spark編程入門

❶ 科普Spark，Spark是什麼，如何使用Spark

科普Spark，Spark是什麼，如何使用Spark

1.Spark基於什麼演算法的分布式計算（很簡單）

2.Spark與MapRece不同在什麼地方

3.Spark為什麼比Hadoop靈活

4.Spark局限是什麼

5.什麼情況下適合使用Spark

Spark與Hadoop的對比

Spark的中間數據放到內存中，對於迭代運算效率更高。

Spark更適合於迭代運算比較多的ML和DM運算。因為在Spark裡面，有RDD的抽象概念。

Spark比Hadoop更通用

Spark提供的數據集操作類型有很多種，不像Hadoop只提供了Map和Rece兩種操作。比如map, filter, flatMap, sample, groupByKey, receByKey, union, join, cogroup, mapValues, sort,partionBy等多種操作類型，Spark把這些操作稱為Transformations。同時還提供Count, collect, rece, lookup, save等多種actions操作。

這些多種多樣的數據集操作類型，給給開發上層應用的用戶提供了方便。各個處理節點之間的通信模型不再像Hadoop那樣就是唯一的Data Shuffle一種模式。用戶可以命名，物化，控制中間結果的存儲、分區等。可以說編程模型比Hadoop更靈活。

不過由於RDD的特性，Spark不適用那種非同步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對於那種增量修改的應用模型不適合。

容錯性

在分布式數據集計算時通過checkpoint來實現容錯，而checkpoint有兩種方式，一個是checkpoint data，一個是logging the updates。用戶可以控制採用哪種方式來實現容錯。

可用性

Spark通過提供豐富的Scala, java，Python API及互動式Shell來提高可用性。

Spark與Hadoop的結合

Spark可以直接對HDFS進行數據的讀寫，同樣支持Spark on YARN。Spark可以與MapRece運行於同集群中，共享存儲資源與計算，數據倉庫Shark實現上借用Hive，幾乎與Hive完全兼容。

Spark的適用場景

Spark是基於內存的迭代計算框架，適用於需要多次操作特定數據集的應用場合。需要反復操作的次數越多，所需讀取的數據量越大，受益越大，數據量小但是計算密集度較大的場合，受益就相對較小（大資料庫架構中這是是否考慮使用Spark的重要因素）

由於RDD的特性，Spark不適用那種非同步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對於那種增量修改的應用模型不適合。總的來說Spark的適用面比較廣泛且比較通用。

運行模式

本地模式

Standalone模式

Mesoes模式

yarn模式

Spark生態系統

Shark ( Hive on Spark): Shark基本上就是在Spark的框架基礎上提供和Hive一樣的H iveQL命令介面，為了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API來實現query Parsing和 Logic Plan generation，最後的PhysicalPlan execution階段用Spark代替Hadoop MapRece。通過配置Shark參數，Shark可以自動在內存中緩存特定的RDD，實現數據重用，進而加快特定數據集的檢索。同時，Shark通過UDF用戶自定義函數實現特定的數據分析學習演算法，使得SQL數據查詢和運算分析能結合在一起，最大化RDD的重復使用。

Spark streaming: 構建在Spark上處理Stream數據的框架，基本的原理是將Stream數據分成小的時間片斷（幾秒），以類似batch批量處理的方式來處理這小部分數據。Spark Streaming構建在Spark上，一方面是因為Spark的低延遲執行引擎（100ms+）可以用於實時計算，另一方面相比基於Record的其它處理框架（如Storm），RDD數據集更容易做高效的容錯處理。此外小批量處理的方式使得它可以同時兼容批量和實時數據處理的邏輯和演算法。方便了一些需要歷史數據和實時數據聯合分析的特定應用場合。

Bagel: Pregel on Spark，可以用Spark進行圖計算，這是個非常有用的小項目。Bagel自帶了一個例子，實現了Google的PageRank演算法。

End.

