Spark的RDD持久化操作有()方式。
A.cache
B.presist
C.storage
D.long
A.cache
B.presist
C.storage
D.long
A.”Hadoop”,”Spark”,”Hive”,”Spark”
B.”Hadoop”,”Spark”,”Hive”
C.(”Hadoop”,1),(”Spark”,1),(”Hive”,1)
D.("Hadoop",1)、("Spark",1)、("Hive",1)和("Spark",1)
A.("Hadoop",1)、("Spark",1)、("Hive",1)和("Spark",1)
B.1,1,1,1
C.”Hadoop”,1,”Spark”,1
D.4
A.("Hadoop",1)、("Spark",1)、("Hive",1)和("Spark",1)
B.1,1,1,1
C.2,2,2,2
D.("Hadoop",2)、("Spark",2)、("Hive",2)和("Spark",2)
A、Spark支持三种类型的部署方式:Standalone,Spark on Mesos,Spark on YARN
B、在选择Spark Streaming和Storm时,对实时性要求高(比如要求毫秒级响应)的企业更倾向于选择流计算框架Storm
C、RDD提供的转换接口既适用filter等粗粒度的转换,也适合某一数据项的细粒度转换
D、RDD采用惰性调用,遇到“转换(Transformation)”类型的操作时,只会记录RDD生成的轨迹,只有遇到“动作(Action)”类型的操作时才会触发真正的计算
A.MEMORY_ONLY_SER
B.MEMORY_AND_DISK
C.MEMORY_ONLY
D.DISK_ONLY
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