A.Spark可以查詢Hve metastore里定義的table
B.Spark SQL返回的數(shù)據(jù)為T(mén)extFile
C.DataFrame的Schema由Hive的metadata而來(lái)
D.Spark SQL適用于執(zhí)行AD HOC即席分析
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A.Flink存儲(chǔ)層支持專有的文件系統(tǒng)
B.從部署層來(lái)看，F(xiàn)link不僅支持本地運(yùn)行，還能在獨(dú)立集群或者在被YARN或Mes
C.Flink提供兩個(gè)核心API：DataSet API和DataStream Api
D.Dataset API做批處理，而DataStream API做流處理
A.調(diào)整權(quán)重調(diào)整的幅度
B.使用隨機(jī)梯度下降方法
C.使用不同權(quán)重初始化
D.使用零值初始化
A.人工管理階段
B.文件系統(tǒng)階段
C.操作系統(tǒng)階段
D.數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)階段
A.代碼生成器
B.CRUD接口
C.條件構(gòu)造器
D.分頁(yè)插件
E.Sequence主鍵
A.YARN
B.Mesos
C.standalone
最新試題
在散點(diǎn)圖中添加趨勢(shì)線有助于更好地展示兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系。（）
在折線圖中，如果要反映數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，通常將（）軸設(shè)為時(shí)間維度。
在制作柱狀圖時(shí)，條形的長(zhǎng)度（高度）越長(zhǎng)，代表該類別的數(shù)值越大。（）
時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型的結(jié)果必須用折線圖進(jìn)行展示。（）
（）是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化圖表類型，常用于展示數(shù)據(jù)的分布情況。
數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，處理缺失值的方法通常包括刪除含有缺失值的記錄、填充固定值或使用（）方法進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。
在制作堆疊柱狀圖時(shí)，每組堆疊部分的高度總和必須等于橫軸刻度值。（）
儀表盤(pán)類型的可視化適用于展示單一指標(biāo)的狀態(tài)和目標(biāo)達(dá)成進(jìn)度。（）
度量是數(shù)據(jù)集中可（）的數(shù)量或數(shù)值，如銷售額、用戶數(shù)量、溫度等。
文本標(biāo)簽在任何情況下都是數(shù)據(jù)可視化圖表不可或缺的一部分。（）