与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器

与RDD类似，DataFrame也是一个分布式数据容器

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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
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Spark中DataFrame的查询操作也是一个懒操作,仅仅生成一个查询计划,只有触发Action操作才会进行计算并返回查询结果。() 此题为判断题(对，错)。
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Dstream输出操作中foreachRDD的正确用法是使用rdd.foreachPartition方法创建一个单独的连接对象,然后使用该连接对象输出所有RDD分区中的数据到外部系统。() 此题为判断题(对，错)。
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RDD是一个可读写的数据结构。() 此题为判断题(对，错)。
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groupByKey算子在一个（K，V）的RDD上调用，返回一个（K，Iterator[V]）的RDD
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DataFrame也是一个分布式数据容器
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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]
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dataFrame和RDD其实是一回事，没有区别
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spark中的rdd是一个（）数据集A、弹性分布式B、弹性计算C、运送数据D、心跳
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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
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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
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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
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DNS既是一个分布式数据库，也是TCP/IP协议中应用层的一种服务。
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RDD特性包含如下哪些？（）A、一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位B、一个计算每个分区的函数C、RDD之间的依赖关系D、一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferredlocation）
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DataFrame不能够转换成Rdd
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DataFrame也支持嵌套数据类型（struct、array和map）
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RDD（ResilientDistributedDataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合
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DataFrame和RDD最大的区别是什么（）A、科学统计支持B、多了schemaC、存储方式不一样D、外部数据源支持
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SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用
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dataFrame和RDD类似，也是一个分布式数据容器
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distinct算子对源RDD进行去重后返回一个新的RDD
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SparkSQL是一个用来处理结构化数据的spark组件。它提供了一个叫做（）的可编程抽象数据模型A、DataFramesB、TableC、DataSetD、RDD
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多选题关于spark说法正确的是（）。A调用RDD的Transformation算子可以立即发起jobBNodeManager负责整个集群的资源统一调度和分配。CYarn-client适合测试，Yarn-cluster适合生产。DDataset具有RDD和DataFrame的优点，又避免它们的缺点。
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判断题DNS既是一个分布式数据库，也是TCP/IP协议中应用层的一种服务。A对B错
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单选题下列有关RDD的说法中错误的是（）。ARDD是一个只读的，可分区的分布式数据集。BRDD默认存储在磁盘，当磁盘不足时，溢写到内存。CRDD数据以分区的形式在集群中存储。DRDD具有血统机制，发生数据丢失时，可快速进行数据恢复。
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判断题Spark是一个类似于MapReduce的分布式计算框架，其核心是弹性分布式数据集A对B错
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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
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