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Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。
选项:
A:分片
B:数据块
C:Task
D:Jo
函数
基本单位
分片
发布时间:
2024-04-08 14:38:53
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Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。 ----------- 选项: A:分片 B:数据块 C:Task D:Job
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70、 Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。 选项: A: 分片 B: 数据块 C: Task D: Job
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Spark中RDD的计算函数的基本单位是()选项: A:分区 ; B:数据块 ; C:Task; D:Job
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Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。 选项: A:分区 B:数据块 C:Task D:Job
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Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。 (中) 选项: A:分区 B:数据块 C:Task D:Job
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【单选题】Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。 选项: A:分区 B:数据块 C:Task D:Job
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Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。 (单选题) 选项: A:分区 B:数据块 C:Task D:Job
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(单选题, 1分)Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。 选项: A: 分区 B: 数据块 C: Task D: Job
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Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。 (1.0分) 选项: A: 分区 B: 数据块 C: Task D: Job
10.
Spark中RDD的计算函数的基本单位是()。
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spark中可以划分RDD分片的方法是: 选项: A、aggregate B、coalesce C、countByKey D、countByValue
12.
关于Spark的RDD描述正确的有( )。选项: A:RDD(Resilent Distributed Datasets) 是弹性分布式数据集简称。 B:是 Spark 底层的分布式存储的数据结构,是 Spark 的核心。 C:Spark API 的所有操作都是基于 RDD 的。 D:RDD 是一种可读写的数据块。
13.
Partitioner ( ):目前, Spark 实现了两种类型的分区函数,一个是基于哈希的 中,非 key-value 类型的 RDD 的 Parititioner 值是 None 。 Partitioner 函数不但决定了 RDD 本身的分片 数量,也决定了 parent RDD Shuffle 输出时的分片数量。
14.
spark中以下哪些特性是rdd的特性()A、计算移动B、数据不移动C、数据移动D、计算不移动
15.
在Spark中,RDD的主要属性有?【选三项】 选项: A、分区 B、分区函数 C、计算分区函数 D、分表
16.
spark中的rdd是一个()数据集 选项: A、弹性分布式 B、弹性计算 C、运送数据 D、心跳
17.
Partitioner( ):目前, Spark实现了两种类型的分区函数,一个是基于哈希的 HashPartitioner,另一个是基于范围的RangePartitioner。 Partitioner只存在于key-value的RDD 中,非key-value类型的RDD的Parititioner值是None。 Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片 数量,也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
18.
Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量,也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量
19.
( )函数不但决定了RDD本身的分片数量,也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量 选项: A: map B: reduce C: maven D: Partitioner
20.
Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量,也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。 选项: A:T B:F
21.
Spark中的RDD有四个主要属性,分别是数据()、计算()、依赖()和分区()。
22.
什么函数不但决定了RDD本身的分片数量,也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量 选项: A:reduce B:map C:maven D:Partitioner
23.
下列关于 RDD 在 Spark 架构中运行过程的描述,正确的是( )。A.SparkContext 负责计算 RDD 之间依赖关系,构建 DAG 。B.DAGScheduler 负责将 DAG 图分解成多个 Stage ,每个 Stage 中包含多个 Task 。C.TaskScheduler 负责将每个 Task 分发给各个 Worker 节点。D.Worker 节点上 Executor 执行相应 Task 。
24.
在Spark 操作中,map(func)的作用是( )。 选项: A、返回一个新的数据集,这个数据集中的元素是通过func函数筛选后返回为true的元素 B、返回排序后的数据集 C、对元素为键值对的RDD中Key相同的元素的value进行reduce D、对RDD中的数据按照func进行计算得到新的RDD
25.
spark是什么( ) 选项: A:spark是基于内存计算的框架 B:Spark是基于磁盘计算的框架 C:Spark是一种基于RDD计算框架 D:Spark是一种并行计算框架
26.
Spark的RDD转换不会触发Spark计算操作
27.
Spark的RDD的基本特性有( )。选项: A:分区。 B:不可变。 C:并行操作。 D:各个节点上的数据块尽可能的存储在硬盘中。
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