题目内容
（请给出正确答案）
A.运算速度是HadoopMapReduce的10到100倍
B.容易使用，支持多种语言开发
C.方便部署，可以连接各种数据源
D.不可以进行机器学习
参考答案
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网友提供的答案
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A、Scala是Spark的主要编程语言，但Spark还支持Java、Python、R作为编程语言
B、Spark提供了内存计算，可将中间结果放到内存中，对于迭代运算效率更高
C、Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于Hadoop MapReduce的迭代执行机制
D、Spark的计算模式也属于MapReduce，但编程模型比Hadoop MapReduce更灵活
A.分布式机器学习需要依赖Hadoop、Spark等分布式存储和计算框架。
B.分布式机器学习面对的首要问题主要是数据量，而不是速度的问题。
C.对运算速度要求高的机器学习算法可以优先使用Spark计算框架。
D.分布式计算可以在单个常规的服务器上运行。
A.相比Mapreduce，Spark的中间数据放在内存中，对于迭代运算的效率更高
B.Spark支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程
C.RDD可从文件创建或通过对其他RDD执行转换操作而创建
D.窄依赖是划分Stage的依据，遇到窄依赖就划分stage
A.Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合
B.Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用
C.Spark基于非实时数据流的数据处理
D.Spark的适用面比较广泛且比较通用
A.Spark 将中间结果存储在内存中
B.Spark 不是一个分布式计算机框架
C.Spark 支持 Java 语言
D.Spark 需要基于 Hadoop 运行
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