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【简答题】
对于P[x]中任意两个多项式f(x)与g(x)，其中g(x)≠0，一定有P[x]中的多项式q(x)，r(x)存在，使f(x)=q(x)g(x)+r(x)成立，其中 或者r(x)=0。并且这样的q(x)，r(x)是唯一的． 若f(x)，g(x)∈P[x]，g(x)≠0，则存在唯一多项式q(x)，r(x)使f(x)=q(x)g(x)+r(x)成立？
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反馈参考答案：
举一反三
【单选题】val pairRDD1 = sc. parallelize(Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5))) val pairRDD2 = sc.parallelize(Array(("spark","fast"))) pairRDD1.join(pairRDD2) 上述语句执行以后,pairRDD1这个RDD中所包含的元素是
A.
(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
B.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
C.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
D.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
【单选题】val pairRDD1 = sc. parallelize(Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5))) val pairRDD2 = sc.parallelize(Array(("spark","fast"))) pairRDD1.join(pairRDD2) 上述语句执行以后,pairRDD1这个RDD中所包含的元素是
A.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
B.
(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
C.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
D.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
【多选题】下列关于 spark 中的 RDD 描述正确的有
A.
RDD （ Resilient Distributed Dataset ）叫做弹性分布式数据集，是 spark 中最基本的数据抽象
B.
Resilient ：表示弹性的，弹性表示
C.
Destributed ：分布式，可以并行在集群计算
D.
Dataset ：就是一个集合，用于存放数据的
【单选题】关于Spark和RDD下列说法错误的是（）
A.
Spark支持三种类型的部署方式：Standalone，Spark on Mesos，Spark on YARN
B.
在选择Spark Streaming和Storm时，对实时性要求高（比如要求毫秒级响应）的企业更倾向于选择流计算框架Storm
C.
RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换，也适合某一数据项的细粒度转换
D.
RDD采用惰性调用，遇到“转换(Transformation)”类型的操作时，只会记录RDD生成的轨迹，只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算
【单选题】下列关于震颤与杂音的关系，正确的是
A.
震颤与杂音均提示心脏有器质性病变
B.
听到杂音一定能触到震颤
C.
一定条件下，杂音越响，震颤越强
D.
低频振动容易听到
E.
震颤与杂音产生机制不同
【单选题】在Spark中，调用RDD的（）方法，可以将RDD转换为DataFrame对象。
A.
show()
B.
map()
C.
toDF()
D.
printSchema()
【简答题】设 求 ,argz及Argz,并写出z的三角形式和指数形式.
【单选题】val pairRDD1 = sc. parallelize(Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5))) val pairRDD2 = sc.parallelize(Array(("spark","fast"))) pairRDD1.join(pairRDD2) 上述语句执行以后, pairRDD1 这个 RDD 中所包含...
A.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
B.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
C.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
D.
(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
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