❷ Spark核心編程進階-yarn模式下日誌查看詳解

yarn模式下調試運行中的spark作業

在yarn模式下，spark作業運行相關的executor和ApplicationMaster都是運行在yarn的container中的
一個作業運行完了以後，yarn有兩種方式來處理spark作業列印出的日誌

這種方式的話，顧名思義，就是說，將散落在集群中各個機器上的日誌，最後都給聚合起來，讓我們可以統一查看
如果打開了日誌聚合的選項，即yarn.log-aggregation-enable，container的日誌會拷貝到hdfs上去漏嘩，並從機器中刪除

對於這種情況，可以使用yarn logs -applicationId <app ID>命令，來查看日誌
yarn logs命令，會列印出application對應的所有container的日誌出來，當然，因為日誌是在hdfs上的，我們自然也可以通過hdfs的命令行來直接從hdfs中查看日誌
日誌在hdfs中的目錄，可以通過查看yarn.nodemanager.remote-app-log-dir和yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix屬性來獲知

日誌也可以通過spark web ui來查看executor的輸出日誌
但是此時需要啟動History Server，需要讓spark history server和maprece history server運行著
並且在yarn-site.xml文件中，仿枯配置yarn.log.server.url屬性
spark history server web ui中的log url，會將你重定向到maprece history server上，去查看日誌

如果沒有打開聚合日誌選項，那麼日誌默認就是散落在各個機器上的本次磁碟目錄中的，在YARN_APP_LOGS_DIR目錄下
根據hadoop版本的不同，通常在/tmp/logs目錄下備搜洞，或者$HADOOP_HOME/logs/userlogs目錄下
如果你要查看某個container的日誌，那麼就得登錄到那台機器上去，然後到指定的目錄下去，找到那個日誌文件，然後才能查看

❸ 求itsource論壇會員賬號或者求Spark從入門到精通教程

ApacheSpark是專為大規模數據處理而設升弊計的快速通用的計算碰笑啟引擎。Spark是一種與笑如Hadoop相似的開源集群計算環境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使Spark在某些工作負載方面表現得更加優越，換句話說，Spark啟用了內存分布數據

❹ 大數據spark培訓有沒有什麼學習心得談談

首先大數滲絕洞據spark技術是基於Python和scala編程叢枯語言的，熟悉掌握這兩種編程語言是必須的；
其次是要學習spark應用場景、模型和集群搭建等內容；
還有後期的大數據處理等都是必要的宏態知識點

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❻ 怎樣最好的在win7的環境下學習spark 知乎

其實，我想說，起激並初學習Hadoop的一些經驗對現在學習和理解spark有了很大的幫助，尤其反反復復幾次Hadoop的配置，現在linux基礎指令和spark安裝，比較順手了，出錯了也知道哪裡遺漏了。

肯定第一步是配置spark環境：包括linux系統的安裝，java，ssh，Hadoop，Scala，spark的安裝與環境變數設置。雖說簡單，但對於初學者說，尤其是沒有使用過linux系統的，還是有些挑戰。其中遺漏一些細節問題，都會出錯。

第二步：java學習。會java的可以忽略，不會的建議還是學習下java，雖說可以跳過java直接學習Scala，但是Scala畢竟和java聯系密切，教材中也經常拿Scala和Java做比較。掌握Java基礎就行，最差就是能看懂吧。。

第三步：Hadoop學習。明畢跡HDFS，MR計算框架，必須得知數蠢道吧。spark也是需要在HDFS上進行數據獲取的，學習Hadoop才能知道其不足，明白spark的優勢，為什麼Hadoop必死。在hdfs的操作指令也必須掌握。能會寫MapRece程序就再好不過了。（我還不會。。。）

第四步：Scala學習。函數式編程，重點明白這個吧。一些trait什麼的使用，會java了這些都是小菜，本質一樣，表達方式不同而已。所以。再次強調要學習JAVA。對我來說，不需要深入學習Scala編程，只需能看懂，而且會使用Scala操作RDD就行。後面的復雜高級編程我沒學，以後用到再看。

