A.復(fù)合條件連接查詢
B.外連接查詢
C.廣義笛卡爾積
D.等值連接
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A.Spark是基于內(nèi)存的計(jì)算
B.Spark基于DAG調(diào)度框架
C.Spark基于分布式計(jì)算框架
D.Spark擁有基于Lineage的容錯(cuò)機(jī)制
A.整個(gè)字典包括在花括號(hào)中
B.字典的每個(gè)鍵值對(duì)用冒號(hào)分割
C.字典中的鍵值只能是數(shù)值類型
D.字典是由鍵-值對(duì)組成的
A.Source
B.Channel
C.Sink
D.Flink
A.系統(tǒng)分散，產(chǎn)品加載慢
B.資源數(shù)據(jù)分散，資源分配人工介入多
C.跨域關(guān)聯(lián)困難，監(jiān)控維護(hù)效率低
D.云網(wǎng)分立，客戶服務(wù)感知差
A.通過上下行解耦補(bǔ)齊C-band上行短板，實(shí)現(xiàn)與FDD1.8共站共覆蓋
B.部署上下行解耦并不會(huì)導(dǎo)致5G和LTE設(shè)備形成強(qiáng)捆綁
C.用戶上行將根據(jù)終端所處位置選擇使用NR上行還是LTE上行
D.有效提高LTE上行資源利用率
最新試題
若要在Matplotlib中保存圖形為圖像文件，可以使用（）函數(shù)。
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。（）
數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目初期通常會(huì)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），以理解數(shù)據(jù)集的初步特性，這階段可能涉及描述性統(tǒng)計(jì)、可視化以及（）檢驗(yàn)。
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。（）
柱狀圖與條形圖本質(zhì)上是相同的，只是方向不同而已。（）
Tableau是一款強(qiáng)大的（）工具，它能夠幫助用戶快速創(chuàng)建和分享可視化分析結(jié)果。
數(shù)據(jù)清洗過程中，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)。
若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。
數(shù)據(jù)可視化的主要目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的圖像。（）
在SQL中，GROUP BY語句用于根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行分組，通常配合（）函數(shù)一起使用，以便計(jì)算每個(gè)組的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。