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YARN是一个纯粹的资源管理调度框架，在它上面可以运行包括MapReduce、Spark在内的不同类型的计算框架。
题目
YARN是一个纯粹的资源管理调度框架，在它上面可以运行包括MapReduce、Spark在内的不同类型的计算框架。
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第1题：
以下选项中属于spark架构中的图计算框架的是（）
- A、spark core
- B、spark streaming
- C、mlbase
- D、Grophx
正确答案:D -
第2题：
spark内部集成的standalone功能为（）
- A、任务调度框架
- B、任务模式
- C、资源调度框架
- D、任务整合
正确答案:C -
第3题：
spark生态圈没有能够实时计算的框架
正确答案:错误 -
第4题：
spark内部集成的资源调度框架是哪个（）
- A、driver
- B、standalone
- C、master
- D、yarn
正确答案:B -
第5题：
standalone架构是spark架构内部集成的（）
- A、任务调度框架
- B、任务模式
- C、资源调度框架
- D、任务整合
正确答案:C -
第6题：
与spark基于内存相比，mapreduce是基于（）运行的计算框架
- A、内存
- B、磁盘
- C、内存加磁盘
- D、网络
正确答案:B -
第7题：
spark的核心框架是（）
- A、spark core
- B、spark streaming
- C、mlbase
- D、Grophx
正确答案:A -
第8题：
hadoop中的mapreduce是基于什么运行的计算框架（）
- A、内存
- B、磁盘
- C、内存加磁盘
- D、网络
正确答案:B -
第9题：
Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了（）作为其内置的资源管理和调度框架
- A、Standalone
- B、YARN
- C、Mesos
- D、redis
正确答案:A -
第10题：
以下哪个选项是spark的核心框架？（）
- A、spark？core
- B、spark？streaming
- C、hdfs
- D、hadoop
正确答案:A -
第11题：
spark中的图计算框架是（）
- A、spark core
- B、spark streaming
- C、mlbase
- D、Grophx
正确答案:D -
第12题：
问答题请对YARN和MapReduce1.0框架进行优劣势对比分析。正确答案： （1）大大减少了承担中心服务功能的ResourceManager的资源消耗。MapReduce1.0中的JobTracker需要同时承担资源管理、任务调度和任务监控等三大功能，而YARN中的ResourceManager只需要负责资源管理，需要消耗大量资源的任务调度和监控重启工作则交由ApplicationMaster来完成。由于每个作业都有与之关联的独立的ApplicationMaster，所以，系统中存在多个作业时，就会同时存在多个ApplicationMaster，这就实现了监控任务的分布化，不再像MapReduce1.0那样监控任务只集中在一个JobTracker上。
（2）MapReduce1.0既是一个计算框架，又是一个资源管理调度框架，但是只能支持MapReduce编程模型。而YARN则是一个纯粹的资源调度管理框架，在它上面可以运行包括MapReduce在内的不同类型的计算框架，默认类型是MapReduce。因为，YARN中的ApplicationMaster是可变更的，针对不同的计算框架，用户可以采用任何编程语言自己编写服务于该计算框架的ApplicationMaster。比如，可以编写一个面向MapReduce计算框架的
A.pplicationMaster，从而使得MapReduce计算框架可以运行在YARN框架之上。同理，还可以编写面向Spark、Storm等计算框架的ApplicationMaster，从而使得Spark、Storm等计算框架也可以运行在YARN框架之上。
（3）YARN中的资源管理比MapReduce1.0更加高效。YARN采用容器为单位进行资源管理和分配，而不是以槽为单位，避免了MapReduce1.0中槽的闲置浪费情况，大大提高了资源的利用率。解析： 暂无解析 -
第13题：
standalone是spark内部集成的（）
- A、任务调度框架
- B、任务模式
- C、资源调度框架
- D、任务整合
正确答案:C -
第14题：
spark中，可以运行sql脚本的框架是哪个（）
- A、spark？core
- B、hdfs
- C、hadoop
- D、spark？sql
正确答案:D -
第15题：
spark是基于（）运行的计算框架
- A、内存
- B、磁盘
- C、内存加磁盘
- D、网络
正确答案:A -
第16题：
spark可以编写sql脚本的框架是（）
- A、spark core
- B、spark streaming
- C、mlbase
- D、spark sql
正确答案:D -
第17题：
spark中可以整合机器学习库，并可以对外提供接口的框架是（）
- A、spark core
- B、spark streaming
- C、mlbase
- D、spark sql
正确答案:C -
第18题：
spark框架中，整合机器学习库，并对外提供接口的框架是（）
- A、spark core
- B、spark streaming
- C、mlbase
- D、spark sql
正确答案:C -
第19题：
以下选项中可以在spark中编写sql的框架是（）
- A、spark core
- B、spark streaming
- C、mlbase
- D、spark sql
正确答案:D -
第20题：
mapreduce是基于（）运行的计算框架
- A、内存
- B、磁盘
- C、内存加磁盘
- D、网络
正确答案:B -
第21题：
spark框架中，机器学习库的框架是哪个（）
- A、hadoop
- B、spark？streaming
- C、mlbase
- D、RDD
正确答案:C -
第22题：
Spark可以使用Hadoop的YARN和ApacheMesos作为它的资源管理和调度器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等
正确答案:正确 -
第23题：
问答题请描述在YARN框架中执行一个MapReduce程序时，从提交到完成需要经历的具体步骤。正确答案： ①用户编写客户端应用程序，向YARN提交应用程序，提交的内容包括ApplicationMaster程序、启动ApplicationMaster的命令、用户程序等。
②YARN中的ResourceManager负责接收和处理来自客户端的请求。接到客户端应用程序请求后，ResourceManager里面的调度器会为应用程序分配一个容器。同时，ResourceManager的应用程序管理器会与该容器所在的NodeManager通信，为该应用程序在该容器中启动一个ApplicationMaster。
③ApplicationMaster被创建后会首先向ResourceManager注册，从而使得用户可以通过ResourceManager来直接查看应用程序的运行状态。
④ApplicationMaster采用轮询的方式通过RPC协议向ResourceManager申请资源。
⑤ResourceManager以“容器”的形式向提出申请的ApplicationMaster分配资源，一旦ApplicationMaster申请到资源后，就会与该容器所在的NodeManager进行通信，要求它启动任务。
⑥当ApplicationMaster要求容器启动任务时，它会为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR包、二进制程序等），然后将任务启动命令写到一个脚本中，最后通过在容器中运行该脚本来启动任务。
⑦各个任务通过某个RPC协议向ApplicationMaster汇报自己的状态和进度，让ApplicationMaster可以随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务失败时重启任务。
⑧应用程序运行完成后，ApplicationMaster向ResourceManager的应用程序管理器注销并关闭自己。若ApplicationMaster因故失败，ResourceManager中的应用程序管理器会监测到失败的情形，然后将其重新启动，直到所有任务执行完毕。解析： 暂无解析 -
第24题：
判断题Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式数据集A对
B错
正确答案： 错解析： 暂无解析