第五步：就是spark學習。當然，最好學習spark的方式就是看官方文檔，讀源碼，看博客（博客寫的都太簡單，沒有特別深入的），看RDD的論文，作業如何調度，什麼什麼的。對於英語水平不高，閱讀官方文檔略困難的童鞋，推薦某研究院的spark官方文檔中文翻譯，還是很全的。不推薦買國內的書看，想看度娘參考下就行了，所以。英語也得提升啊。

❼ 大數據應用的課程大綱

高級大數據運維課程大綱那家最好

到魔據不錯，很注重基礎教育，看合不合適。剛開始有些枯燥，入門就好了，現在缺大數據人才，好好學會有前途。如果沒有基礎一般需要5個月，雖然剛開始有些枯燥，薪資不錯。

大數據教學大綱，求大神賜教

第一階段
CORE JAVA （標黑的需重點熟練掌握，其他掌握）
Java基礎
數據類型
運算符、循環
演算法
順序結構程序設計
程序結構
數組及多維數組
面向對象
構造方法、控制符、封裝
繼承
多態
抽象類、介面
常用類
*** Collection、list
HashSet、TreeSet、Collection
*** 類Map
異常
File
文件/流
數據流和對象流
線程（理解即可）
網路通伍晌信（理解即可）
第二階段
數據結構
關系型資料庫
Linux系統操作
Linux操作系統概述
安裝Linux操作系統
圖形界面操作基礎
Linux字元界面基礎
字元界面操作進階
用戶、組群和許可權管理
磁碟分區管理
文件系統管理
軟體包管理與系統備份
Linux網路配置
（主要掌握Linux操作系統的理論基礎和伺服器配置實踐知識判橘兄，同時通過大量實驗，著重培養學生的動手能力。使學生了解Linux操作系統在行業中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對掘襲伺服器操作系統的認識和實踐配置能力。加深對計算機網路基礎知識的理解，並在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統的安裝、命令行操作、用戶管理、磁碟管理、文件系統管理、軟體包管理、進程管理、系統監測和系統故障排除。掌握Linux操作系統的網路配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網路操作系統和軟體系統開發奠定堅實的基礎。）
重點掌握：
常見演算法
資料庫表設計
SQL語句
Linux常見命令
第三階段
Hadoop階段
離線分析階段
實時計算階段
重點掌握：
Hadoop基礎
HDFS
MapRece
分布式集群
Hive
Hbase
Sqoop
Pig
Storm實時數據處理平台
Spark平台
若之前沒有項目經驗或JAVA基礎，掌握了第一階段進入企業，不足以立即上手做項目，企業需再花時間與成本培養；
第二階段掌握扎實以後，進入企業就可以跟著做項目了，跟著一大幫人做項目倒也不用太擔心自己能不能應付的來，當然薪資不能有太高的要求；
前兩個階段都服務於第三階段的學習，除了重點掌握這些知識以外，重點需要找些相應的項目去做，不管項目大小做過與沒有相差很多的哦！掌握扎實後可直接面對企業就業，薪資待遇較高！

