A.kafka-topics.sh-describe
B.kafka-topics.sh-list
C.kafka-topics.sh-alter
D.kafka-topics.sh—create
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A.客戶端發(fā)起掃᧿請(qǐng)求時(shí)將scan caching設(shè)置過大
B.通過客戶端指定方式發(fā)起Flush作
C.RegionServer總內(nèi)存超過閾值
D.Region的MemStore設(shè)置超過閾值
A.客戶端緩存有集群的拓?fù)湫畔?br />
B.服務(wù)端緩存有集群的拓?fù)湫畔?br />
C.兩者都是
D.兩者都不是
在Spark中，假設(shè)lines是一個(gè)DStream對(duì)象，filter語句可以過濾掉80%的數(shù)據(jù)，針對(duì)以下兩個(gè)語句說法正確的是：（）
X：lines.filter（...）.groupByKey（...）
Y：lines.groupByKey（...）.filter（...）
A.X比Y的性能更高
B.X比Y的性能更低
C.X和Y和性能一樣
D.無法確性X和丫的性能差異
最新試題
由于Spark是基于內(nèi)存的計(jì)算引擎，因此，一個(gè)Spark應(yīng)用可以處理的數(shù)據(jù)量不能超過分給這個(gè)Spark應(yīng)用的內(nèi)存總和。（）
在HBase表設(shè)計(jì)中，對(duì)于多項(xiàng)業(yè)務(wù)共用rowkey，導(dǎo)致數(shù)據(jù)訪問矛盾的情況，可以有哪些應(yīng)對(duì)策略？（）
在Spark應(yīng)用開發(fā)中，以下哪項(xiàng)的代碼能正確進(jìn)行單詞統(tǒng)計(jì)？（）
在通過Fusionlnsight manager界面創(chuàng)建用戶時(shí)，想要該用戶對(duì)所有Topic具有讀寫權(quán)限，但不具有常見Topic的權(quán)限，應(yīng)該加入Kafka服務(wù)的那個(gè)組？（）
Fusionlnsigt HD的Hive組件可以運(yùn)行在哪些分布式計(jì)算機(jī)框架上？（）
在集群正常的情況下，Redis客戶端發(fā)起一次get調(diào)用，客戶端跟服務(wù)端有（）次消息交互。
以下業(yè)務(wù)應(yīng)用中，哪個(gè)不是Hive適用的場(chǎng)景？（）
關(guān)于Redis特點(diǎn)，下面敘述正確的是？（）
關(guān)于Fusionlnsight HD的Spark，以下哪些編程語言可以用來開發(fā)Spark應(yīng)用？（）
關(guān)于Kafka的特點(diǎn)如下᧿述正確的是？（）