Spark中的RDD被创建后，在后续使用过程中有2种操作：转换（Transformation）和行动（Action）（）

A.结构化数据文件

B.外部数据库

C.RDD

D.Hive中的表

A.创建

B.转换

C.控制

D.行动

A.文本文件

B.目录

C.压缩文件

D.通配符匹配的文件

A.一个Application由若干个Job组成

B.一个Job由若干个Stage组成

C.一个Stage由若干个Task组成

D.RDD中的数据可修改

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

A.filter()

B.reduceByKey(func)

C.reduce()

D.getLastOne()