10. Spark中RDD算子运算记录的顺序是（ ）；执行顺序是（ ）。

RDD算子运算记录的顺序是**懒执行（lazy evaluation）**，即只有在遇到一个**action算子**时才会执行之前的所有**transformation算子**。而执行顺序则是**依赖关系（dependency）**，即一个RDD的计算需要依赖于其父RDD的计算结果，所以父RDD会先于子RDD计算。

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import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.rdd.RDD

SparkConf是Spark的配置类，用于设置Spark应用程序的各种配置选项。SparkContext是Spark的主要入口点，用于创建和管理RDD（弹性分布式数据集）。RDD是Spark中的基本数据结构，代表分布式的、不可变的、可并行操作的数据集。在Spark中，RDD是用于并行计算的主要抽象。

java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of scala.collection.immutable.List$SerializationProxy to field org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$dependencies_ of type scala.collection.Seq in instance of org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD

这是一个 ClassCastException 异常，它表示无法将 scala.collection.immutable.List$SerializationProxy 实例分配给 org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$dependencies_ 类型的字段，因为它们类型不兼容。这通常是因为序列化的对象与需要的对象类型不匹配导致的。在这种情况下，它是在使用 Apache Spark 的 MapPartitionsRDD 时发生的。为了解决这个问题，你可以检查你的代码中涉及到 RDD 的部分，确保正确地序列化和反序列化 RDD。你还可以尝试更新你的 Spark 版本或者使用其他的 RDD 类型。