用过哪些设计模式？讲讲动态代理模式 和单例模式 写一下单例模式，在多线程情况下呢？...服务器一般保存了一个session，浏览器为什么知道我多次请求在一个session里面，为什么能找到我之前的session session机制 数据结构 说说树的遍历有深度遍历(DFS)和广度遍历，一般怎么实现...如果一个session在一台服务器上保存，下一次session请求时，nginx反向代理把我的session请求转发到另一台服务器上，这种情况该怎么处理? 微服务架构和一些容器的技术有什么了解?...(和SpringbootApplication 注解相结合，在main中通过调用run方法来加载 监控任务执行时间，创建应用上下文，程序运行参数等相关配置) 自己都搭建过大数据集群吗？...Spark(spark的内部构造，实现原理，解决了什么问题，运用场景等) MapReduce 设计时为什么要设计成 map,reduce的操作，它解决了什么问题。
您可以使用 sparkR.session 来创建 SparkSession, 并传递诸如应用程序名称, 依赖的任何 spark 软件包等选项, 等等....如果您正在使用 sparkR shell，那么 SparkSession 应该已经被创建了，你不需要再调用 sparkR.session. sparkR.session() 从 RStudio 来启动...请注意, Spark 应该使用 Hive support 来构建，更多细节可以在 SQL 编程指南 中查阅. sparkR.session() sql("CREATE TABLE IF NOT EXISTS...一旦实例化完成, 当前的SparkSession即可用于SparkDataFrame 操作(注释:spark2.0开始所有的driver实例通过sparkSession来进行构建)....当实例化SparkSession且选项enableHiveSupport 为TRUE,会创建derby.log . 更正spark.lda 错误设置优化器的bug.
这也是为什么很多大公司使用Spark SQL作为大数据分析的关键组件之一。...Shark使用Spark而不是MR作为执行引擎来执行Hive查询。...Shark是在Hive的代码库上构建的，使用Hive查询编译器来解析Hive查询并生成的抽象的语法树，它会转换为一个具有某些基本优化的逻辑计划。...3、它的Hive优化器是MR创建的，很难讲Spark苦熬占到新的数据源和新的处理模型。...Spark SQL用户可以使用Data Sources Api从各种数据源读取和写入数据，从而创建DataFrame或DataSet。
Dataflow模型的应用 现在让我们使用Dataflow模型的四个问题和五个概念，抛开具体的工程细节，重新审视Spark和Flink的设计。...在Window的层面，Flink设计的要比Spark优秀的多，特别是Session Window。...虽然大部分使用场景使用Tumbling Windows、Sliding Windows、Session Windows也绰绰有余了，但是对于Spark而言，Custom Windows的缺失依旧限制了它在一些特殊场景的使用...在Spark里仅有两种类型的触发器，输入数据的完成度和基于处理时间间隔，但是不支持触发组合以及使用水印触发计算，后续有计划添加新的触发器类型。...append和complete模式，但是Sink的丰富度，Flink要比Spark强很多。
SparkSQL：Spark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包，可以让我使用SQL语句的方式来查询数据，Spark支持 多种数据源，包含Hive表，parquest以及JSON等内容。...Spark运行基本流程 Spark的基本运行流程如下： 当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个应用构建起基本的运行环境，即由任务控制节点（Driver）创建一个SparkContext，由SparkContext...比如，可以使用自带的独立集群管理器（standalone），或者使用YARN，也可以使用Mesos。...1.standalone模式 与MapReduce1.0框架类似，Spark框架本身也自带了完整的资源调度管理服务，可以独立部署到一个集群中，而不需要依赖其他系统来为其提供资源管理调度服务。...不同的是，Spark中的槽不再像MapReduce1.0那样分为Map 槽和Reduce槽，而是只设计了统一的一种槽提供给各种任务来使用。
大家可能都知道，Hive一般有两种使用模式，一种是client模式，所有的SQL解析都客户端在这之中完成。一种是HiveSever2模式，整个SQL解析放到server端完成。...二、有弹性的资源控制能力，Kyuubi支持session级别的资源配置，每个session所需的队列、资源核数和内存都可以进行配置。 三、支持SparkContext的动态缓存。...创建一个SparkContext耗时较长，所以我们要对SparkContext进行缓存设置，让用户不需要每次查询都动态创建SparkContext。...此外，也支持Spark动态资源分配特性，启用SparkContext需要启用一堆Spark执行器。如果业务需要较快的响应速度，那就直接发SQL，不需要等待进程启用。...此外，我们也支持服务的高可用和负载均衡，Kyuubi基于负载均衡的方式设计，通过将ZK作为Namespace来实现。