零基礎大數據開發課程大綱哪裡正規

這個我知道，可以去魔據，不錯，一般要五個月左右，每家有所不同，而且和你的自身基礎情況都有很大的關系，沒基礎的話五個月也就足夠了。

大數據培訓課程大綱去哪裡學

大數據開發工程師課程體系——Java部分。
第一階段：靜態網頁基礎
1、學習Web標准化網頁製作，必備的HTML標記和屬性
2、學習HTML表格、表單的設計與製作
3、學習CSS、豐富HTML網頁的樣式
4、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀
5、復習所有知識、完成項目布置
第二階段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基礎語法
2、掌握JAVASE面向對象使用
3、掌握JAVASEAPI常見操作類使用並靈活應用
4、熟練掌握MYSQL資料庫的基本操作，SQL語句
5、熟練使用JDBC完成資料庫的數據操作
6、掌握線程，網路編程，反射基本原理以及使用
7、項目實戰 + 擴充知識：人事管理系統
第三階段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握註解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、項目實戰+擴充知識：項目案例實戰
POI基本使用和通過註解封裝Excel、druid連接池資料庫監聽,日誌Log4j/Slf4j
第四階段：企業級開發框架
1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、項目實戰：內容管理系統系統、項目管理平台流程引擎activity，爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫分離
以上Java課程共計384課時，合計48天！
大數據開發工程師課程體系——大數據部分
第五階段：大數據前傳
大數據前篇、大數據課程體系、計劃介紹、大數據環境准備&搭建
第六階段：CentOS課程體系
CentOS介紹與安裝部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell編程命令、CentOS階段作業與實戰訓練
第七階段：Maven課程體系
Maven初識:安裝部署基礎概念、Maven精講:依賴聚合與繼承、Maven私服:搭建管理與應用、Maven應用:案列分析、Maven階段作業與實戰訓練
第八階段：HDFS課程體系
Hdfs入門:為什麼要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內部結構與讀寫原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫容錯與備份機制、HdfsHA高可用與Federation聯邦、Hdfs訪問API介面詳解、HDFS實戰訓練、HDFS階段作業與實戰訓練
第九階段：MapRece課程體系
MapRece深入剖析:執行過程詳解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗詳解、MapRece編程基礎、MapRece編程進階、MapRec階段作業與實戰訓練
第十階段：Yarn課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度
第十一階段：Hbase課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度、HBase入門:模型坐標結構訪問場景、HBase深入剖析:合並分裂數據定位、Hbase訪問Shell介面、Hbase訪問API介面、HbaseRowkey設計、Hbase實戰訓練
第十二階段：MongoDB課程體系
MongoDB精講:原理概念模型場景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實戰訓練、MongoDB階段作業與實戰訓練
第十三階段：Redis課程體系
Redis快速入門、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁與排序、Redis階段作業與實戰訓練
第十四階段：Scala課程體系
Scala入門:介紹環境搭建第1個Scala程序、Scala流程式控制制、異常處理、Scala數據類型、運算符、Scala函數基礎、Scala常規函數、Scala *** 類、Scala類、Scala對象、Scala特徵、Scala模式匹配、Scala階段作業與實戰訓練
第十五階段：Kafka課程體系
Kafka初窺門徑:主題分區讀寫原理分布式、Kafka生產&消費API、Kafka階段作業與實戰訓練
第十六階段：Spark課程體系
Spark快速入門、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡介、SparkSQL程序開發光速入門、SparkSQL程序開發數據源、SparkSQL程序開DataFrame、SparkSQL程序開發DataSet、SparkSQL程序開發數據類型、SparkStreaming入門、SparkStreaming程序開發如何開始、SparkStreaming程序開發DStream的輸入源、SparkStreaming程序開發Dstream的操作、SparkStreaming程序開發程序開發--性能優化、SparkStreaming程序開發容錯容災、SparkMllib 解析與實戰、SparkGraphX 解析與實戰
第十七階段：Hive課程提體系
體系結構機制場景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業與實戰訓練
第十八階段：企業級項目實戰
1、基於美團網的大型離線電商數據分析平台
2、移動基站信號監測大數據
3、大規模設備運維大數據分析挖掘平台
4、基 於互聯網海量數據的輿情大數據平台項目
以上大數據部分共計學習656課時，合計82天！
0基礎大數據培訓課程共計學習130天。
以上是我們加米穀的大數據培訓課程大綱！

高級大數據開發課程大綱那個最好

魔據條件不錯，基礎教育不錯，有經驗真正做到為學生負責到底，其它的，說實在的真的不敢保證。未來一定是大數據時代，現在選擇還不遲，只要努力一定會有更好的發展前景，希望你能為有一個好的前程。

