Spark中DataFrame的查询操作也是一个懒操作，仅仅生成一个查询计划，只有触发Action操作才会进行计算并返回查询结果。（)

A.orderby

B.groupby

C.selectby

D.sortby

A.where

B.join

C.limit

D.apply

A.orderby

B.groupby

C.selectby

D.sortby

A.select

B.selectExpr

C.col

D.apply

A.where

B.limit

C.join

D.apply

A.where

B.limit

C.join

D.apply

A.Spark Streaming的基本原理是事件驱动的，即来一份数据就立刻进行处理，是一种纯的流式处理的组件，可达到毫秒级时延

B.Spark SQL是Spark中用于结构化数据处理的模块在Spark应用中，可以无缝的使用SQL语句亦或是DataFrame API对结构化数据进行查询

C.Structured Streaming的核心是将流式的数据看成一张数据不断增加的数据库表，这种流式的数据处理模型类似于数据块处理模型，可以把静态数据库表的一些查询操作应用在流式计算中，Spark执行标准的SQL查询，从无边界表中获取数据

D.Spark内置MLlib和GraphX算法库，尤其是MLlib在海量数据的分布式机器场景中有广泛的应用

A.DataFrame的推出，让Spark具备了处理大规模结构化数据的能力

B.DataFrame比原有的RDD转化方式更加简单易用，而且获得了更高的计算性能

C.Spark能够轻松实现从MySQL到DataFrame的转化，并且支持SQL查询

D.DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，提供了详细的结构信息