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spark数据处理练习题详解【下】

news 2025/5/19 7:39:22

12. (单选题)

def main(args: Array[String]): Unit = {

println(func1("张三",f1))

}

def func1(name:String,fp:(________________)): String ={

fp(name)

}

def f1(s:String): String ={

"welcome "+s

}

选择填空（）

A.String=>String

B.String=>Unit

C.String=>Int

D.Unit=>String

答案及解析：A

解释：

要确定fp参数的类型，需要分析几个关键点：

函数签名：
- func1接受两个参数：一个字符串name和一个需要确定类型的函数fp
- func1返回类型为String
函数使用：
- func1内部调用了fp(name)并返回其结果
- 这意味着fp接受一个String类型参数（即name）
- fp的返回值必须是String类型（因为func1返回String）
传入参数分析：
- 在main函数中，传入的是f1函数
- f1的定义为def f1(s:String): String，它接受一个String参数并返回String

由此可见，fp的类型应该是一个接受String参数并返回String的函数，即String=>String。

13. (单选题)

var str1="3室2厅|90.5平米|高层(共34层)|张三";
    var arr=str1.split("_________")
    println("经纪人："+arr(______))
    println("户型："+arr(______))

A.,

B.|

C.\|

D.\\|

答案及解析：D

解释：

为什么需要双反斜线转义：
- 在Scala中，split方法接受一个正则表达式作为参数
- 在正则表达式中，| 是一个特殊字符，表示"或"操作符
- 要将其视为普通字符，需要转义，在正则表达式中使用\|
- 但在Scala字符串中，\本身也是转义字符，所以需要再次转义，变成\\|
分割后的数组：
- 使用\\|作为分隔符分割字符串后，得到的数组包含：
  - arr(0) = "3室2厅"
  - arr(1) = "90.5平米"
  - arr(2) = "高层(共34层)"
  - arr(3) = "张三"
索引填空：
- "经纪人"对应的是"张三"，位于索引3
- "户型"对应的是"3室2厅"，位于索引0

var str1="3室2厅|90.5平米|高层(共34层)|张三"; var arr=str1.split("\\|") println("经纪人："+arr(3)) println("户型："+arr(0))
其他选项不正确：
A：逗号不是原字符串中使用的分隔符
B：直接使用|会被解释为正则表达式的OR操作符
C：\|在Scala字符串中实际会变成|（错误的转义）

14. (单选题)

def add(args:_________):Int={
    var s=0
    for(i<-args)
      s=s+i
    s
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
    println(add(1,2,3,4,5))
}

A.List[Int]

B.Array[Int]

C.Int*

D.Array[Int*]

答案及解析：C

解释：

函数调用分析：
- 在main函数中，add函数被调用时传入了多个单独的整数参数：add(1,2,3,4,5)
- 这表明add函数应该接受可变数量的参数（varargs）
函数内部实现：
- add函数内部使用for(i<-args)来遍历所有参数
- 将每个参数累加到变量s中
- 这表明参数应该是整数类型（Int）
Scala可变参数语法：
- 在Scala中，接受可变数量参数的语法是：参数类型*
- 对于整数类型的可变参数，正确的声明是Int*
选项分析：
- A. List[Int] - 这要求以List对象形式传参，不是多个独立参数
- B. Array[Int] - 这要求以Array对象形式传参，不是多个独立参数
- C. Int* - 这是Scala中声明可变数量整数参数的正确语法
- D. Array[Int*] - 这不是有效的Scala语法

15. (单选题)

    var pi=3.14
    val circles=__________{r*r*pi}
    println(circles(10))

//实现求圆面积的闭包

A.(r:Double)=>

B.(r:Double)->

C.(r:Double)<-

D.(r:Double)=

答案及解析：A

解释：

问题要求：
- 实现一个求圆面积的闭包
- 闭包需要捕获外部变量pi
- 通过circles(10)调用计算半径为10的圆的面积
Scala闭包语法：
- 在Scala中，闭包（匿名函数）使用参数列表 => 函数体的语法
- 参数类型需要明确声明，这里参数r应该是Double类型
- 闭包可以访问其外部作用域中定义的变量（如这里的pi）
选项分析：
- A. (r:Double)=> - Scala中定义匿名函数的正确语法
- B. (r:Double)-> - 这不是Scala的语法（在某些其他语言如Kotlin中使用）
- C. (r:Double)<- - 这不是定义函数的语法（<-在Scala中用于for循环和模式匹配）
- D. (r:Double)= - 这是命名函数定义的一部分语法，不是匿名函数语法

