10 вопросов на знание основ работы распределенной системы в Spark: открытый интерактивный тест

10 вопросов на знание основ работы распределенной системы в Spark: открытый интерактивный тест

Чтобы самостоятельное обучение по Spark стало еще интереснее, сегодня мы предлагаем вам простой тест по основам работы распределенной системы во фреймворке Apache Spark, включая ее особенности и методы для работы с Big Data.

Тест по основам работы алгоритма случайных лесов в 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 основных особенностях работы распределенной системы 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.

Открытый тест по распределенной Spark-системе

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

1. Как выполняются преобразования наборов RDD?

 по группам

 по строкам

 по паре элементов

 поэлементно

2. Что делает исполнитель в момент запуска приложения?

 запускает первичную задачу

 создает контейнер для очередей

 создает контейнер для задач

 регистрируется в драйвере

3. За что отвечает метод take(n)?

 удаление n элементов из набора RDD

 получение групп по n элементов

 вывод n элементов из RDD в консоль

 получение списка, состоящего из n элементов

4. Что происходит с RDD в момент вызова нового действия?

 создается новый набор RDD

 вычисление всего набора с самого начала

 вычисление всего набора, начиная от самого последнего элемента

 данные группируются, и вычисления ведутся над каждой группой отдельно

5. Что считается наименьшей единицей выполнения Spark-приложения?

 сессия

 задача

 точка выполнения

 этап

6. Какой компонент отвечает за разбиение приложения на задачи?

 драйвер

 исполнитель

 диспетчер кластера

 контроллер

7. Какой метод используется для ручного создания набора RDD?

 createRDD()

 rdd()

 take_rdd()

 parallelize()

8. Что служит результатом применения действий к RDD?

 конкретное значение

 массив данных

 новый набор RDD

 строковое значение

9. Что такое RDD?

 неизменяемая коллекция данных

 набор данных фиксированной длины

 распределенная таблица с данными

 структура данных, которая постоянно меняется

10. Сколько раз может быть запущен исполнитель?

 2 раза: во время запуска приложения и во время завершения сессии

 сколько угодно

 зависит от структуры приложения

 один раз

 Загрузка …

Стоит отметить, что данный тест не претендует на звание специализированного профессионального экзамена. Однако такое небольшое упражнение способно помочь новичкам, которые самостоятельно изучают распределенный фреймворк Spark для работы с Big Data, пытаясь разобраться с большим объемом информации, систематизировать ее и применить к решению практических задач.

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:

• Графовые алгоритмы в Apache Spark
• Машинное обучение в Apache Spark
• Потоковая обработка в Apache Spark
• Основы Apache Spark для разработчиков
• Анализ данных с Apache Spark
• Разработка и внедерение ML-решений
• Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения

Записаться на курс

Смотреть раcписание