包頭大數據培訓課程大綱有哪些

數據採集、數來據預處理、分布式存自儲、NOSQL資料庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內存處理）、多模態計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智慧、深度學習、並行計算、可視化等。
大數據沒有什麼捷徑可走，都需要一步步的走，魔據大數據課程簡單容易懂，校友都是很熱心的，學習互相幫助，學習也會快些。

大數據培訓課程大綱有沒有什麼學習心得談談

挺難的說也可能和我沒有基礎有關吧，但是入門就好了。我是在魔據學的，說實話其實大數據本身就是有點難度的，需要慢慢學一段時間理解了就好了，這是我得到的學習經驗，希望對你有幫助。

大數據培訓課程大綱要學什麼課程

課綱不一樣，看是大數據開發還是大數據分析了，我學的大數據分析可視化，學的主要有Python入門、sql、oracle、tableau、帆軟、Informatica、Excel等等
我剛出來半年，視頻錄播可能還不算落後，有視頻可***

專業大數據運維課程大綱那個好

要說好的數魔據可以，基礎教育不錯，有經驗真正做到為學生負責到底，其它的，說實在的真的不敢保證。

短期大數據培訓課程大綱要學多長時間

根據你需要學習的課程而定，去過魔據條件不錯，一班五十人左右還是可以接受的，像有些一百人以上那就有點接受不了了，老師也顧不過來，個人不建議去，可以去實際考察一下。

❽ 有什麼關於 Spark 的書推薦

《大數據Spark企業級實戰》本書共包括14章，每章的主要內容如下。

第一章回答了為什麼大型數據處理平台都要選擇SPARK

第二章回答了如何從頭構建Hadoop集群的問題。

附錄從spark的角度解釋了Scala，並詳細解釋了Scala函數編程和面向對象編程。

❾ 大數據培訓哪家靠譜

全國很多家大數據培訓機構，地域跨度太大，問題很難回答。就說一下成都加米穀大數據培訓的課程情況：
第一階段念穗：靜態網頁基礎
1、學習Web標准化網頁製作，必備的HTML標記和屬性
2、學習HTML表格、表單的設計與製作
3、學習CSS、豐富HTML網頁的樣式
4、通過CSS布局和定位的學習、讓HTML頁面布局更加美觀
5、復習所有知識、完成項目布置
第二階段：JavaSE+JavaWeb
1、掌握JAVASE基礎語法
2、掌握JAVASE面向對象使用
3、掌握JAVASEAPI常見操作類使用並靈活應用
4、熟練掌握MYSQL資料庫的基本操作，SQL語句
5、熟練使用JDBC完成資料庫的數據操作
6、掌握線程，網路編程，反射基本原理以及使用
7、項目實戰 + 擴充知識：人事管理系統
第三階段：前端UI框架
1、JAVASCRIPT
2、掌握Jquery基本操作和使用
3、掌握註解基本概念和使用
4、掌握版本控制工具使用
5、掌握easyui基本使用
6、項目實戰+擴充知識：項目案例實戰 POI基本使用和通過註解封裝Excel、druid連接池資料庫監聽,日誌Log4j/Slf4j
第四階段：企業級開發框架
1、熟練掌握spring、spring mvc、mybatis/
2、熟悉struts2
3、熟悉Shiro、redis等
4、項目實戰：內容管理系統系統、項目管理平台流程引擎activity，爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群 熱備 MySQL讀寫分離
以上Java課程共計384課時，合計48天！

