10 вопросов на знание основ работы распределенности в Spark: открытый общий комплексный тест для начинающих

apache spark курсы, bigdata курсы, курсы администрирования Hadoop, курсы администрирования hadoop, курсы администрирования spark, курс dataframes spark, spark apache, hive, обучение apache spark, администрирование spark кластера, Spark, фреймворк, СУБД, RDBMS, исполнители, таблица, Big Data

Чтобы самостоятельное обучение по Spark стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам общий тест по основам работы распределенности в Apache Spark, включая ее особенности, структуру, возможности и методы для работы с Big Data.

Общий тест по основам работы распределенной среды фреймворка Spark для новичков

Для начинающих самостоятельное обучение по Apache Spark мы предлагаем простой интерактивный тест по этому распределенному Big Data фреймворку. Проверьте себя и ответьте на 10 вопросов об особенностях обработки Big Data с помощью распределенности фреймворка Apache Spark. Подробно изучить темы, упоминаемые в тесте, вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве.

Тест по Spark-распределенности

Выбирайте из предложенных вариантов ответов тот, который считаете верным. Правильные ответы вы узнаете после того, как нажмете кнопку ОТПРАВИТЬ. Успехов!

1. Что из перечисленного ведет к гарантированному освобождению памяти?

 
 
 
 

2. С помощью какого сценария Spark может задавать конфигурацию приложения?

 
 
 
 

3. Как исполнители обеспечивают хранение данных?

 
 
 
 

4. Что из предложенного могут делать диспетчеры кластеров?

 
 
 
 

5. Какой компонент отвечает за разбиение приложения на задачи?

 
 
 
 

6. Что делает исполнитель в момент запуска приложения?

 
 
 
 

7. Что считается наименьшей единицей выполнения Spark-приложения?

 
 
 
 

8. За что отвечает следующий код:

conf = pyspark.SparkConf().setAppName(‘appName’).setMaster(‘local’)

sc = pyspark.SparkContext(conf=conf)

spark = SparkSession(sc)

 
 
 
 

9. Какой класс является точкой входа при настройке конфигурации spark-приложений?

 
 
 
 

10. Что происходит при линейном масштабировании?

 
 
 
 

 
 
Ваши баллы: Среднее кол-во баллов: 0

Стоит отметить, что данный тест не претендует на звание специализированного профессионального экзамена. Однако такое небольшое упражнение способно помочь новичкам, которые начинают самостоятельно изучать машинное обучение в распределенном фреймворке Apache Spark, пытаясь разобраться с большим объемом информации, систематизировать ее и применить к решению практических задач.

Core Spark - основы для разработчиков

Код курса
CORS
Ближайшая дата курса
13 февраля, 2023
Длительность обучения
16 ак.часов
Стоимость обучения
44 000 руб.

Освоить Apache Spark на профессиональном уровне для практического использования в своих проектах анализа больших данных, разработки Big Data приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Apache Spark в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:

Записаться на курс

Смотреть раcписание

 

Добавить комментарий

Поиск по сайту