單項(xiàng)選擇題

基于密集向量（1.0，0.0，3.0）創(chuàng)建一個(gè)LabledPoint，設(shè)其標(biāo)識(shí)值為1.0，以下正確的選項(xiàng)為（）

A.val pos=LabeledPoint（1.0，Vectors.dense（1.0，0.0，3.0））
B.val pos=LabeledPoint（1.0，（1.0，0.0，3.0））
C.val pos=LabeledPoint（Vectors.dense（1.0，0.0，3.0），1.0）
D.val pos=LabeledPoint（（1.0，0.0，3.0），1.0）

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單項(xiàng)選擇題

val rdd=sc.parallelize（1to10）.filter（_%2==0）rdd.collect上述代碼的執(zhí)行結(jié)果為（）

A.Array（1，2，3，4，5，6，7，8，9，10）
B.Array（1，3，5，7，9）
C.Array（2，4，6，8，10）
D.Array（1，10）

單項(xiàng)選擇題

val rdd=sc.parallelize（List（（"Tom"，2），（"Lee"，5），（"Lee"，6），（“Tom”，7）））rdd.reduceByKey（（x，y）=>x+y）.collect上述代碼的執(zhí)行結(jié)果為（）

A.Array（（1，2），（3，10））
B.Array（（9，“Tom”），（11，“Lee”））
C.Array（（“Tom”，9），（“Lee”，11））
D.Array（（“Tom”，2，7），（“Lee”，5，6））

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基于密集向量（1.0，0.0，3.0）創(chuàng)建一個(gè)LabledPoint，設(shè)其標(biāo)識(shí)值為1.0，以下正確的選項(xiàng)為（）

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val rdd=sc.parallelize（List（（"Tom"，2），（"Lee"，5），（"Lee"，6），（“Tom”，7）））rdd.reduceByKey（（x，y）=>x+y）.collect上述代碼的執(zhí)行結(jié)果為（）

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