A.groupByKey()
B.reduce()
C.reduceByKey()
D.map()
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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
A.保存計(jì)算的RDD分區(qū)數(shù)據(jù)
B.向Driver反向注冊
C.接受Driver端發(fā)送來的任務(wù)Task,作用在RDD上進(jìn)行執(zhí)行
D.做資源調(diào)度任務(wù)
A.一個(gè)topic分為好幾個(gè)partition,每一個(gè)partition是以文件夾的形式保持在broker節(jié)點(diǎn)上面的
B.每一個(gè)分區(qū)的命名是從序號(hào)0開始遞增
C.每一個(gè)partition目錄下多個(gè)segment文件,默認(rèn)是1G
D.每個(gè)分區(qū)里面的消息是有序的,數(shù)據(jù)是一樣的
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