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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()
判断题
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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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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A.trans B.reduce C.join D.cogroup
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RDD中的所有转换都是通过转化算子延迟加载的,也就是说,它们并不会直接计算结果
Spark Streming中()函数可以使用func将源DStream中的每个元素进行聚合操作,返回一个内部所包含的RDD只有一个元素的新DStream
groupByKey算子在一个(K,V)的RDD上调用,返回一个(K,Iterator[V])的RDD
有如下函数调用语句func(rec1,rec2+func(rec3,rec4)); 该函数调用语句中,func函数的实参个数是( )
cogroup算子在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用,返回一个(K,(Iterable,Iterable))类型的RDD
下列函数中——属于聚集函数()
Action是RDD的算子的一个类型,不可以将结果写入()
在scala中,以下哪些属于动作算子()
以下哪个函数可以对RDD进行排序()
下面的函数调用语句中func函数的实参个数是( )。
已知TV是一个类,并有函数func定义如下: void func(){ TV li, *net[2]. company[3];}则在调用func()后,TV类的析构函数被调用的次数是()
reduce函数会对参数序列中的元素进行【】
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。()
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()
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