我已经浏览了以下有关spark行为的详细文档。文档1.1.1和3.0.1版本之间的一些词语确实发生了变化，但这些文档所传达的含义仍然几乎相同。因此，这个问题适用于从1.1.1版到最新版本的spark版本。有关您的参考资料，请参阅文档的链接。
链接到文档版本1.1.1
https://spark.apache.org/docs/1.1.1/job-scheduling.html
链接到文档版本3.0.1
https://spark.apache.org/docs/latest/job-scheduling.html
--引用--
请注意，目前没有一种模式提供跨应用程序的内存共享。如果您希望以这种方式共享数据，我们建议您运行一个服务器应用程序，通过查询相同的rdd来为多个请求提供服务。
--报价单结束--
问题：
在同一个scala应用程序中，如果我使用
.createorreplaceglobaltempview（“我的视图”）
然后创建两个线程对同一个视图运行查询，spark是否能够对同一个表同时响应不同线程上的请求？
我最感兴趣的是这个原则，因为从文档中的行（至少可以这样解释）我确实觉得spark根本不支持对同一rdd的并发访问。