1.spark中的RDD是什么，有哪些特性？...都是HashPatitioner，默认值是父RDD中最大的分区数,这个参数通过spark.default.parallelism控制(在spark-sql中用spark.sql.shuffle.partitions...14.spark分布式集群搭建的步骤： 地球人都知道 这里可以概述下如何搭建高可用的spark集群（HA） 主要是引入了zookeeper 15.spark中的数据倾斜的现象，原因，后果： (1)、数据倾斜的现象...1）Spark core：是其它组件的基础，spark的内核，主要包含：有向循环图、RDD、Lingage、Cache、broadcast等，并封装了底层通讯框架，是Spark的基础。...6）GraphX是Spark中用于图和图并行计算 26.spark中worker 的主要工作是什么？
5、Apache Spark有哪些常见的稳定版本，Spark1.6.0的数字分别代表什么意思? 6、Mapreduce和Spark有什么区别与联系?...7、简单说一下hadoop和spark的shuffle相同和差异? 8、Spark为什么比mapreduce快? 9、简要描述Spark分布式集群搭建的步骤?...10、spark的有几种部署模式，每种模式特点? 11、spark集群运算的模式有哪些? 12、Spark有哪些算子，列举几个你熟悉的? 13、spark中的RDD是什么，有哪些特性?...21、如何解决spark中的数据倾斜问题? 22、spark中的数据倾斜的现象、原因、后果? 23、Spark有哪些优化方法? 24、spark中如何划分stage?...25、spark有哪些组件? ? 26、Spark中Work的主要工作是什么? 27、Spark driver的功能是什么? 28、如何配置spark master的HA?
1 Spark为什么快，Spark SQL 一定比 Hive 快吗 Spark SQL 比 Hadoop Hive 快，是有一定条件的，而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快，相反，...其实，关键还是在于 Spark 本身快。...Executor 每个 Spark 程序在每个节点上启动的一个进程，专属于一个 Spark 程序，与 Spark 程序有相同的生命周期，负责 Spark 在节点上启动的 Task，管理内存和磁盘。...当用 spark-shell 交互式工具提交 Spark 的 Job 时，Driver 在 Master 节点上运行；当使用 spark-submit 工具提交 Job 或者在 Eclipse、IDEA.../bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://Oscar-2.local:7077
2 Spark 优越性 Spark 的几个优势 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。...MapReduce 与 Spark 相比，有哪些异同点 基本原理上 1.1 MapReduce: 基于磁盘的大数据批量处理系统 1.2 Spark: 基于 RDD (弹性分布式数据集)数据处理，显示将...2.2 Spark 适合数据的挖掘，机器学习等多轮迭代式计算任务。 在 Spark 中，一个应用程序包含多个 Job 任务，在 MapReduce 中，一个 Job 任务就是一个应用。...Spark 对待转化操作和行动操作的方式很不一样，因此理解你正在进行的操作的类型是很重要的。...4 RDD 容错方式 Spark 选择记录更新的方式。但是，如果更新粒度太细太多，那么记录更新成本也不低。
|Please use the PageRank implementation found in org.apache.spark.graphx.lib.PageRank |for more...System.err.println("Usage: SparkPageRank ") System.exit(1) } showWarning() val spark...") .getOrCreate() val iters = if (args.length > 1) args(1).toInt else 10 val lines = spark.read.textFile...spark.stop() } }
一、面试题 Spark 通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？ hadoop和spark使用场景？...Spark streaming以及基本工作原理？ DStream以及基本工作原理？ spark有哪些组件？ spark工作机制？ 说下宽依赖和窄依赖 Spark主备切换机制原理知道吗？...通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？...Spark streaming以及基本工作原理？ Spark streaming是spark core API的一种扩展，可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。...15. spark解决了hadoop的哪些问题？ MR：抽象层次低，需要使用手工代码来完成程序编写，使用上难以上手； Spark：Spark采用RDD计算模型，简单容易上手。
