如果一个RDD在计算过程中出错，可以直接通过它的父RDD重新计算得到，这是Spark基于 的容错机制。
lineage
举一反三
- spark Streaming容错机制是指RDD中任意的partition出错，都可以根据其父RDD重新计算生成，如果父RDD丢失，则需要去磁盘中查找原始数据。 A: 正确 B: 错误
- SparkStreaming容错机制是指RDD中任意的Partition出错，都可以根据其父RDD重新计算生成，如果父RDD丢失，则需要去磁盘中查找原始数据。
- 窄依赖表现为（ ）。(注意：本题为多选题) A: 一个父RDD对应一个子RDD B: 一个父RDD对应多个子RDD C: 多个父RDD对应一个子RDD D: 多个父RDD对应多个子RDD
- ______ 是构建在 Spark上的图计算模型，它利用spark框架提供的内存级存RDD、DAG和基于数据依赖的容错等特性，实现高效健壮的图计算框架
- RDD操作进行的转换指的是（) A: 可以通过Scala集合或者Hadoop构造新的RDD B: 通过已有的RDD产生新的RDD C: 通过RDD计算得到一个或一组值 D: 进行countcollect等操作
内容
- 0
Spark的RDD的转换会触发Spark计算操作。
- 1
Spark RDD提供了一组丰富的操作以支持常见的数据运算，“行动”（Action）（） A: 接受RDD并返回RDD，指定了RDD之间的相互依赖关系。 B: 接受RDD但是返回非RDD（即输出一个值或结果），执行计算并指定输出的形式。 C: 并不会触发真正的计算操作，这是因为RDD采用了惰性调用机制。 D: 包括诸如map、filter、groupby、join等。
- 2
（ ）是构建在Spark上的图计算模型，它利用Spark框架提供的内存缓存RDD、DAG和基于数据依赖的容错等特性，实现高效健壮的图计算框架。 A: Data Manager B: MLlib C: Spark Runtime D: GraphX
- 3
以下关于Spark的描述正确的是？ A: 克服MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足。 B: Mlib是Spark的机器学习库。 C: Spark streaming是一个真正的实时计算框架。 D: RDD 算子分为 transformation 和 action，transformation 是得到一个新的RDD。
- 4
以下关于spark中的RDD说法正确的是() A: RDD(ResilientDistributedDataset)叫做分布式数据集,是spark中最基本的数据抽象 B: RDD是一个不可变的集合。 C: RDD是可以分成多个分区的,里面的元素可以并行计算的集合。 D: RDD数据本地性,数据向计算靠拢。