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
A: 正确
B: 错误
举一反三
- 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。
- 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。
- 关于RDD，下列说法错误的是？（） A: RDD具有血统机制（Lineage） B: RDD默认存储在磁盘 C: RDD是一个只读的，可分区的分布式数据集 D: RDD是Spark对基础数据的抽象
- RDD说法错误的是（） A: 弹性分布式数据集 B: RDD优先使用内存，赋值使用磁盘 C: RDD是Spark的核心 D: RDD本质上就是集合，所以可以理解RDD就是普通集合
- 关于Spark中RDD的描述不正确的是？（） A: RDD 可以从 HDFS 输入创建.或从与 Hadoop 兼容的其他存储系统中输入创建 B: 当前 RDD 默认是存储于内存.当内存不足时，RDD 也不会溢出到磁盘中。 C: Spark 的所有 Transform 操作都是基于 RDD 来实现的。 D: RDD 是只读和可区分的。要想对 RDD 进行操作.只能重新生成一个新的 RDD