Spark操作Kudu一、添加Maven依赖使用SparkSQL操作Kudu，这里需要导入Kudu与SparkSQL整合的包和SparkSQL的包，在Maven中导入如下依赖...操作Kudu类似，经过以下步骤：创建SparkSession对象创建SparkContext对象创建KuduContext对象创建Kudu表代码如下：val session: SparkSession...//构建KuduContext对象val kuduContext = new KuduContext("cm1:7051,cm2:7051",sc)/** * 创建Kudu表 *///设置表名val...sc.setLogLevel("Error") //构建KuduContext对象 val kuduContext = new KuduContext("cm1:7051,cm2:..._val resultDF: DataFrame = list.toDF()//将DataFrame结果保存到Kudu表中,目前仅支持Append模式resultDF.write.options(kuduOptionMap
1.5 元数据表增强 在 0.10.0 中我们通过同步更新而非异步更新对元数据表进行了更多基础性修复，以简化整体设计并用于构建未来更高级的功能，用户可以使用 hoodie.metadata.enable...使用 0.10.0用户可以使用 dbt 创建增量 Hudi 数据集，详情请参阅 dbt-spark#issue187[12] 4.2 监控 Hudi 现在支持将指标发布到 Amazon CloudWatch...4.3 DevEx 因为默认的 maven spark3 版本没有升级到 3.1，因此使用maven profile -Dspark3 对 Spark 3.1.2 和 0.10.0 构建 Hudi。...使用 -Dspark3.0.x 来构建 Spark 3.0.x 版本 4.4 悬空数据文件修复工具 有时由于各种原因，从回滚中途失败到 cleaner 未能清理所有数据文件，或者spark 任务失败创建的数据文件没有被正确清理...在 0.10.0 中我们通过同步更新而不是异步更新对元数据表进行了基础性修复，以简化整体设计并协助构建多模式索引等未来高级功能，可以使用配置 hoodie.metadata.enable=true 开启
累加器变量 用例，比如错误发生的次数、空白日志的次数、我们从某个特定国家收到请求的次数，所有这些都可以使用累加器来解决。 每个集群上的执行器将数据发送回驱动程序进程，以更新累加器变量的值。...我们将使用Tweets和label的训练样本，其中label'1'表示Tweet是种族主义/性别歧视，label'0'表示其他。 为什么这个项目与流处理相关？...在这里，我们的重点不是建立一个非常精确的分类模型，而是查看如何使用任何模型并返回流数据的结果 「初始化Spark流上下文」：一旦构建了模型，我们就需要定义从中获取流数据的主机名和端口号 「流数据」：接下来...，我们将从定义的端口添加netcat服务器的tweets，Spark API将在指定的持续时间后接收数据 「预测并返回结果」：一旦我们收到tweet文本，我们将数据传递到我们创建的机器学习管道中，并从模型返回预测的情绪...首先，我们需要定义CSV文件的模式，否则，Spark将把每列的数据类型视为字符串。
1.3.1、创建解释器 会根据不同的 kind 创建不同类型的解释器，kind 在创建 session 的 request body 中指定。...代码片段 spark 类型的解释器用于执行 scala、scala spark 代码片段 sparks 类型的解释器用于执行 r、r spark 代码片段 1.3.2、创建 repl/Session...主要职责是： 启动 interpreter，并获取 SparkContext 持有线程池来异步执行 statements（通过 interpreter 来执行） 持有线程池来异步取消 statements...这种串行的方式有明显的弊端，即当 Session 的资源足以执行多个 statement 时，也只能一个接着一个执行，这既浪费了资源，有延长了任务运行的整体时间。那为什么还要这么做呢？...要解决这一困境的思路主要有两个： 不使用 interpreter 来执行代码片段 一个 Session 包含多个 interpreter，每个 interpreter 同一时间也只执行一个 statement
我们可以从不同的数据源构建DataFrame。例如结构化数据文件、Hive中的表、外部数据库或现有的RDDs。DataFrame的应用程序编程接口(api)可以在各种语言中使用。...在Java API中，用户使用数据集来表示数据流。 3. 为什么要用 DataFrame? DataFrame优于RDD，因为它提供了内存管理和优化的执行计划。...b.优化执行计划:这也称为查询优化器。可以为查询的执行创建一个优化的执行计划。优化执行计划完成后最终将在RDD上运行执行。 4....所以创建基础的SparkSession只需要使用： SparkSession.builder() 使用Spark Session 时，应用程序能够从现存的RDD里面或者hive table 或者...Spark SQL能对多种数据源使用DataFrame接口。使用SparkSQL DataFrame 可以创建临时视图，然后我们可以在视图上运行sql查询。 6.
