项目一：
一、选择题
DCCDAD
二、简答题
1、Hadoop MapReduce要求每个步骤间的数据序列化到磁盘，所以I/O成本很高，导致交互分析和迭代算法开销很大；Spark 提供了内存计算，把中间结果放到内存中，带来了更高的迭代运算效率。通过支持有向无环图（DAG）的分布式并行计算的编程框架，Spark 减少了迭代过程中数据需要写入磁盘的需求，提高了处理效率。
2、Local模式（单机模式）、Standalone模式、Spark on Mesos模式、Spark on YARN模式
项目二：
一、判断题
√√×√×
二、选择题
DDBDC
项目三：
一、判断题
√××××
二、选择题
DABC
项目四：
一、判断题
√×√√×
二、选择题
DDDA
项目五：
一、判断题
×××××
二、问答题
1、本教材图5-40中，对于输入数据Input，Spark从逻辑上生成RDD1和RDD2两个RDD，经过一系列“转换”操作，逻辑上生成了RDDn；但上述RDD并未真正生成，他们是逻辑上的数据集，Spark只是记录了RDD之间的生成和依赖关系。当RDDn要进行输出时（执行“行动操作”时），Spark才会根据RDD的依赖关系生成DAG（有向无环图），并从起点开始真正的计算。
2、窄依赖：一个RDD对它的父RDD，只有简单的一对一的依赖关系，也就是说，RDD中的每个partition，仅仅依赖于父RDD中的一个partition，父RDD和子RDD的partition之间是一对一的关系。这种情况下，是简单的RDD之间的依赖关系，也被称之为窄依赖。
宽依赖：本质就是shuffle，也就是说每一个父RDD中的partition中的数据，都可能会传输一部分到下一个RDD的每一个partition，也就是说，每一个父RDD和子RDD的partition之间，具有交互错杂的关系，那么这种情况就叫做
项目六：
一、判断题
××√××
二、问答题
1、对于流数据，Spark Streaming接收实时输入的数据流后，将数据流按照时间片（秒级）为单位进行拆分为一个个小的批次数据，然后经Spark引擎以类似批处理的方式处理每个时间片数据；Spark Streaming将流式计算分解成一系列短小的批处理作业，也就是把Spark Streaming的输入数据按照时间片段（如1秒），分成一段一段的离散数据流（称之为DStream，Discretized Stream）；每一段数据都转换成Spark中的RDD，然后将Spark Streaming中对DStream流处理操作变为针对Spark中对RDD的批处理操作
2、步骤如下：
（1）通过创建输入DStream来定义输入源
（2）对DStream进行转换操作和输出操作来定义流计算。
（3）streamingContext.start()来开始接收数据和处理流程。
（4）streamingContext.awaitTermination()方法，等待处理结束（手动结束或因为错误而结束）。
（5）可以通过streamingContext.stop()来手动结束流计算进程。
项目七：
一、判断题
√√×××
二、问答题
1、k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。
2、推荐系统分为基于内容的推荐、基于知识的推荐和基于协同过滤的推荐等类别。基于内容的推荐算法，原理是用户喜欢和自己关注过的Item在内容上类似的Item；协同过滤包括基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤推荐，可以用“臭味相投”这个词汇表示；当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到与A兴起相似的其他用户，然后把那些用户喜欢的、而用户A没听过的物品推荐给A。基于物品的协同过滤推荐是利用用户对物品的偏好程度（等级），计算物品之间的相似度，然后找出最相似的物品进行推荐。