RDD中join操作根据键对两个RDD进行内连接，将两个RDD 中键相同的数据的值相加。()

以下哪个函数可以求两个RDD差集 () union算子对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD PairRDD的()方法，可以把两个RDD中键相同的元素组合在一起，合并为一个RDD。 RDD的map操作不会改变RDD的分区数目。() 请问RDD的()操作用于将相同键的数据聚合 join算子在类型为（K,V）和（K,W）的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的（K,（V,W））的RDD（） Spark RDD是惰性求值的，如果需要对一个RDD多次使用，那么调用行动操作时每次都需要重复计算RDD以及它的依赖。() RDD有几种操作类型（） PairRDD可以通过()获得仅包含键的RDD 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（） RDD的()操作通常用来划分单词。 Spark的RDD持久化操作有()方式 RDD的filter函数返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。() RDD可以转化为DataFrames，但是DataFrames不能转化为RDD groupByKey算子在一个（K，V）的RDD上调用，返回一个（K，Iterator[V]）的RDD rdd是spark中个哪个架构提出的概念（） spark中的rdd是一个（）数据集 sortByKey算子在一个（K,V）的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的（K,V）的RDD（） RDD的mapPartitions操作会导致Partitions数量的变化。() Spark的RDD的转换不会触发Spark计算操作（）