单项选择题
MLlib中创建稀疏矩阵（（0.0，2.0），（3.0，0.0），（0.0，6.0））的语句是（）
A.val dm：Matrix=Matrices.dense（3，2，Array（0.0，3.0，0.0，2.0，0.0，6.0））
B.val dm：Matrix=Matrices.sparse（3，2，Array（0.0，2.0，3.0，0.0，0.0，6.0））
C.val sm：Matrix=Matrices.sparse（3，2，Array（0，1，2），Array（1，0，1），Array（2，3，6））
D.val sm：Matrix=Matrices.dense（3，2，Array（0，1，2），Array（1，0，1），Array（2，3，6））
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单项选择题
基于密集向量（1.0，0.0，3.0）创建一个LabledPoint，设其标识值为1.0，以下正确的选项为（）
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） -
单项选择题
val rdd=sc.parallelize（1to10）.filter（_%2==0）rdd.collect上述代码的执行结果为（）
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） -
单项选择题
val rdd=sc.parallelize（List（（"Tom"，2），（"Lee"，5），（"Lee"，6），（“Tom”，7）））rdd.reduceByKey（（x，y）=>x+y）.collect上述代码的执行结果为（）
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））