16. (单选题)

//有长为N，宽为2的小路，需要铺上地砖，地砖长为2，宽为1，那么有多少种铺法，补充完整代码

def pdz(n:Int):Int={
    if(n==1)
      return 1
    if(n==2)
      return 2
    return ______________
}

A.2n-1

B.n

C.pdz(n-1)+pdz(n-2)

D.pdz(n-1)+n

答案及解析：C

解释：

问题分析：
- 我们有一条长为N、宽为2的小路
- 地砖尺寸为2×1（长为2，宽为1）
- 需要计算总共有多少种不同的铺设方法
基本情况：
- 当n=1时（小路长1宽2），只能竖着放一块地砖，只有1种铺法
- 当n=2时（小路长2宽2），有2种铺法：
  1. 两块地砖竖着放
  2. 两块地砖横着放（一上一下）
递推关系：
- 考虑铺设n长度小路时的最后一步可能情况：
  1. 在已铺好n-1长度的基础上，最后放一块竖着的地砖 → pdz(n-1)种方式
  2. 在已铺好n-2长度的基础上，最后放两块横着的地砖 → pdz(n-2)种方式
- 这两种情况互斥且覆盖所有可能性，所以总铺法为两者之和
递推公式：
- pdz(n) = pdz(n-1) + pdz(n-2)
- 这是一个斐波那契数列变种，初始值为pdz(1)=1, pdz(2)=2

17. (单选题)

Hadoop框架的缺陷有（）

1.表达能力有限，MR编程框架的限制

2.过多的磁盘操作，缺乏对分布式内存的支持

3.无法高效低支持迭代式计算

4.海量的数据存储

A.1，2

B.1，2，3

C.2，3

D.1，2，3，4

答案及解析：B

Hadoop框架的缺陷主要包括以下几点：

表达能力有限，MR编程框架的限制：MapReduce编程模型较为底层，复杂逻辑需拆分为多个作业，灵活性不足。
过多的磁盘操作，缺乏对分布式内存的支持：MapReduce的中间结果频繁读写磁盘，导致性能瓶颈，而内存计算能力不足。
无法高效支持迭代式计算：迭代计算（如机器学习）需多次读写数据，MapReduce的磁盘依赖导致效率低下。

选项4（海量的数据存储）是Hadoop的优势而非缺陷，HDFS专为大规模数据存储设计。

18. (单选题)

与hadoop相比，Spark主要有以下哪些优点（）

1. 提供多种数据集操作类型而不仅限于MapReduce

2. 数据集中式计算而更加高效

3. 提供了内存计算，带来了更高的迭代运算效率

4. 基于DAG的任务调度执行机制

A.1，2，3，4

B.1，2

C.3，4

D.1，3，4

答案及解析：D

选项分析：

1. 提供多种数据集操作类型而不仅限于MapReduce ✓

Spark提供了丰富的高级API操作，包括map、filter、reduce、join、groupBy等
Hadoop主要基于MapReduce编程模型，操作类型较为有限
Spark的RDD、DataFrame和Dataset API提供了更灵活的数据操作方式

2. 数据集中式计算而更加高效 ✗

这一说法不正确
Spark和Hadoop都是分布式计算框架，而非集中式
两者都在集群上分布式处理数据，Spark的效率优势来自其处理模型和内存利用

3. 提供了内存计算，带来了更高的迭代运算效率 ✓

这是Spark最显著的优势之一
Spark可以将中间数据存储在内存中，避免了Hadoop频繁的磁盘I/O操作
对于机器学习等需要多次迭代的算法，Spark性能提升显著
内存计算使Spark在某些场景下比Hadoop快10-100倍

