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【简答题】
17世纪英国在光荣革命后走上了宪政制度,国王的力量已经很有限了,并且在法律的牢笼中变得温顺;国家在众多人手中运行,随着经济的增长,个人权力永远不能再左右国家了。阅读下列材料: 材料一 1689年,威廉接受了阐明国会至高无上的《权利法案》。这一法案规定:国王不能中止法律;除非经国会同意,不得提高税收或保持军队;若没有法律手续,不可逮捕和拘留臣民。 ——斯塔夫里阿诺斯《全球通史》 材料二 本国法律和法令的确认:鉴于英国法律是英国人民与生俱来的权利,因此,凡得登上英国王位的国王和女王,依照英国法律的规定管理政务,他们所属官吏和大臣也按照同样的法律为国王效力。 ——《英国王位继承法》(1701) 材料三 (18世纪英国)国王是议会的一部分,所以也是他适当享有立法权的理由。……1760年乔治三世的即位,他把乔治一世时起几乎一直在执政的辉格党人赶下台,开创了一直延续到1830年的托利党人独霸的局面。……革命民主主义者潘恩的批评最为深刻,他说“尽管我们十分聪明,曾经对专制君主政体关门下锁,但同时我们也十分愚蠢,国王掌握了钥匙。” ——《英国虚君制的逐步形成》 据材料一并结合所学知识,指出《权利法案》得以颁布的背景?这一法案有何重要意义?
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参考答案:
举一反三
【单选题】val pairRDD1 = sc. parallelize(Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5))) val pairRDD2 = sc.parallelize(Array(("spark","fast"))) pairRDD1.join(pairRDD2) 上述语句执行以后,pairRDD1这个RDD中所包含的元素是
A.
(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
B.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
C.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
D.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
【单选题】下列关于震颤与杂音的关系,正确的是
A.
震颤与杂音产生机制不同
B.
一定条件下,杂音越响,震颤越强
C.
听到杂音一定能触到震颤
D.
低频振动容易听到
E.
震颤与杂音均提示心脏有器质性病变
【单选题】val pairRDD1 = sc. parallelize(Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5))) val pairRDD2 = sc.parallelize(Array(("spark","fast"))) pairRDD1.join(pairRDD2) 上述语句执行以后,pairRDD1这个RDD中所包含的元素是
A.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
B.
(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
C.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
D.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
【多选题】下列关于 spark 中的 RDD 描述正确的有
A.
RDD ( Resilient Distributed Dataset )叫做弹性分布式数据集,是 spark 中最基本的数据抽象
B.
Resilient :表示弹性的,弹性表示
C.
Destributed :分布式,可以并行在集群计算
D.
Dataset :就是一个集合,用于存放数据的
【单选题】z= 2 的三角形式是
A.
2(cos0+isin0)
B.
C.
【单选题】关于Spark和RDD下列说法错误的是()
A.
Spark支持三种类型的部署方式:Standalone,Spark on Mesos,Spark on YARN
B.
在选择Spark Streaming和Storm时,对实时性要求高(比如要求毫秒级响应)的企业更倾向于选择流计算框架Storm
C.
RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换,也适合某一数据项的细粒度转换
D.
RDD采用惰性调用,遇到“转换(Transformation)”类型的操作时,只会记录RDD生成的轨迹,只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算
【单选题】下列关于震颤与杂音的关系,正确的是
A.
震颤与杂音均提示心脏有器质性病变
B.
听到杂音一定能触到震颤
C.
一定条件下,杂音越响,震颤越强
D.
低频振动容易听到
E.
震颤与杂音产生机制不同
【单选题】在Spark中,调用RDD的()方法,可以将RDD转换为DataFrame对象。
A.
show()
B.
map()
C.
toDF()
D.
printSchema()
【简答题】设 求 ,argz及Argz,并写出z的三角形式和指数形式.
【单选题】val pairRDD1 = sc. parallelize(Array(("spark",1),("spark",2),("hadoop",3),("hadoop",5))) val pairRDD2 = sc.parallelize(Array(("spark","fast"))) pairRDD1.join(pairRDD2) 上述语句执行以后, pairRDD1 这个 RDD 中所包含...
A.
(“spark”,(1,”fast”)), (“spark”,(2,”fast”))
B.
(“hadoop”,(2,”fast”)), (“hadoop”,(1,”fast”))
C.
(“hadoop”,(3,”fast”)), (“hadoop”,(5,”fast”))
D.
(“spark”,(3,”fast”)), (“spark”,(5,”fast”))
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