Spark是基于内存的计算引擎，所有Spark程序运行过程中的数据只能存储在内存中。（)

A.Spark 将中间结果存储在内存中

B.Spark 不是一个分布式计算机框架

C.Spark 支持 Java 语言

D.Spark 需要基于 Hadoop 运行

A、SparkStreaming是将Stream数据分成小的时间片段(几秒)

B、Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎

C、内存计算下Spark比Hadoop快100倍

D、Spark不适合处理离线数据

A.2

B.10

C.100

D.1000

A.Spark引进了弹性分布式数据集RDD(ResilientDistributedDataset)的抽象，容错性高

B.Spark提供的数据集操作类型不仅限于Map和Reduce，大致分为：Transformations和Actions两大类

C.Spark程序由Python语言进行编写，不支持Java语言进行的程序编写

D.Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高

A.RDD弹性分布式数据集

B.Key-Value

C.Record

D.Document