4. 基于DAG的任务调度执行机制 ✓

Spark使用有向无环图(DAG)进行任务调度和执行
DAG引擎可以优化整个工作流程，减少中间结果的物化
相比Hadoop的MapReduce模型更加灵活和高效
支持更复杂的数据处理流程和任务依赖关系

19. (单选题)

//1~100中有多少个2
    var count:Int=0
    for(n<-1 to 100){
     __________
    }
    println(count)

A. if(n%10==2)
count++
if(n/10==2)
count=++

B. if(n%10==2 || n/10==2)
count=count+1

C. if(n%10==2 && n/10==2)
count=count+1

D. if(n%10==2)
count=count+1
if(n/10==2)
count=count+1

答案及解析：D

解释：

问题理解：
- 需要计算1~100中数字2出现的总次数
- 数字2可能出现在个位或十位
选项分析：

A. if(n%10==2) count++ if(n/10==2) count=++
- 语法错误：Scala中没有++运算符
- count=++是错误语法
B. if(n%10==2 || n/10==2) count=count+1
- 逻辑错误：只检查数字中是否存在2，而不是计算2的个数
- 对于22这样的数字，只会计数一次，但实际有两个2
C. if(n%10==2 && n/10==2) count=count+1
- 逻辑错误：只有当个位和十位都是2时才计数
- 只会对22一个数字计数，忽略了12, 20, 21等数字中的2
D. if(n%10==2) count=count+1 if(n/10==2) count=count+1
- 正确：分别检查个位和十位
- 对于22，会计数两次（个位一次，十位一次）
- 可以正确统计所有出现的数字2
验证：
- 1~100中，个位是2的数有：2, 12, 22, 32, ..., 92 (共10个)
- 1~100中，十位是2的数有：20, 21, 22, ..., 29 (共10个)
- 因此总共有20个2

20. (单选题)

println(Array(1,2,3,4,5).filter(_%2==0).toList)

输出结果是（）

A.2

B.List(2, 4)

C.List(1, 3，5)

D.1

答案及解析：B

解释：

代码执行步骤：
- 首先创建了一个包含元素1,2,3,4,5的数组：Array(1,2,3,4,5)
- 然后使用filter(_%2==0)方法过滤出数组中所有偶数元素
  - _%2==0是匿名函数简写，等同于x => x%2==0，表示取模2等于0的元素
  - 这个条件只有2和4满足
- 最后调用toList将过滤后的数组转换为List类型
- 最终结果为List(2, 4)被打印出来
选项分析：
- A选项错误：显示的是独立的数字而不是List
- B选项正确：完整输出为List(2, 4)
- C选项错误：这是过滤出奇数的结果，而题目是过滤偶数
- D选项错误：不仅内容错误，格式也不是Scala输出List的格式

21. (单选题)

println(Array(11,12,13,14,15).filter(myf2).toList)

def myf2(n:Int):Boolean={

var flag:Boolean=true

for(i<-2 to n/2)

if(n%i==0)

flag=false

flag

}

输出结果是（）

A.List(11, 13)

B.List(11, 13，15)

C.11

D.11

答案及解析：A

解释：

myf2函数分析：
- 这是一个判断素数(质数)的函数
- 初始化flag为true
- 遍历从2到n/2的所有整数
- 如果n能被任何一个i整除，将flag设为false
- 最终返回flag值
- 如果n是质数，函数返回true；如果n不是质数，返回false
数组元素分析：
- 11：从2到5没有能整除它的数，是质数，myf2(11)返回true
- 12：能被2、3、4、6整除，不是质数，myf2(12)返回false
- 13：从2到6没有能整除它的数，是质数，myf2(13)返回true
- 14：能被2、7整除，不是质数，myf2(14)返回false
- 15：能被3、5整除，不是质数，myf2(15)返回false
过滤结果：
- filter方法保留所有myf2函数返回true的元素
- 只有11和13会被保留
- 转换为List后，结果为List(11, 13)

22. (单选题)

println(Array("tom","team","pom")

.filter(_.matches("____________")).toList)

