A.可以使用戶在并行函數(shù)中很方便的讀取本地文件
B.通過ExecutionEnvironment注冊緩存文件并為其起名
C.當(dāng)程序執(zhí)行時(shí)Flink自動(dòng)將文件或目錄復(fù)制到所有TaskManager節(jié)點(diǎn)的本地文件系統(tǒng)
D.用戶可以從TaskManager節(jié)點(diǎn)的本地文件系統(tǒng)訪問它
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A.RedisSink
B.KafkaSink
C.ElasticSearchSink
D.HiveSink
A.groupByKey（）
B.reduce（）
C.reduceByKey（）
D.map（）
A.key本身分布不均衡
B.計(jì)算方式有誤
C.過多的數(shù)據(jù)在一個(gè)task里面
D.shuffle并行度不夠
A.在容錯(cuò)機(jī)制中，如果一個(gè)節(jié)點(diǎn)死機(jī)了，而且運(yùn)算窄依賴，則只要把丟失的父RDD分區(qū)重算即可，依賴于其他節(jié)點(diǎn)
B.寬依賴開銷更大
C.Checkpoint可以節(jié)約大量的系統(tǒng)資源
D.RDD的容錯(cuò)機(jī)制是基于Spark Streaming的容錯(cuò)機(jī)制
A.文件流
B.kafka
C.套接字流
D.RDD隊(duì)列流
最新試題
Python 中的生成器（Generator）與普通函數(shù)的主要區(qū)別是什么？（）
Kafka中，每個(gè)Consumer都屬于一個(gè)Consumer Group，每條消息只能被Consumer Group中的一個(gè)Consumer消費(fèi)，但可以被多個(gè)Consumer Group 消費(fèi)。
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