问题一：Spark相比MapReduce在编程友好性上有哪些优势？
Spark相比MapReduce在编程友好性上有哪些优势？
参考回答：
Spark相比MapReduce在编程友好性上的优势主要体现在它支持的算子更为丰富（如map、filter、reduce、aggregate等），使得开发人员可以更加灵活地进行数据处理。同时，Spark基于内存计算和DAG图优化，减少了无效的磁盘IO，提高了计算性能。
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问题二：Spark的RDD和DataFrame编程模式如何帮助提升核算效率？
Spark的RDD和DataFrame编程模式如何帮助提升核算效率？
参考回答：
Spark的RDD和DataFrame编程模式通过提供丰富的数据处理算子和高效的数据处理机制，可以帮助核算团队更加灵活地配置加工逻辑，实现核算规则的可配、可视。同时，通过RDD的血缘关系和DataFrame的强类型支持，可以方便地建立整个核算链路单据维度的关联关系，提升对账效率和实施效率。
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问题三：Spark在集团生态中的支持情况如何？
Spark在集团生态中的支持情况如何？
参考回答：
在集团生态中，Spark得到了较好的支持。例如，odps提供了Spark计算引擎支持，可以通过LogView查看日志，支持stand-alone、集群及client三种模式，这为核算团队在集团环境中使用Spark进行大数据处理提供了便利。
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问题四：在Spark与ODPS集成的上下文中，sparkInstanceId代表什么？
在Spark与ODPS集成的上下文中，sparkInstanceId代表什么？
参考回答：
在Spark与ODPS集成的上下文中，sparkInstanceId对应ODPS client中的lookupName，用于唯一标识一个Spark实例，以便进行日志查看、实例管理等操作。
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问题五：如何设置ODPS客户端的默认项目空间？
如何设置ODPS客户端的默认项目空间？
参考回答：
可以通过调用Odps对象的setDefaultProject方法来设置ODPS客户端的默认项目空间，如odps.setDefaultProject(sparkSessionConfig.getNamespace());。
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