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下面关于使用 hive 的描述中不正确的是？（）

Hive 支持数据删除和修改 ( )

Hive 中的 join 查询只支持等值链接，不支持非等值连接 ( ) 第6 章 -Spark 部署与编程基础

下面哪个不是 Spark 的四大组件（）。

（）是 Spark API 核心的一个超高通量的扩展，可以处理实时数据流的数据并进行容错。

Spark 的（）模块提供了一个名为 Data Frame 的编程抽象。

（）是 Spark 提供的可扩展的机器学习库。

（）是 Spark 上的分布式图形处理架构，可用于图表计算。

（）是 spark 最基本的数据抽象。

Spark 使用（）语言进行开发。

Spark 生态系统以（）为核心，利用 Standalone 、 YARN 和 Mesos 等进行资源调度。

MLlib 是 Spark 提供的一个机器学习算法库。（）

Spark 使用 Scala 语言进行开发， Scala 运行在 Java 平台之上，因此需要下载并安装 JDK 和 Scala 。（）

应用提交集群后，应用的基本信息和运行情况都将会在 web 界面中展现出来。（）

RDD （ Resilient Distributed Datasets ）翻译为弹性分布式数据集，是 Spark core 中最核心的部分。（）

PySpark 是 Spark 为 Python 开发者提供的 API ，用简单的话来说就是用 Python 来连接 Spark ，一般情况下是将Python API 链接到 Spark Core 并初始化 SparkContext 。（）

什么是spark 最基本的数据抽象。 @ RDD 是 Spark 提供的最重要的抽象概念，它是一种有容错机制的特殊数据集合，可以分布在集群的结点上，以函数式操作集合的方式进行各种并行操作。

什么操作会在一个已存在的 RDD 上创建一个新的 RDD ，但实际的计算并没有执行，仅仅记录操作过程 @ Spark的算子包括 Transformations 和 Actions ， Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个 RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算。

什么操作触发时，会执行 RDD 记录的所有运行 transformations 操作，并计算结果，结果可返回到 driver 程序，也可保存的相关存储系统中。 @ Spark 的算子包括 Transformations 和 Actions ， Action 算子会触发 Spark 提交作业(　　)，并将数据输出 Spark 系统。

什么操作对源RDD 进行去重后返回一个新的 RDD 。 @ distinct 操作对源 RDD 进行去重后返回一个新的 RDD

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