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概念补充
PySpark和Spark区别
| 功能 | PySpark | Spark |
|---|---|---|
| 底层语言 | Scala(JVM) | Scala(JVM) |
| 上层语言支持 | Python | Python\Java\Scala\R |
| 集群化\分布式运行 | 支持 | 支持 |
| 定位 | Python库 (客户端) | 标准框架 (客户端和服务端) |
| 是否可以Daemon运行 | No | Yes |
| 使用场景 | 生产环境集群化运行 | 生产环境集群化运行 |
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1. 关于PySpark和Spark区别的相关描述，错误的是：
A PySpark是Python的库, 由Spark官方提供，专供Python语言使用。
B Spark是一个独立的框架, 包含PySpark的全部功能，功能更全。
C Spark框架还包含了对R、Java、 Scala语言的支持,功能更全。
D PySpark包含了对 Java、Scala语言的支持。
答案：
1=>D 专供Python语言使用