大數據開發工程師課程體系——大數據部分
第五階段：大數據前傳
大數據前篇、大數據課程體系、計劃介紹、大數據環境准備&搭建
第六階段：CentOS課程體系
CentOS介紹與安裝部署、CentOS常用管理命令解析、CentOS常用Shell編程命令、CentOS階段作業與實戰訓練
第七階段：Maven課程體系
Maven初識:安裝部署基礎概念、Maven精講:依賴聚合與繼承、Maven私服:搭建管理與應用、Maven應用:案列分析、Maven階段作業與實戰訓練
第八階段：HDFS課程體系
Hdfs入門:為什麼要HDFS與概念、Hdfs深入剖析:內部結構與讀寫原理、Hdfs深入剖析:故障讀寫容錯與備份機制、HdfsHA高可用與Federation聯邦、Hdfs訪問API介面詳解、HDFS實戰訓練、HDFS階段作業與實戰訓練
第九階段：MapRece課程體系
MapRece深入剖析:執行過程詳解、MapRece深入剖析:MR原理解析、MapRece深入剖析:分片混洗詳解、MapRece編程則數基礎、MapRece編程進階、MapRec階段作業與實戰訓練
第十階段：Yarn課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度
第十一階段：Hbase課程體系
Yarn原理介紹:框架組件流程調度、HBase入門:模型坐標結構訪問場景、HBase深入剖析:合並分裂數據定位、Hbase訪問Shell介面、Hbase訪問API介面、HbaseRowkey設計、Hbase實戰訓練
第十二階段：MongoDB課程體系
MongoDB精講:原理概念模型場景、MongoDB精講:安全與用戶管理、MongoDB實戰訓練、MongoDB階段作業與實戰訓練
第十三階段：Redis課程體系
Redis快速入門、Redis配置解析、Redis持久化RDB與AOF、Redis操作解析、Redis分頁與排序、Redis階段作業與實戰訓練
第十四階段：Scala課程體系
Scala入門:介紹環境搭建第1個Scala程序、Scala流程式控制制、異常處理、Scala數據類型、運算符、Scala函數基礎、Scala常規函數、Scala集合類、Scala類、Scala對象、Scala特徵、Scala模式匹配、Scala階段作業與實戰訓練
第十五階段：Kafka課程體系
Kafka初窺門徑:主題分區讀寫原理分布式、Kafka生產&消費API、Kafka階段作業與實戰訓練
第十六階段：Spark課程體系
Spark快速入門、Spark編程模型、Spark深入剖析、Spark深入剖析、SparkSQL簡介、SparkSQL程序開仔盯卜發光速入門、SparkSQL程序開發數據源、SparkSQL程序開DataFrame、SparkSQL程序開發DataSet、SparkSQL程序開發數據類型、SparkStreaming入門、SparkStreaming程序開發如何開始、SparkStreaming程序開發DStream的輸入源、SparkStreaming程序開發Dstream的操作、SparkStreaming程序開發程序開發--性能優化、SparkStreaming程序開發容錯容災、SparkMllib
解析與實戰、SparkGraphX 解析與實戰
第十七階段：Hive課程提體系
體系結構機制場景、HiveDDL操作、HiveDML操作、HiveDQL操作、Hive階段作業與實戰訓練
第十八階段：企業級項目實戰
1、基於美團網的大型離線電商數據分析平台
2、移動基站信號監測大數據
3、大規模設備運維大數據分析挖掘平台
4、基 於互聯網海量數據的輿情大數據平台項目
大數據部分共計學習656課時，合計82天！
0基礎學員估計學習1040課時，130天！

❿ spark語言中設為和增加的區別

在Spark編程中，常常需要對RDD進行修改、更新或者篩選等操作，其中包括設為和增加兩種操作，這兩種操作的區別如下：
1. 設為操作：將某個RDD替換睜拆為新的RDD，即將原有的RDD對象賦值為一個新的RDD對象，可以使用「=」符號或者「persist」方法來實現。設為操作會將原有的RDD對象全部刪除或者替換掉，所以在使用設為操作時，需要注意對原有的RDD對象進行備份粗喚或者徹底刪除。
2. 增加操作：將某個RDD與新的RDD進岩早凱行合並，即將新的RDD添加到原有的RDD中，可以使用「union」等方法來實現。增加操作會保留原有的RDD對象不變，並將新的RDD對象添加進去，所以在使用增加操作時，需要注意對數據的重復和重復計算問題。
總之，設為操作和增加操作都是RDD操作中常見的操作，區別在於設為操作會替換原有的RDD，而增加操作會在原有的RDD基礎上添加新的RDD。需要根據實際情況進行選擇和使用。