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【简答题】
下面程序的输出结果为：Base:: fun，请将程序补充完整。 include ＜iostream.h＞ class Base{ public: 【 】 fun(){cout＜＜'Base::fun'＜＜end1:} class Derived : public Base{ public: 【 】 fun(){ cout＜＜'Derived::fun'＜＜end1; } }; int main() { Base a,*pb; Derived b; pb = &b; pb-＞fun(); return 0; }
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皮皮学刷刷变学霸
举一反三
【单选题】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”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
B.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
C.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
D.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
【单选题】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.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
B.
(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
C.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
D.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
【多选题】下列关于 spark 中的 RDD 描述正确的有
A.
RDD （ Resilient Distributed Dataset ）叫做弹性分布式数据集，是 spark 中最基本的数据抽象
B.
Resilient ：表示弹性的，弹性表示
C.
Destributed ：分布式，可以并行在集群计算
D.
Dataset ：就是一个集合，用于存放数据的
【单选题】在Spark中，调用RDD的（）方法，可以将RDD转换为DataFrame对象。
A.
show()
B.
map()
C.
toDF()
D.
printSchema()
【简答题】设 求 ,argz及Argz,并写出z的三角形式和指数形式.
【简答题】复数z=5的三角形式为
【简答题】Spark 的核心是 RDD ,分为两种,分别是 ( ) RDD 和 ( ) RDD。
【单选题】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...
A.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
B.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
C.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
D.
(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
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