,”is”,”good”,”Spark”,”is”,”fast”,”Spark”,”is”,”better”

C、”Hadoop”,”Spark”,”fast”

D、”Spark”,”is”,”fast”

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第3题

关于Hadoop和Spark的相互关系，以下说法正确的是？

A．Hadoop和Spark可以相互协作

B．Hadoop负责数据的存储和管理

C．Spark负责数据的计算

D．Spark要操作Hadoop中的数据，需要先启动HDFS

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第4题

val pairRDD1 = sc. parallelize（Array（（"spark",1),（"spark",2),（"hadoop",3),（"hadoop",5))) val pairRDD2 = sc.parallelize（Array（（"spark","fast"))) pairRDD1.join（pairRDD2) 上述语句执行以后，pairRDD1这个RDD中所包含的元素是

A．(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))

B．(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))

C．(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))

D．(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))

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第5题

有一个键值对RDD，名称为pairRDD，它包含4个元素，分别是（“Hadoop”,1)、（“Spark”,1)、（“Hive”,1)和（“Spark”,1),则pairRDD.reduceByKey（（a,b)=>a+b)执行结果得到的RDD，它里面包含的元素是

A．(“Hadoop”,2),(“Spark”,1),(“Hive”,1)

B．(“Hadoop”,1),(“Spark”,2),(“Hive”,1)

C．(“Hadoop”,2),(“Spark”,2),(“Hive”,2)

D．(“Hadoop”,1),(“Spark”,2),(“Hive”,2)

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第6题

有一个RDD，名称为pairRDD，包含4个元素，分别是（"Hadoop",1)、（"Spark",1)、（"Hive",1)和（"Spark",1)，则pairRDD.values操作得到的RDD中所包含的元素是

A．("Hadoop",1)、("Spark",1)、("Hive",1)和("Spark",1)

B．1,1,1,1

C．”Hadoop”,1,”Spark”,1

D．4

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第7题

有一个键值对RDD，名称为pairRDD，包含4个元素，分别是（"Hadoop",1)、（"Spark",1)、（"Hive",1)和（"Spark",1)，则pairRDD.mapValues（x => x+1)操作得到的RDD中所包含的元素是

A．("Hadoop",1)、("Spark",1)、("Hive",1)和("Spark",1)

B．1,1,1,1

C．2,2,2,2

D．("Hadoop",2)、("Spark",2)、("Hive",2)和("Spark",2)

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第8题

下面描述正确的是：

A．Hadoop和Spark不能部署在同一个集群中

B．Hadoop只包含了存储组件，不包含计算组件

C．Spark是一个分布式计算框架，可以和Hadoop组合使用

D．Spark和Hadoop是竞争关系，二者不能组合使用

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