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SparkStreaming中的Dstream可以看作是在RDD上面又封了一层的数据结构()
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Dstream输出操作中()方法将DStream中的内容以文本的形式保存为文本文件
Spark Streming中()函数可以使用func将源DStream中的每个元素进行聚合操作,返回一个内部所包含的RDD只有一个元素的新DStream
spark中sparkStreaming的核心是DataFrame()
flume中数据以Dstream的形式进行传输
Dstream提供了sort方法。()
Spark Streming中Dstream是一种抽象的离散流。()
sparkStreaming的核心抽象是Rdd()
Spark Streming中DStream代表着一系列的持续的RDDs。()
以下关于sparkstreaming说法正确的是()
SparkStreaming相比Storm具有更高的实时性()
SparkStreaming可以从Kafka接收数据并进行计算,计算结果只能存入HDFS,不能再写回Kafka()
Spark Streming中()函数当被调用类型分别为(K,V)和(K,W)键值对的2个DStream时,返回类型为(K,(V,W))键值对的一个新 DStream。
SparkStreaming的响应时间能够达到毫秒级()
storm系统和sparkstreaming系统最大的区别是哪个()
SparkStreaming支持的数据输入源包括如下那些选项?()
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()
SparkStreaming结果也能保存在很多地方比如如下那些选项?()
Spark生态系统组件SparkStreaming的应用场景是?
下列关于SparkStreaming与Storm的描述,哪些是正确的的?
Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询(SparkSQL)、实时流处理(SparkStreaming)、机器学习(SparkMLlib)和图计算(GraphX)
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