QCM Apache Spark Corrigé – Partie 3
QCM sur le framework Apache Spark avec des réponses pour la préparation des entretiens d'embauche, tests en ligne, examens et certifications. Ces questions et réponses sur le framework Apache Spark comprennent divers sujets tel que les bases du framework Apache Spark, Hadoop, MapReduce, Requêtes interactives, traitement en flux, ETL, Big Data, etc…. Et sont tirés d'un vrai entretien écrit et certaines parties sont en direct. Cette méthode d'apprentissage systématique préparera facilement toute personne pour réussir son test sur le framework Apache Spark.
1. Quel gestionnaire de clusters Spark prend-il en charge ?
A MESOS
B YARN
C Gestionnaire de cluster autonome
D Toutes les réponses sont vraies
2. Le niveau de stockage par défaut de la méthode cache() est ___________
A MEMORY_ONLY
B MEMORY_AND_DISK
C DISK_ONLY
D MEMORY_ONLY_SER
3. Lequel n'est pas un composant au sommet de Spark Core ?
A Spark RDD
B Spark Streaming
C MLlib
D Aucun des composants ci-dessus
4. En quelle année Apache Spark a-t-il été rendu open-source ?
A 2009
B 2008
C 2010
D 2011
5. En plus des tâches de traitement de flux, quelles sont les autres fonctionnalités offertes par Spark ?
A Machine learning
B Traitement graphique
C Traitement par lots
D Toutes les réponses sont vraies
6. Spark est-il inclus dans toutes les principales distributions de Hadoop ?
A Oui
B Non
C Peut-être
D Je ne sais pas!
7. Laquelle des affirmations suivantes n'est pas VRAIE pour Hadoop et Spark ?
A Les deux sont des plateformes de traitement de données
B Les deux sont des environnements de calcul en grappe
C Les deux ont leur propre système de fichiers
D Les deux utilisent des API open source pour relier différents outils.
8. À quelle vitesse Apache Spark peut-il potentiellement exécuter des programmes de traitement par lots lorsqu'ils sont traités en mémoire, par rapport à MapReduce ?
A 10 fois plus rapide
B 20 fois plus rapide
C 100 fois plus rapide
D 200 fois plus rapide
9. Lesquels des éléments suivants fournissent la capacité d'ordonnancement rapide du Spark Core pour effectuer des analyses en continu ?
A RDD
B GraphX
C Spark Streaming
D Spark R
10. Laquelle des raisons suivantes explique que Spark soit plus rapide que MapReduce ?
A Moteur d'exécution DAG et calcul en mémoire
B Prise en charge de différentes API de langage comme Scala, Java, Python et R.
C Les RDD sont immuables et tolérants aux pannes.
D Aucune de ces réponses