复制
收藏
提问
全网
2个月前
1、Python批处理文件的扩展名是（.py）。 2、Spark基于（）进行计算，因此运行速度比MapReduce要快。 3、启动Pyspark交互界面的命令是（），退出的命令是（）。 4、在Spark中要使用分布式文件作为数据源，首先要（），假如在分布文件系统下文件t1.txt的路径为’/user/data/t1.txt’,那么创建一个RDD的语句是（）。 5、将RDD中的元素转换为新的元素应使用方法（），如果将RDD中字符串切分为单词，应使用方法（）。 6、Spark流对象的数据来源主要有文件流和（），其中对可以处理的文件的主要要求是（）。 以下实践题均要求截图：
来源13
10
1Python 创建用于运行Python脚本的BAT文件 - 极客教程
geek-docs
2Python各种扩展名（py, pyc, pyw, pyo, pyd)区别 - Lyf凤 - 博客园
博客园
3Python Python文件扩展名.py、.pyc、.pyd和.pyo的含义是什么
deepinout
4Python 相关文件常见的后缀名详解 | 半亩方塘
handongke
5如何更改python的扩展名 | PingCode智库
docs.pingcode
6Python中的bat文件是什么？如何在Python中运行bat文件？
ycpai
7Python批量修改文件名操作指南(文件名的替换、前缀、后缀 ...
blog.csdn
查看更多（6）
理解问题1、Python批处理文件的扩展名是（.py）。 2、Spark基于（）进行计算，因此运行速度比MapReduce要快。 3、启动Pyspark交互界面的命令是（），退出的命令是（）。 4、在Spark中要使用分布式文件作为数据源，首先要（），假如在分布文件系统下文件t1.txt的路径为’/user/data/t1.txt’,那么创建一个RDD的语句是（）。 5、将RDD中的元素转换为新的元素应使用方法（），如果将RDD中字符串切分为单词，应使用方法（）。 6、Spark流对象的数据来源主要有文件流和（），其中对可以处理的文件的主要要求是（）。 以下实践题均要求截图：
已完成理解「1、Python批处理文件的扩展名是（.py）。 2、Spark基于（）进行计算，因此运行速度比MapReduce要快。 3、启动Pyspark交互界面的命令是（），退出的命令是（）。 4、在Spark中要使用分布式文件作为数据源，首先要（），假如在分布文件系统下文件t1.txt的路径为’/user/data/t1.txt’,那么创建一个RDD的语句是（）。 5、将RDD中的元素转换为新的元素应使用方法（），如果将RDD中字符串切分为单词，应使用方法（）。 6、Spark流对象的数据来源主要有文件流和（），其中对可以处理的文件的主要要求是（）。 以下实践题均要求截图：」
展开阅读网页
更专业一些 
转笔记
专业
1、Python批处理文件的扩展名是（.py）。
2、Spark基于（）进行计算，因此运行速度比MapReduce要快。
3、启动Pyspark交互界面的命令是（），退出的命令是（）。
4、在Spark中要使用分布式文件作为数据源，首先要（），假如在分布文件系统下文件t1.txt的路径为’/user/data/t1.txt’,那么创建一个RDD的语句是（）。
5、将RDD中的元素转换为新的元素应使用方法（），如果将RDD中字符串切分为单词，应使用方法（）。
6、Spark流对象的数据来源主要有文件流和（），其中对可以处理的文件的主要要求是（）。
以下实践题均要求截图：不在提醒
- 错误。Python批处理文件的扩展名是（.bat）或（.cmd），而不是（.py）。
- 正确。Spark基于（内存）进行计算，因此运行速度比MapReduce要快。
- 错误。启动Pyspark交互界面的命令是（pyspark），退出的命令是（exit()）或（quit()）。
- 错误。在Spark中要使用分布式文件作为数据源，首先要（初始化SparkContext），假如在分布式文件系统下文件t1.txt的路径为’/user/data/t1.txt’,那么创建一个RDD的语句是（sc.textFile('/user/data/t1.txt')）。
- 错误。将RDD中的元素转换为新的元素应使用方法（map），如果将RDD中字符串切分为单词，应使用方法（flatMap）。
- 错误。Spark流对象的数据来源主要有文件流和（套接字流），其中对可以处理的文件的主要要求是（文件格式支持和可追加性）。