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A.Spark可以查詢Hve metastore里定義的table
B.Spark SQL返回的數(shù)據(jù)為TextFile
C.DataFrame的Schema由Hive的metadata而來(lái)
D.Spark SQL適用于執(zhí)行AD HOC即席分析
A.Flink存儲(chǔ)層支持專有的文件系統(tǒng)
B.從部署層來(lái)看，F(xiàn)link不僅支持本地運(yùn)行，還能在獨(dú)立集群或者在被YARN或Mes
C.Flink提供兩個(gè)核心API：DataSet API和DataStream Api
D.Dataset API做批處理，而DataStream API做流處理
A.調(diào)整權(quán)重調(diào)整的幅度
B.使用隨機(jī)梯度下降方法
C.使用不同權(quán)重初始化
D.使用零值初始化
最新試題
數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目初期通常會(huì)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），以理解數(shù)據(jù)集的初步特性，這階段可能涉及描述性統(tǒng)計(jì)、可視化以及（）檢驗(yàn)。
數(shù)據(jù)可視化設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)遵循“數(shù)據(jù)-洞察-行動(dòng)”的原則，確保視覺(jué)元素清晰傳達(dá)數(shù)據(jù)背后的（）。
度量是數(shù)據(jù)集中可（）的數(shù)量或數(shù)值，如銷售額、用戶數(shù)量、溫度等。
標(biāo)準(zhǔn)差是一種衡量一組數(shù)據(jù)（）程度的指標(biāo)，值越大表示數(shù)據(jù)分布越分散。
雷達(dá)圖（蜘蛛圖）最適合用來(lái)比較不同對(duì)象在多個(gè)指標(biāo)上的綜合表現(xiàn)。（）
在制作柱狀圖時(shí)，條形的長(zhǎng)度（高度）越長(zhǎng)，代表該類別的數(shù)值越大。（）
在Matplotlib中，使用（）參數(shù)可以在plt.plot（）函數(shù)中設(shè)置線條的顏色。
在Matplotlib中，使用（）函數(shù)可以為圖表添加標(biāo)題。
在SQL中，GROUP BY語(yǔ)句用于根據(jù)一個(gè)或多個(gè)列對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行分組，通常配合（）函數(shù)一起使用，以便計(jì)算每個(gè)組的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)可視化的主要目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的圖像。（）