spark集群运算的模式 Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中，当然 Spark 还有自带的 Standalone...on yarn(集群模式)： 运行在 yarn 资源管理器框架之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算。...on mesos(集群模式)： 运行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算。...Spark2.0的了解 更简单：ANSI SQL与更合理的API 速度更快：用Spark作为编译器 更智能：Structured Streaming rdd 怎么分区宽依赖和窄依赖 宽依赖：父RDD的分区被子...receiver从Kafka中获取的数据都存储在Spark Executor的内存中，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。
Spark面试题 1. 谈一谈你对spark的理解 1）我对Spark的理解可以从以下几个方面进行进一步说明： 2） Spark比MarReduce快的原因 2....介绍Spark的算子，介绍foreach和foreachPartition的区别 3. Spark中广播变量的作用 4. Spark的宽窄依赖，设计宽窄依赖的目的，相关算子 5....Spark的转换算子和行动算子有什么区别 7. 对Spark中Application、job、Stage、Task的理解 8. Spark的运行流程 9. Spark有几种部署方式 10....谈一谈你对spark的理解 定义（最基础的理解）： Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析（计算）引擎。...广泛的生态系统：Spark拥有丰富的生态系统，包括Spark SQL用于结构化数据处理、Spark Streaming用于实时流处理、MLlib用于机器学习、GraphX用于图计算等。
不会这20个Spark热门技术点，你敢出去面试大数据吗?，那一篇确实是非常精华，提炼出了非常重要同样非常高频的Spark技术点，也算是收到了一些朋友们的好评。...本篇博客，博主打算再出个番外篇，也就是再为大家分享一些Spark面试题，敢问各位准备好了么~ 1、Spark Application在没有获得足够的资源，job就开始执行了，可能会导致什么问题发生?...4、Spark为什么比mapreduce快？...spark是基于内存进行数据处理的，MapReduce是基于磁盘进行数据处理的 spark中具有DAG有向无环图，DAG有向无环图在此过程中减少了shuffle以及落地磁盘的次数 spark是粗粒度资源申请...都是HashPatitioner，默认值是父RDD中最大的分区数,这个参数通过spark.default.parallelism控制(在spark-sql中用spark.sql.shuffle.partitions
spark的stage的切分是根据宽依赖划分，最起码有一个ResultStage，从后往前每遇见一个宽依赖则会切分出一个ShuffleMapStage。...调优 spark的四个方面调优 (15)Spark数据倾斜解决方案 spark数据倾斜的6种解决 https://blog.csdn.net/sghuu/article/details/103710145...的内存管理机制，spark1.6前后对比分析 (21)spark rdd、dataframe、dataset区别 (22)spark里面有哪些参数可以设置，有什么用 (23)hashpartitioner...与rangePartitioner的实现 (24)spark有哪几种join (25)spark jdbc(mysql)读取并发度优化 (26)Spark join算子可以用什么替代 (27)HBase...region切分后数据是怎么分的 (28)项目集群结构(spark和hadoop集群) (29)spark streaming是怎么跟kafka交互的，具体代码怎么写的，程序执行流程是怎样的，这个过程中怎么确保数据不丢
上篇文章给大家分享了前10个spark的企业面试题2020年最新Spark企业级面试题【上】，今天后续来了，来分享剩下的那个几个面试题。...三、Spark中的数据倾斜 ?...Spark中的数据倾斜，包括Spark Streaming和Spark Sql，表现主要有下面几种： Executor lost，OOM，Shuffle过程出错； Driver OOM 单个Executor...八、Spark的内存分布 ?...九、 Spark的落盘场景 ?
