1.(简答题，10.0分)spark运行模式有哪些，并简要说明每种运行模式?

Spark运行模式主要有以下4种：

1. Local Mode：在本地单机运行，适用于开发和测试。

2. Standalone Mode：以独立模式运行，适用于集群内部部署。

3. Mesos Mode：以Mesos集群管理系统运行，适用于Mesos集群环境。

4. YARN Mode：以Hadoop YARN集群管理系统运行，适用于Hadoop集群环境。

在Local Mode下，Spark将在本地计算机上以单线程模式运行，适用于开发和测试。在Standalone Mode下，Spark自带的资源管理器将作为一个独立的进程运行在集群中，并管理集群的资源。在Mesos Mode下，Spark将与Mesos框架集成，Mesos将负责管理集群的资源并向Spark分配资源。在YARN Mode下，Spark将与Hadoop集成，并使用YARN作为资源管理器，YARN将负责管理集群的资源并向Spark分配资源。

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在迭代过程中，噪声控制的措施包括：
1. 限制步长：通过限制每次迭代的步长，可以减小噪声对迭代结果的影响。
2. 平滑处理：对于噪声较大的数据，可以采用平滑处理的方法，如滑动平均、指数平滑等，来减小噪声的影响。
3. 增加样本量：增加样本量可以减小噪声对结果的影响，特别是在机器学习等领域中，增加样本量可以提高模型的准确性和稳定性。
4. 使用正则化方法：正则化方法可以通过对模型参数进行约束，来减小噪声对模型的影响。
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创建数据卷可以通过以下命令：

docker volume create [VOLUME-NAME]

其中 [VOLUME-NAME] 是数据卷的名称。

挂载数据卷可以通过以下命令：

docker run -v [VOLUME-NAME]:[CONTAINER-PATH] [IMAGE]

其中 [VOLUME-NAME] 是数据卷的名称，[CONTAINER-PATH] 是容器内的目录路径，[IMAGE] 是容器运行的镜像。这个命令会将数据卷挂载到容器内的指定目录中。