输出结果为（List(tom,team)）请填空

A.t[a-z]+m

B.t[a-z]m

C.[a-z]+

D.t[a-z]{2}

答案及解析：A

解释：

问题分析：
- 需要找到一个正则表达式，能匹配"tom"和"team"，但不匹配"pom"
- 观察发现，"tom"和"team"都以't'开头，以'm'结尾，中间有若干小写字母
- "pom"与其他两个字符串的区别在于它不是以't'开头
选项分析：

A. t[a-z]+m
- 含义：以't'开头，然后是一个或多个小写字母，以'm'结尾
- 匹配"tom"：✓ (t+o+m)
- 匹配"team"：✓ (t+ea+m)
- 匹配"pom"：✗ (不以't'开头)
B. t[a-z]m
- 含义：以't'开头，然后是一个小写字母，以'm'结尾
- 匹配"tom"：✓ (t+o+m)
- 匹配"team"：✗ (中间有两个字母"ea"，而正则只允许一个)
- 匹配"pom"：✗ (不以't'开头)
C. [a-z]+
- 含义：一个或多个小写字母
- 匹配"tom"：✓
- 匹配"team"：✓
- 匹配"pom"：✓ (会匹配所有三个字符串)
D. t[a-z]{2}
- 含义：以't'开头，后跟两个小写字母
- 匹配"tom"：✗ (应为t+om，但正则只匹配t+o)
- 匹配"team"：✗ (应为t+eam，但正则只匹配t+ea)
- 匹配"pom"：✗ (不以't'开头)

23. (单选题)

println(List("c","java","c","python").map((_,1)))

输出结果为（）

A.List((c,1), (java,1), (c,1), (python,1))

B.(c,1), (java,1), (c,1), (python,1)

C.Map((c->1), (java->1), (c->1), (python->1))

D.List((c,2), (java,1), (c,1))

答案及解析：A

解释：

代码执行步骤：
- 首先创建了一个字符串列表：List("c","java","c","python")
- 然后使用map函数对列表中的每个元素进行转换
- (_,1)是一个匿名函数简写，等同于x => (x,1)
- 这个函数将每个元素转换为一个二元组(元素本身,1)
- 对列表中的每个元素应用这个转换，得到一个新的元组列表
选项分析：
- A选项正确：完整输出为List((c,1), (java,1), (c,1), (python,1))，每个元素都变成了一个二元组
- B选项错误：没有包含List外层容器
- C选项错误：结果不是Map类型，且箭头表示法不对
- D选项错误：这个结果像是进行了元素计数和合并，但代码只是简单映射，并没有聚合操作

在函数式编程中，map操作是一个常用的高阶函数，它会对集合中的每个元素应用给定函数，并返回一个包含结果的新集合。在这个例子中，转换后的结果保持了原始列表的结构和元素顺序，只是每个元素变成了一个二元组。

24. (单选题)

println(List("c","java","c","python").map(myf))

def myf(s:String):Map[String,Int]={

Map(s->s.length)

}

输出结果是( )

A.Map(c -> 1), Map(java -> 4), Map(c -> 1), Map(python -> 6)

B.List(Map(c -> 1), Map(java -> 1), Map(c -> 1), Map(python -> 1))

C.List(Map(c -> 1), Map(java -> 4), Map(c -> 1), Map(python -> 6))

D.Tuple4(Map(c -> 1), Map(java -> 4), Map(c -> 1), Map(python -> 6))

答案及解析：C

解释：

myf函数分析：
- 该函数接收一个字符串参数s
- 返回一个Map，其中键是字符串s本身，值是字符串的长度s.length
- 例如：对于输入"java"，返回Map("java" -> 4)
map操作分析：
- 对列表List("c","java","c","python")中的每个元素应用myf函数
- 每个元素都会被转换为一个包含单个键值对的Map
- "c" → Map("c" -> 1) // 长度为1
- "java" → Map("java" -> 4) // 长度为4
- "c" → Map("c" -> 1) // 长度为1
- "python" → Map("python" -> 6) // 长度为6
结果分析：
- map操作的结果是一个新的List，其中包含了所有转换后的Map
- 最终输出为List(Map(c -> 1), Map(java -> 4), Map(c -> 1), Map(python -> 6))
选项分析：
- 选项A错误：缺少外层List结构
- 选项B错误：值不正确，所有值都是1
- 选项C正确：完整正确展示了map操作的结果
- 选项D错误：结果是List类型，而不是Tuple4类型