Spark 通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？ hadoop和spark使用场景？ spark如何保证宕机迅速恢复?...Spark streaming以及基本工作原理？ DStream以及基本工作原理？ spark有哪些组件？ spark工作机制？ 说下宽依赖和窄依赖 Spark主备切换机制原理知道吗？...通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？...Spark streaming以及基本工作原理？ Spark streaming是spark core API的一种扩展，可以用于进行大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理。...15. spark解决了hadoop的哪些问题？ MR：抽象层次低，需要使用手工代码来完成程序编写，使用上难以上手； Spark：Spark采用RDD计算模型，简单容易上手。
2000题41-70】Spark core面试篇02 这批Spark面试题由志愿者Taffry（某高校研究生）提供，非常感谢志愿者的优质题集，大家如果有好的面试题可以私信给群主（可加入志愿者群QQ群：...面试2000题71-100】Spark core面试篇03 Spark Core是Spark的基石，有很多知识点，面试题集的知识点比较跳跃和分散，建议系统学习了Spark知识再看面试题集。...本篇博文属于梅峰谷原创，转载请注明出处，如果您觉得对您有帮助，请不要吝啬点赞，你的赞，是志愿者们坚持的动力，是早日做出2000道高质量Spark面试题的动力，如有不准确的地方，请留言说明。...相关的面试题，主要涉及Spark on Yarn、Yarn、Mapreduce相关面试题。...一、面试题30题 1.MRV1有哪些不足？
一、 Spark 有几种部署方式？ ? spark 中的部署模式分为三种 Standalone， Apache Mesos， Hadoop YARN，那他们分别有啥作用那？...二、 Spark 提交作业参数 ? 企业问这个问题基本考验你对有没有是用spark提交过任务，以及是否了解每个参数的含义。合理设置参数也是可以起到优化作用的哦。...五、请列举Spark的transformation算子（不少于5个） ? Spark中的算子是非常多的我这里就列举几个我在开发中常用的算字吧。...以上10个企业中经常被问到的Spark面试题，也希望没有找到工作的小朋友找都自己满意的工作，我这边也会粉丝们带来我在自己在学习spark中整理的脑图和文档 微信搜索公众号【大数据老哥】回复【回复spark...面试题】，我们下期见~~~
作者 ：“大数据小禅” 专栏简介：本专栏主要分享收集的大数据相关的面试题，涉及到Hadoop，Spark，Flink，Zookeeper， Flume，Kafka，Hive，Hbase等大数据相关技术...个人主页：大数据小禅 面试题目录 1. spark 如何保证宕机迅速恢复? 2.Spark streaming 以及基本工作原理？ 3.spark 有哪些组件？ 4.spark 工作机制？...5.Spark 主备切换机制原理知道吗？ 6.spark 的有几种部署模式，每种模式特点？ 7.Spark 为什么比 mapreduce快？...8.简单说一下 hadoop 和 spark 的 shuffle 相同和差异？ 9.spark 工作机制 10.spark 的优化怎么做？ 11.数据本地性是在哪个环节确定的？...2）不支持增量迭代计算，Flink 支持 总结 Spark的面试题总共分成两个篇章，内容较多，小伙伴们可以选择自己需要的部分进行查看。
Action 算子会触发 Spark 提交作业（Job）。 count 3、讲解spark shuffle原理和特性？shuffle write 和 shuffle read过程做些什么？...流式数据块：只用在Spark Streaming中，用来存储所接收到的流式数据块 5、哪些spark算子会有shuffle？.../2017/03/13/Spark%E7%9A%84shuffle%E7%AE%97%E5%AD%90.html 6、讲解spark schedule（任务调度）？...因此spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。 8、Spark cache一定能提升计算性能么？...Spark在处理数据时构建了DAG有向无环图，减少了shuffle和数据落地磁盘的次数 Spark是粗粒度资源申请，而MapReduce是细粒度资源申请 22、一个RDD的partition数量是由什么决定的
作者 ：“大数据小禅” 专栏简介：本专栏主要分享收集的大数据相关的面试题，涉及到Hadoop，Spark，Flink，Zookeeper， Flume，Kafka，Hive，Hbase等大数据相关技术...个人主页：大数据小禅 面试题目录 1.Spark 的 shuffle过程？ 2.Spark 的数据本地性有哪几种？ 3.Spark 为什么要持久化，一般什么场景下要进行 persist 操作？...spark 所有复杂一点的算法都会有 persist 身影，spark 默认数据放在内存，spark 很多内容都是放在内存的，非常适合高速迭代，1000 个步骤只有第一个输入数据，中间不产生临时数据，但分布式系统风险很高...5）spark 1.6x parquet 方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度 spark1.6 和 spark1.5x 相比而言，提升了大约 1 倍的速度，在spark1.6X 中，...总结 Spark的面试题总共分成两个篇章，内容较多，小伙伴们可以选择自己需要的部分进行查看。
Apache Spark Spark is a fast and general cluster computing system for Big Data....//spark.apache.org/ Online Documentation You can find the latest Spark documentation, including a programming...Building Spark Spark is built using Apache Maven....For instance: MASTER=spark://host:7077 ....Running Tests Testing first requires building Spark. Once Spark is built, tests can be run using: .
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