用户可以在任务中对累加器进行累加操作，然后在驱动器程序中读取累加器的值。 自定义累加器允许用户通过继承AccumulatorV2类来创建自定义的累加器。...这使得用户可以支持更复杂的累加器操作，如列表累加器或自定义对象累加器。 累加器在 Spark 内部使用了一些技巧来确保正确性和高性能。...例如，累加器只能通过驱动程序中的任务访问，而不能通过并行任务之间的共享变量访问，因此它们天然地是线程安全的。此外，Spark还会在内部使用有序序列化来确保累加器的正确性。 ...⑤ 使用集群管理器：可以使用集群管理器（如 YARN、Kubernetes）来管理应用程序的资源。通过集群管理器，可以动态地分配资源，以避免 Driver 内存不足的问题。 ...全局的Session可以跨Session访问注册的临时视图或表； 局部Session只能访问当前会话中临时试图或表； 61 在微批时间跟窗口时间一致时，可以使用reduceByKey么？
为什么要学习Spark SQL？ ...DataFrames可以从各种来源构建， DataFrame多了数据的结构信息，即schema。 RDD是分布式的Java对象的集合。...它提供了RDD的优点（强类型化，使用强大的lambda函数的能力）以及Spark SQL优化后的执行引擎的优点。...4.创建表 DataFrame 方式一 使用case class 定义表 val df = studentRDD.toDF 方式二 使用SparkSession直接生成表... } /** * case class 将数据保存到case class * case class 的特点：不用new ；实现序列化；模式匹配
股票市场：股票经纪人使用实时分析来预测股票投资组合的变动。公司通过使用实时分析来推销其品牌的市场需求，从而重新思考其业务模式。...spark思想及实现 2.有了Hadoop，为什么使用spark 每个人都问过Spark的第一个问题，“当我们已经拥有Hadoop时，为什么选择Spark？”。...Spark Session: 在早期版本的Spark中，Spark Context是Spark的入口点。 对于每个其他API，我们需要使用不同的上下文。...构建了很多这些Spark组件来解决使用Hadoop MapReduce时出现的问题。...此外，GraphX包含越来越多的图算法和构建器，以简化图形分析任务。 MlLib (Machine Learning) MLlib代表机器学习库。
Pod Template k8s 的 controller （比如 Deployment，Job）创建 Pod 的时候根据 spec 中的 pod template 来创建。...在生产上面使用一般不太建议使用 session mode，所以下面主要讨论的是 application mode。...Spark 以批计算为代表的 Spark 使用 PushGateway 的方式来对接 Prometheus 是比较好的方式，但是 Spark 官方并没有提供对 PushGateway 的支持，只支持了...缺陷 虽然 Spark 和 Flink 都实现了 native k8s 的模式，具体实现略有差异。但是在实际使用上发现两者的实现在某些场景下还是略有缺陷的。...但是 k8s scheduler 这种天生为在线服务设计的调度器在吞吐上面有很大的不足，并不是很契合大数据作业。
往往会采取一些不是特别合理的设计来构建项目，这个应该很好理解，为了图快牺牲一些性能或者是拓展性。而且有时候由于视野和能力的限制，早期的开发者可能也是无法意识到设计中的不合理性的。...大概过了三年左右的时间，基本上所有能压榨出来的性能都被压榨完了，开发组经过激烈的思想斗争之后，终于接受现实，彻底抛弃原本的框架，构建出一套新的架构来。...而现在有了Catalyst优化器之后，会自动帮助我们进行底层的计算优化。并且即使是非原生的Python语言，也可以使用它，因此会带来性能的极大提升。...不过Catalyst优化器也有短板，它无法解决跨语言本身带来的问题。比如我们使用Python写一些udf（user defined function），还是会带来性能的损耗。...临时视图的作用范围是当前的session，如果当前的session关闭，或者是另外开启了新的session，这个视图就会作废。而全局视图则是跨session的，所有session都可以使用。
