题目内容
（请给出正确答案）
A.DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力
B.DataFrame比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能
C.Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询
D.DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息
参考答案
简答题官方参考答案
（由简答题聘请的专业题库老师提供的解答）
网友提供的答案
更多“下面关于DataFrame的描述正确的是：”相关的问题
B．numPy 的 ndarray 是一种多维数组对象，可以由序列型对象生成。
C．pandas 的 Series 可以看成是一个定长的有序字典。
D．pandas 的 DataFrame 是一个表格型数据结构，含有一组无序的列，每列可以是不同值类型。
A、spark.read.json("people.json")
B、spark.read.parquet("people.json")
C、spark.read.format("json").load("people.json")
D、spark.read.format("csv").load("people.json")
A、利用反射机制推断RDD模式
B、使用编程方式定义RDD模式
C、利用投影机制推断RDD模式
D、利用互联机制推断RDD模式
A、Spark Streaming的基本原理是将实时输入数据流以时间片为单位进行拆分，然后采用Spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据
B、Spark Streaming最主要的抽象是DStream（Discretized Stream，离散化数据流），表示连续不断的数据流
C、Spark Streaming可整合多种输入数据源，如Kafka、Flume、HDFS，甚至是普通的TCP套接字
D、Spark Streaming的数据抽象是DataFrame
A、在RDD编程中需要生成一个SparkContext对象
B、在Spark SQL编程中需要生成一个SparkSession对象
C、运行一个Spark Streaming程序，就需要首先生成一个StreamingContext对象
D、在Spark SQL编程中需要生成一个StreamingContext对象
A、数据快速持续到达，潜在大小也许是无穷无尽的
B、数据来源众多，格式复杂
C、数据量大，但是不十分关注存储，一旦流数据中的某个元素经过处理，要么被丢弃，要么被归档存储
D、数据顺序颠倒，或者不完整，系统无法控制将要处理的新到达的数据元素的顺序
警告：系统检测到您的账号存在安全风险
为了保护您的账号安全，请在“简答题”公众号进行验证，点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证，验证成功后方可继续查看答案！
