Насколько ты знаешь Apache Spark: открытый тест на знание популярного Big Data фреймворка

Автор Категория , ,
Насколько ты знаешь Apache Spark: открытый тест на знание популярного Big Data фреймворка

Обучение Apache Spark, Kafka, Hadoop и прочим технологиям Big Data – это не только курсы, теоретические статьи и практические задания, но и проверка полученных знаний. Поэтому сегодня мы предлагаем вам открытый интерактивный тест по основам Спарк для начинающих. Проверьте, насколько хорошо вы знакомы с особенностями администрирования и эксплуатации этого популярного фреймворка обработки больших данных, ответив на 10 вопросов о Spark Core, SQL, Streaming и MLLib.

 

Насколько ты знаешь основы Apache Spark: интерактивный тест для начинающих

Продолжая разговор про Apache Spark и основы больших данных, сегодня вам предлагается интерактивный тест из 10 вопросов на знание основ и простых задач, которые часто встречаются на практике при администрировании кластеров и разработке Спарк-приложений. Ответы на многие из этих вопросов мы разбирали в статьях нашего блога. Подробно изучить темы, упоминаемые в тесте, вы сможете вы сможете на специализированных курсах Школы Больших Данных в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве.

 

10 вопросов по Спарк

Выбирайте из предложенных вариантов тот, который считаете верным. Правильный ответ с объяснением вы узнаете после того, как нажмете кнопку ОТПРАВИТЬ. Успехов!

1.

Ускорить выполнение Spark SQL-запроса можно с помощью

 
 
 
 

2.

В какой структуре данных Спарк нужно определять схему данных вручную

 
 

3.

Spark Streaming реализует следующий подход к обработке данных

 
 
 
 

4.

Распределенную работу Спарк-кластера обеспечивает

 
 
 

5.

Спарк-приложения выполняют вычисления MapReduce

 
 
 
 

6.

Зачем нужен механизм Graceful Shutdown?

 
 
 
 

7.

Повысить производительность Спарк-кластера можно с помощью увеличения

 
 
 
 

8.

Интегрировать приложение Apache Spark с внешними хранилищами данных для считывания из них нужной информации можно с помощью

 
 
 
 

9.

Какая структура данных в Apache Spark обрабатывается медленнее

 
 
 

10.

Какая структура данных Спарк подойдет для низкоуровневых преобразований неструктурированных данных на языке R или Python

 
 
 

 
 
Ваши баллы: Среднее кол-во баллов: 0

 

Разумеется, данный тест не претендует на звание профессионального экзамена или квалификационного испытания по Спарк. Однако, такое небольшое упражнение поможет начинающим стажерам и студентам, которые самостоятельно изучают этот Big Data фреймворк, пытаясь разобраться с огромным объемом новой информации, систематизировать ее и применить к решению практических задач.

А детально освоить все упоминаемые в тесте темы и другие вопросы администрирования кластеров и разработки Спарк-приложений для аналитики больших данных, вы сможете на специализированных курсах в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации для разработчиков, менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data в Москве: