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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

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sortByKey算子在一个(K,V)的RDD上调用,K必须实现Ordered接口,返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD() reduceByKey算子在一个(K,V)的RDD上调用,返回一个(K,V)的RDD,使用指定的reduce函数,将相同key的值聚合到一起 SparkRdd使用Transformation算子会销毁上一个rdd() RDD的filter函数返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。() RDD的sortBy函数包含参数numPartitions,该参数决定排序后的RDD的分区个数,默认排序后的分区个数和排序之前的个数相等,即为this.partitions.size。() spark中的rdd是一个()数据集 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。() Action是RDD的算子的一个类型,不可以将结果写入() 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。() 请问RDD的()操作是根据键对两个RDD进行内连接 以下哪个函数可以求两个RDD差集 () RDD中join操作根据键对两个RDD进行内连接,将两个RDD 中键相同的数据的值相加。() 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filter过滤会将返回值为true的过滤掉。() DataFrame 和 RDD 最大的区别 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。() mapPartitions算子类似于map,但独立地在RDD的每一个分片上运行,因此在类型为T的RDD上运行时,func的函数类型必须是Iterator[T]=>Iterator[U] reduce动作算子通过func函数聚集RDD中的所有元素,这个功能必须是可交换且可并联的()
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