RDD 是含义是（）
A. 可重复操作数据集
B. 弹性运算数据集
C. 弹性分布式数据集
D. 远端定义数据集
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RDD 是含义是（）
A.可重复操作数据集 B.弹性运算数据集 C.弹性分布式数据集 D.远端定义数据集
答案
请问RDD的()操作是根据键对两个RDD进行内连接
A.join B.zip C.combineByKey D.collect
答案
RDD说法错误的是（）
A.弹性分布式数据集 B.RDD优先使用内存，赋值使用磁盘 C.RDD是Spark的核心 D.RDD本质上就是集合，所以可以理解RDD就是普通集合
答案
以下哪些是rdd的特性（）
A.cache算子是persist算子的一个子集 B.persist算子是cache算子的一个子集 C.persist算子包含cache算子 D.cache算子包含persist算子
答案
以下选项属于rdd特性的是（）
A.冗余性 B.一致性 C.rdd之间具有依赖性 D.每个rdd都会提供一批最优的计算位置
答案
RDD的sortBy排序默认是升序。()
A.对 B.错
答案
Spark RDD是惰性求值的，如果需要对一个RDD多次使用，那么调用行动操作时每次都需要重复计算RDD以及它的依赖。()
A.正确 B.错误
答案
interSection算子对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD（）
答案
Spark中，以下哪些是rdd的特性（）
A.partition大小 B.partition个数 C.partiton的所有者 D.parrtition的一切
答案
下列关于RDD说法，描述有误的是？
A.一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合 B.每个RDD可分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段 C.RDD是可以直接修改的 D.RDD提供了一种高度受限的共享内存模型
答案
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union算子对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
RDD可以转化为DataFrames，但是DataFrames不能转化为RDD
RDD的map操作不会改变RDD的分区数目。()
RDD的flatMap操作是将函数应用于RDD之中的每一个元素，将返回的迭代器(数组、列表等)中的所有元素构成新的RDD。()
SparkStreaming容错机制是指RDD中任意的Partition出错，都可以根据其父RDD重新计算生成，如果父RDD丢失，则需要去磁盘中查找原始数据（）
RDD的subtract用于用于将前一个RDD 中在后一个RDD 出现的元素删除。()
RDD的subtract用于用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除。()
spark中以下哪些特性是rdd的特性（）
Spark中的RDD的说法正确的是()。
RDD是一个()的数据结构
GraphX中()是存放着Edg对象的RDD
DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据（）
Spark Streming中()函数可以通过对源DStream的每RDD应用RDD-to-RDD函数返回一个新的DStream，这可以用来在DStream做任意RDD操作。
val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5)) rdd.take(3) 上述语句执行的结果是？
spark中的rdd不存储数据，存储的是（）
rdd是spark中个哪个架构提出的概念（）
rdd是由以下哪个选项中结果组成的（）
spark中的rdd是一个（）数据集
以下关于rdd的特性说法错误的是（）
关于Spark中RDD的描述不准确的是？（）
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