interSection算子对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD（）

join算子在类型为（K,V）和（K,W）的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的（K,（V,W））的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（） Action是RDD的算子的一个类型，不可以将结果写入（） 请问RDD的()操作是根据键对两个RDD进行内连接 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。() 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。() 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 DataFrame 和 RDD 最大的区别 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（） RDD有哪些缺陷（） RDD 是含义是（） 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] 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。() RDD中zip操作要求两个RDD的partition数量以及元素数量都相同。() 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特性包含如下哪些？（）