25. (单选题)

println(Array(1,2,3,4,5).filter(myf).toList)

输出结果为List(2,4),请填空

def myf(n:Int):_______={

_________

}

A.Boolean

n%2==0

B.Boolean

n>2

C.Int

n>4

D.Int

n>2

答案及解析：A

解释：

问题分析：
- 给定数组Array(1,2,3,4,5)
- 经过filter(myf)过滤后得到List(2,4)
- 这表示函数myf对于2和4返回true，对于1、3和5返回false
- 观察发现，2和4是数组中的偶数，说明myf函数很可能是在判断一个数是否为偶数
函数定义要求：
- Scala中的filter方法需要接收一个返回Boolean类型的函数
- 判断偶数的方法是检查一个数除以2的余数是否为0：n % 2 == 0
完整的函数定义应为：
def myf(n:Int):Boolean={ n%2==0 }
选项分析：
- A选项：返回类型为Boolean，函数体为n%2==0，正好能过滤出偶数
- B选项：返回类型正确，但n>2会过滤出3,4,5，不符合要求
- C选项：返回类型Int错误（filter需要布尔返回值），且条件也不符合
- D选项：返回类型Int错误，条件也不符合要求

26. (单选题)

println(Array("tom","jerry").filter(__________).toList)

输出结果为List("jerry")

下列错误的是

A._.length>3

B._.startsWith("j")

C._>"j"

D._.endsWith("y")

答案及解析：C

解释：

要使过滤后只剩下"jerry"，我们需要一个条件，该条件对"jerry"返回true，对"tom"返回false。让我们分析每个选项：

选项A: _.length>3
- "tom"的长度为3，不满足条件(3 > 3为false)
- "jerry"的长度为5，满足条件(5 > 3为true)
- 过滤结果：List("jerry")，符合要求 ✓
选项B: _.startsWith("j")
- "tom"不是以"j"开头，不满足条件
- "jerry"以"j"开头，满足条件
- 过滤结果：List("jerry")，符合要求 ✓
选项C: _>"j"
- 这是字符串的字典序比较
- "tom"字典序大于"j"(t在j之后)，满足条件
- "jerry"字典序大于"j"，满足条件
- 过滤结果：List("tom", "jerry")，不符合只保留"jerry"的要求 ✗
选项D: _.endsWith("y")
- "tom"不是以"y"结尾，不满足条件
- "jerry"以"y"结尾，满足条件
- 过滤结果：List("jerry")，符合要求 ✓

27. (单选题)

println(List("hello","c").map(x=>__________))

输出结果是List((hello,5),(c,1))

A.x,x.toInt

B.(x,x.length)

C.(_,1)

D.(_,5)

答案及解析：B

解释：

输出结果分析：
- 输出中的每个元素都是一个二元组
- 第一个元素是原始字符串："hello"和"c"
- 第二个元素分别是5和1，这正好是对应字符串的长度
- 这表明映射函数将每个字符串转换为(字符串本身,字符串长度)的形式
选项分析：
- A选项 x,x.toInt：
  - 这是语法错误，不会生成二元组
  - 字符串无法直接转换为整数，x.toInt会产生错误
- B选项 (x,x.length)：
  - 创建包含原字符串和其长度的二元组
  - "hello" → ("hello", 5)
  - "c" → ("c", 1)
  - 完全符合预期输出
- C选项 (_,1)：
  - 创建二元组，第一个元素是原字符串，第二个元素固定为1
  - 输出将是List((hello,1),(c,1))，不符合预期
- D选项 (_,5)：
  - 创建二元组，第一个元素是原字符串，第二个元素固定为5
  - 输出将是List((hello,5),(c,5))，不符合预期

