2025年高职第二学年（大数据技术）Spark数据分析应用测试题及答案.doc

2025年高职第二学年（大数据技术）Spark数据分析应用测试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共40分）
答题要求：本大题共20小题，每小题2分，共40分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的，请将正确答案的序号填在括号内。

1. 以下关于Spark的说法，错误的是（ ）
A. 它是一个快速、通用的大数据处理框架
B. 只能处理离线数据
C. 支持多种编程语言
D. 具有高度可扩展性
2. Spark中用于分布式内存计算的组件是（ ）
A. Spark SQL
B. Spark Streaming
C. Spark MLlib
D. Spark Core
3. 在Spark中，RDD的分区数可以（ ）
A. 只能在创建时指定
B. 运行过程中动态调整
C. 不能改变
D. 由数据量自动决定
4. 以下哪种操作可以对RDD进行转换（ ）
A. collect
B. reduce
C. map
D. count
5. Spark SQL中用于创建临时视图的方法是（ ）
A. createTable
B. createView
C. createTempView
D. createGlobalTempView
6. 要从Hive表中读取数据到Spark DataFrame，可使用（ ）
A. spark.read.csv
B. spark.read.json
C. spark.read.table
D. spark.read.parquet
7. Spark Streaming中处理实时数据的基本抽象是（ ）
A. DStream
B. RDD
C. DataFrame
D. Dataset
8. 对于DStream，以下哪种操作是窗口操作（ ）
A. map
B. filter
C. window
D. reduce
9. Spark MLlib中用于线性回归的算法是（ ）
A. LogisticRegression
B. LinearRegression
C. DecisionTree
D. RandomForest
10. 以下哪个不是Spark MLlib中的聚类算法（ ）
A. KMeans
B. DBSCAN
C. GaussianMixture
D. SVM
11. 在Spark中，广播变量的作用是（ ）
A. 提高数据传输效率
B. 减少内存占用
C. 方便共享数据
D. 以上都是
12. 以下哪种情况适合使用累加器（ ）
A. 统计数据总量
B. 共享数据
C. 并行计算
D. 数据转换
13. Spark应用程序的入口是（ ）
A. SparkContext
B. SQLContext
C. StreamingContext
D. MLContext
14. 要将Spark应用程序提交到集群运行，可使用（ ）
A. spark-submit
B. spark-shell
C. pyspark
D. spark-sql
15. 在Spark中，默认的并行度是（ ）
A. 1
B. 数据分区数
C. 集群核心数
D. 由用户指定
16. 以下哪种数据格式不是Spark支持的（ ）
A. JSON
B. XML
C. AVRO
D. DOCX
17. Spark SQL中用于执行SQL查询的方法是（ ）
A. execute
B. run
C. sql
D. query
18. 在Spark Streaming中，批处理间隔的单位是（ ）
A. 秒
B. 分钟
C. 小时
D. 以上都可以
19. Spark MLlib中用于分类的算法不包括（ ）
A. NaiveBayes
B. SVM
C. GradientBoostedTrees
D. PCA
20. 要在Spark中进行数据可视化，可使用（ ）
A. matplotlib
B. seaborn
C. ggplot2
D. 以上都可以

第II卷（非选择题 共60分）
21. （10分）简述Spark的生态系统包含哪些组件，并简要说明每个组件的主要功能。
22. （10分）请描述RDD的特点以及创建RDD的几种方式。
23. （10分）在Spark SQL中，如何将一个DataFrame注册为临时表并进行简单的SQL查询？
24. （15分）材料：某电商平台记录了大量用户的购物行为数据，包括用户ID、商品ID、购买时间、购买金额等。要求根据这些数据进行分析，找出购买金额最高的前三位用户及其购买的商品信息。请使用Spark SQL实现该分析。
25. （15分）材料：有一批学生的考试成绩数据，包含学生ID、课程ID、成绩等字段。需要使用Spark MLlib对学生成绩进行线性回归分析，预测学生在某门课程上的成绩。请简述实现步骤。

答案：
1. B
2. D
3. B
4. C
5. C
6. C
7. A
8. C
9. B
10. D
11. A
12. A
13. A
14. A
15. C
16. D
17. C
18. D
19. D
20. D

21. Spark生态系统组件包括：Spark Core提供基本的分布式计算能力；Spark SQL用于处理结构化数据；Spark Streaming用于处理实时数据；Spark MLlib提供机器学习算法库；GraphX用于处理图计算。Spark Core是基础，其他组件在此之上构建，实现不同类型的数据处理和分析任务。
22. RDD特点：弹性分布式数据集，具有容错性、可分区并行计算等。创建方式：从集合创建，如sc.parallelize([1,2,3])；从外部数据源创建，如sc.textFile("file:///path/to/file")。
23. 示例代码：val df = spark.read.csv("data.csv")；df.createTempView("temp_table")；val result = spark.sql("SELECT FROM temp_table WHERE column1 = 'value'")。先读取数据创建DataFrame，再注册为临时表，最后执行SQL查询。
24. 首先读取数据创建DataFrame，使用Spark SQL的函数进行数据处理和筛选。示例代码：val df = spark.read.csv("shopping_data.csv")；df.createTempView("shopping")；val topUsers = spark.sql("SELECT user_id, SUM(purchase_amount) AS total_amount FROM shopping GROUP BY user_id ORDER BY total_amount DESC LIMIT 3")。topUsers.show()。
25. 步骤：读取数据创建DataFrame；对数据进行预处理，如特征提取等；划分训练集和测试集；创建线性回归模型并训练；使用训练好的模型进行预测；评估模型性能。示例代码：val df = spark.read.csv("student_scores.csv")；val Array(training, test) = df.randomSplit(Array(0.8, 0.2))；val lr = new LinearRegression()；val model = lr.fit(training)；val predictions = model.transform(test)。