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map算子返回一个新的RDD,该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成


参考答案

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考题 RDD的union函数会将两个RDD元素合并成一个并且去处重复元素。() 此题为判断题(对,错)。

考题 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。() 此题为判断题(对,错)。

考题 SparkStreming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。 A.transB.reduceC.joinD.cogroup

考题 请问RDD的()操作把RDD所有元素转换成数组并返回到Driver端。 A.zipB.joinC.combineByKeyD.collect

考题 SparkStreming中()函数可以对源DStream中的每一个元素应用func方法进行计算,如果func函数返回结果为true,则保留该元素,否则丢弃该元素,返回一个新的Dstream。 A.unionB.mapC.flatMapD.filter

考题 PairRDD中groupBy(func)func返回key,传入的RDD的各个元素根据这个key进行分组。() 此题为判断题(对,错)。

考题 groupByKey算子在一个(K,V)的RDD上调用,返回一个(K,Iterator[V])的RDD

考题 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

考题 以下属于spark启动后进程的是()A、rdd是由一系列的partition组成的B、原子性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

考题 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]

考题 count算子返回RDD的元素个数

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

考题 union算子对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD

考题 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

考题 flatMap类似于map,但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素(所以func应该返回一个序列,而不是单一元素),所有元素会被压瘪

考题 foreach算子在数据集的每一个元素上,运行函数func进行操作

考题 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

考题 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

考题 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

考题 spring中关于bean的说法正确的是()A、rdd是由一组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

考题 以下选项中是persist算子在源码中具有哪些参数的是()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

考题 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

考题 countByKey为针对(K,V)类型的RDD,返回一个(K,Int)的map,表示每一个key对应的元素个数

考题 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

考题 filter算子返回一个新的RDD,该RDD由经过函数计算后返回值为true的输入元素组成

考题 distinct算子对源RDD进行去重后返回一个新的RDD

考题 判断题RDD可以从Hadoop兼容的文件系统生成,生成之后可以通过调用RDD的算子对RDD的数据进行部分更新。A 对B 错