La siguiente afirmación sobre sparkrdd es incorrecta.
1 y RDD son el modelo de cálculo y abstracción de datos más básico en Spark one.
Es un conjunto de objetos distribuidos inmutables que se pueden calcular directamente en paralelo en múltiples nodos. Es el módulo central de la informática distribuida Spark. SparkRDD se puede crear de muchas maneras, como leyendo datos del sistema de archivos local, leyendo datos de HDFS, leyendo datos de una base de datos externa, etc. correcto.
2.RDD es de solo lectura y no se puede modificar una vez creado.
Esta es una característica importante de SparkRDD, que garantiza que no habrá competencia de datos ni caos cuando múltiples operaciones paralelas utilicen RDD. Sin embargo, los datos en RDD se pueden actualizar o modificar mediante algunas operaciones, como unión e intersección. Por tanto, esta afirmación no es del todo correcta.
3.RDD es un conjunto de datos particionados que se pueden procesar en paralelo en un clúster.
Cada RDD se puede dividir en varias particiones y cada partición puede realizar cálculos paralelos en el clúster. La cantidad de particiones se puede configurar a través de la configuración de Spark. Para los RDD, cuantas más particiones, más eficiente será el cálculo en el clúster, pero esto también añade cierta sobrecarga y complejidad. correcto.
4.RDD puede ser tolerante a fallos. Si se pierden datos en una partición, se pueden recuperar volviéndolos a calcular.
Esta es otra característica de SparkRDD, si un nodo falla o pierde datos durante el cálculo, permite volver a calcular los datos perdidos. Este proceso generalmente se logra a través de relaciones de parentesco y amplias dependencias de RDD. correcto.
5.RDD admite operaciones transaccionales y puede modificar y actualizar datos automáticamente.
Esto es incorrecto. RDD es un conjunto de datos inmutable; una vez creado, no se puede modificar ni actualizar automáticamente. Sin embargo, los RDD se pueden transformar mediante operaciones de transformación para obtener nuevos RDD, y estas operaciones de transformación se pueden combinar en cadenas.