28. (单选题)

println(List("信计-201","信计-202","大数据-201","大数据-202")

.groupBy(_.split("-")(0)))

输出结果是

A.Map(大数据 -> List(大数据-201, 大数据-202), 信计 -> List(信计-201, 信计-202))

B.Map(大数据-20 -> List(大数据-201, 大数据-202), 信计-20 -> List(信计-201, 信计-202))

C.Map(大数据- -> List(大数据-201, 大数据-202), 信计- -> List(信计-201, 信计-202))

D.Map(大数据 -> List(201, 202), 信计 -> List(201, 202))

答案及解析：A

解释：

groupBy方法：
- groupBy方法根据指定的函数对集合元素进行分组
- 结果是一个Map，其中键是分组依据，值是原始元素的List
分组函数分析：
- _.split("-")(0) 表示将每个字符串按"-"分割，并取第一部分
- 对于"信计-201"，分割后得到["信计", "201"]，取第一部分为"信计"
- 对于"信计-202"，同样得到"信计"
- 对于"大数据-201"和"大数据-202"，都得到"大数据"
分组结果：
- "信计"对应的分组包含原始列表中以"信计"开头的元素：["信计-201", "信计-202"]
- "大数据"对应的分组包含原始列表中以"大数据"开头的元素：["大数据-201", "大数据-202"]
- 最终形成Map("大数据" -> List("大数据-201", "大数据-202"), "信计" -> List("信计-201", "信计-202"))
选项分析：
- 选项A正确反映了以上分组结果
- 选项B错误，键不是"大数据-20"和"信计-20"
- 选项C错误，键不包含连字符"-"
- 选项D错误，值列表包含的是完整原始元素，不是只有后半部分

29. (单选题)

println(List(1,2,3,4,5).reduce(_*_))

输出结果是

A.120

B.15

C.1 3 6 10 15

D.1 2 6 24 120

答案及解析：A

解释：

reduce方法：
- reduce方法接收一个二元操作函数，将此操作依次应用于集合中的元素
- 它从集合的第一个元素开始，然后将结果与下一个元素进行操作，以此类推
- 表达式_*_是(a, b) => a * b的简写，表示将两个数相乘
执行过程：
- 初始值：列表的第一个元素 1
- 第一步：1 * 2 = 2
- 第二步：2 * 3 = 6
- 第三步：6 * 4 = 24
- 第四步：24 * 5 = 120
- 最终结果：120
选项分析：
- 选项A：120 - 正确，这是所有元素相乘的结果
- 选项B：15 - 错误，这是所有元素相加的结果(1+2+3+4+5)，而不是相乘
- 选项C：1 3 6 10 15 - 错误，这似乎是展示累加操作的中间结果
- 选项D：1 2 6 24 120 - 错误，这是展示了计算过程中的每一步结果，而不是最终输出

30. (单选题)

println(List("k1"->99,"k2"->89).sortBy(_______))

输出结果为List((k2,89), (k1,99))，请填空

A._._1

B._2

C.x=>x._1

D.y=>y._2

答案及解析：D

解释：

问题分析：
- 输入是一个包含两个键值对的列表：("k1",99)和("k2",89)
- 输出显示元素已按照数值（89和99）从小到大排序
- 这表明排序依据是元组的第二个元素（即._2）
sortBy方法：
- sortBy接收一个函数参数，该函数指定如何从元素中提取排序关键字
- 默认按照提取的关键字升序排列
选项分析：
- A选项 _._1：
  - 按元组的第一个元素（即字符串"k1"和"k2"）排序
  - 结果将是List((k1,99), (k2,89))，不符合预期输出
- B选项 _2：
  - 语法错误，不是有效的Scala表达式
  - sortBy需要一个函数，而_2不是一个有效的函数表达式
- C选项 x=>x._1：
  - 按元组的第一个元素排序的完整写法
  - 结果同A选项，不符合预期输出
- D选项 y=>y._2：
  - 按元组的第二个元素排序的完整写法
  - 将按89和99排序，结果为List((k2,89), (k1,99))
  - 完全符合预期输出