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
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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
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以下关于rdd的特性说法错误的是（）
A.rdd是仅仅由一组partition够成的 B.rdd之间都是独立的，没有依赖 C.算子作用在partition上 D.每个rdd都会提供一批最优的计算位置
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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
Spark中的RDD的说法正确的是()。
A.弹性分布式数据集 B.是Spark中最基本的数据抽象 C.代表一个可变的集合 D.代表的集合里面的元素可并行计算
答案
以下关于rdd的说法中，正确的是哪些（）
A.rdd是由一系列partition够成的 B.rdd之间都是独立的，没有依赖 C.算子作用在partition上 D.每个rdd都会提供一批最优的计算位置
答案
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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interSection算子对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD（）
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
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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
答案
RDD可以转化为DataFrames，但是DataFrames不能转化为RDD
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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。()
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。()
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。
以下哪些是rdd的特性（）
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。()
以下选项属于rdd特性的是（）
RDD的sortBy排序默认是升序。()
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（）
distinct 算子对源RDD进行去重后返回一个新的RDD（）
RDD有哪些缺陷（）
Spark中，以下哪些是rdd的特性（）
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（）
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中zip操作要求两个RDD的partition数量以及元素数量都相同。()
val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5)) rdd.take(3) 上述语句执行的结果是？
RDD特性包含如下哪些？（）
RDD有几种操作类型（）
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