單項(xiàng)選擇題以下哪個(gè)選項(xiàng)不是Sqoop的導(dǎo)入模式（）

A.純文本導(dǎo)入
B.二進(jìn)制導(dǎo)入
C.Avro導(dǎo)入
D.JSON導(dǎo)入


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1.單項(xiàng)選擇題sqoop的組件功能是（）

A.sqoop只能實(shí)現(xiàn)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)向非關(guān)系型數(shù)據(jù)傳輸數(shù)據(jù)
B.sqoop是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
C.sqoop實(shí)現(xiàn)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)之間時(shí)行數(shù)據(jù)傳輸
D.sqoop是非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

2.單項(xiàng)選擇題以下關(guān)于Spark計(jì)算框架，說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）

A.Spark支持內(nèi)存計(jì)算
B.Spark框架是使用Java編寫(xiě)的
C.Spark提供了完整而強(qiáng)大的技術(shù)棧，包括SQL查詢(xún)、流式計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和圖算法組件
D.Spark可運(yùn)行于獨(dú)立的集群模式中，可運(yùn)行于Hadoop中，也可運(yùn)行于AmazonEC2等云環(huán)境中

4.單項(xiàng)選擇題下列選項(xiàng)中，（）不屬于轉(zhuǎn)換算子操作。

A.filter（func）
B.map（func）
C.reduce（func）
D.reduceByKey（func）

5.單項(xiàng)選擇題關(guān)于DataFrame的優(yōu)勢(shì)，以下描述錯(cuò)誤的是（）

A.DataFrame提升了Spark框架的執(zhí)行效率
B.DataFrame減少了數(shù)據(jù)讀取時(shí)間
C.DataFrame可以?xún)?yōu)化執(zhí)行計(jì)劃
D.DataFrame可以完全替換RDD