12.用过哪些设计模式？ 讲讲动态代理模式 和单例模式 13 写一下单例模式，在多线程情况下呢？ 14 设计一个栈，包含出栈，入栈，是否为空等 15 求两个大数相加，每个数100位长度。...5介绍一下Spring AOP 6Spring AOP用的哪些设计模式？ 7 JDK代理和CGlib代理有啥区别？ 8，假如没有接口，又含有final，如何使用动态代理。...40.服务器一般保存了一个session，浏览器为什么知道我多次请求在一个session里面，为什么能找到我之前的session 41.session机制 数据结构相关的知识: 42....63.如果一个session在一台服务器上保存，下一次session请求时，nginx反向代理把我的session请求转发到另一台服务器上，这种情况该怎么处理?...14 我看你对大数据比较了解，那你说说Spark(spark的内部构造，实现原理，解决了什么问题，运用场景等) 15 MapReduce 设计时为什么要设计成 map,reduce的操作，它解决了什么问题
在对象存储中，每个对象都会收到一个唯一的 id，消费者将使用它来检索它和丰富的元数据。 基于对象的存储系统不通过分层结构存储数据是其最显着的特征。...您可以使用浏览器来创建桶、上传对象以及浏览 MinIO 服务器的内容。 Linux 使用以下命令在运行 64 位 Intel/AMD 架构的 Linux 主机上运行独立的 MinIO 服务器。...将主机上运行的 Web 浏览器指向 http://127.0.0.1:9000 并使用 root 凭据登录。您可以使用浏览器来创建桶、上传对象以及浏览 MinIO 服务器的内容。...分布式安装 在大数据领域，通常的设计理念都是无中心和分布式。Minio分布式模式可以帮助你搭建一个高可用的对象存储服务，你可以使用这些存储设备，而不用考虑其真实物理位置。...Minio支持与Spark，Flink等技术方案进行整合，并且通过S3 Select实现数据查询的下沉，这让大数据的存储与查询分离提供了事实依据。这也就为数据湖的构建打下了坚实的基础。
父组件A和其子组件B/子组件C，B/C进行通信的方式 组件中eventbus的实现 组件如何设置并被使用 如何来创建多个项目？...立即执行函数解决闭包中访问变量的问题 事件轮训机制 原生js实现bind函数 一个函数，然后让你说他们的值是多少，为什么，预编译，严格模式，作用域链 算法 快拍 选择排序 浏览器渲染原理 二面 实现一个构造函数...给定一个表达式，使用什么数据结构来计算。 二叉平衡树 二叉树的后序遍历 虚拟内存的理解，分页式，分段式，段页式。 系统的调动方式，动态链接以及静态链接。 读写磁盘的原理。 TCP的状态，三次握手。...主要问了一些开放性的问题，比如： spark为什么使用scala开发 Flink和spark的区别 Spark源码，源码中给你印象最深的是哪部分。...二面 然后进行了菜鸟二面（40分钟），全称聊项目，最后一道分布式场景设计题 十九、腾讯面经： 数组和链表的区别 使用java语言如何创建单向链表。 反转链表。 找出两个字符串中的公共最长子串。
而在Tez中，几个reduce接收器可以直接连接，数据可以流水线传输，而不需要临时HDFS文件，这种模式称为MRR（Map-reduce-reduce*）。...Spark计算引擎 Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速、通用支持DAG（有向无环图）作业的计算引擎，类似于Hadoop MapReduce的通用并行框架，可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序...1．高效性 Spark会将作业构成一个DAG，优化了大型作业一些重复且浪费资源的操作，对查询进行了优化，重新编写了物理执行引擎，如可以实现MRR模式。...例如Spark可以使用YARN作为资源管理器，Spark也可以处理Hbase和HDFS上的数据。...在64位模式下的core i7处理器的单内核上，Snappy以250 MB/秒或更多的速度压缩，并以500 MB/秒或更多的速度解压。
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