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新建的网站多长时间在百度搜到,网站怎么换域名,做水果的网站,申请摇号广州网站1. 简述hadoop 和 spark 的不同点#xff08;为什么spark更快#xff09; Hadoop是一个分布式管理、存储、计算的生态系统#xff0c;包括HDFS#xff08;分布式文件系统#xff09;、MapReduce#xff08;计算引擎#xff09;和YARN#xff08;资源调度器#xff09;…1. 简述hadoop 和 spark 的不同点为什么spark更快 Hadoop是一个分布式管理、存储、计算的生态系统包括HDFS分布式文件系统、MapReduce计算引擎和YARN资源调度器。Hadoop的作业称为Job每个Job包含多个Map Task和Reduce Task这些Task在各自的进程中运行当Task结束时进程也会随之结束‌ Spark是一个基于内存计算的框架使用RDD弹性分布式数据集进行数据处理。Spark的任务称为Application一个Application包含多个Job每个Job可以进一步划分为多个Stage每个Stage包含多个Task。Spark的Task可以在内存中执行避免了频繁的磁盘读写操作从而提高了处理速度‌ Hadoop使用MapReduce模型进行数据处理数据需要在磁盘上进行读写操作这导致了较高的I/O开销从而影响了处理速度‌ Spark采用内存计算技术数据存储在内存中减少了磁盘I/O操作显著提高了处理速度。Spark的处理速度通常是Hadoop的10到100倍‌

1. 谈谈你对RDD的理解 弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset, RDD是Apache Spark中的核心概念它是一个容错的、并行的数据结构可以让开发者以弹性的方式进行数据计算。 RDD具有以下特性 分布式RDD的数据可以分布在集群中的不同节点上。 弹性RDD在执行过程中可以根据需要重新分布数据集。 不可变RDD是只读的要改变RDD只能创建新的RDD。 缓存可以把RDD缓存起来在计算中再次使用。 容错RDD的每个阶段都会进行校验和如果在计算过程中有数据丢失可以通过父RDD重建。 3. 简述spark的shuffle过程 Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行划分并将数据发送给对应的 Reducer 的过程。 前一个stage的ShuffleMapTask进行shuffle write把数据存储在blockManager上面并且把数据元信息上报到dirver的mapOutTarck组件中下一个stage根据数据位置源信息进行shuffle read拉取上一个stage的输出数据 1、基于哈希的shuffle操作基于哈希的shuffle操作的原理在于将Mapperstage生成的中间数据按照Reduce的数量Reduce任务的数量取决于当前stage的RDD的分区数量进行切分。切分成多个bucket每个bucket对应一个文件。当reduce任务运行时会根据任务的编号和所依赖的mapper编号远程或者从本地取得相应的bucket作为reduce任务的输入数据进行处理 2、基于排序的shuffle操作 基于哈希的shuffle操作会产生很多文件这对文件系统来说是一个非诚大的负担而且在总数据量不大而文件特别多的情况下随机读写会严重降低I/O性能。大量文件的带来的问题还包括缓存。缓存所占用的内存过多是一笔很大的开销。每个shuffle map task只会产生一个索引文件以及这个文件的索引其中索引中 记载着这个文件的那些数据是被下游的那些reduce taskstage任务使用
2. spark的作业运行流程是怎么样的 Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。 1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源cpu、内存等 2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源在Worker节点上创建Executor 3、SparkContext 将程序代码jar包或者python文件和Task任务发送给Executor执行并收集结果给Driver。 5 spark driver的作用以及client模式和cluster模式的区别 drive 主要负责管理整个集群的作业任务调度executor是一个jvm进程专门用于计算的节点 client模式下driver运行在客户端cluster模式下driver运行在yarn集群。 6. 你知道Application、Job、Stage、Task他们之间的关系吗 1、一个应用程序对应多个job一个job会有多个stage阶段一个stage会有多个task 2、一个应用程序中有多少个行动算子就会创建多少个job作业一个job作业中一个宽依赖会划分一个stage阶段同一个stage阶段中最后一个算子有多少个分区这个stage就有多少个task因为窄依赖每个分区任务是并行执行的没有必要每个算子的一个分区启动一个task任务。如图所示阶段2最后一个map算子是对应5个分区reducebykey是3个分区总共是8个task任务。 3、当一个rdd的数据需要打乱重组然后分配到下一个rdd时就产生shuffle阶段宽依赖就是以shuffle进行划分的。
3. Spark常见的算子介绍一下10个以上 Transformation算子 Transformation算子用于转换RDD生成新的RDD但不会立即执行计算。它们通常用于中间数据处理。 ‌map‌对RDD中的每个元素应用一个函数返回一个新的RDD。 ‌flatMap‌将函数应用于RDD中的每个元素并将结果扁平化成一个新的RDD。与map的区别在于flatMap可以处理集合类型的元素。 ‌filter‌过滤RDD保留满足条件的元素返回一个新的RDD。 ‌union‌合并两个或多个RDDs。 ‌groupBy‌根据给定的函数将元素分组返回一个键值对RDD。 ‌sortBy‌根据给定的函数对RDD进行排序返回一个新的有序RDD。 ‌repartition‌重新分区RDD可以增加或减少分区数。 ‌coalesce‌减少RDD的分区数主要用于优化性能。 Action算子 Action算子用于触发计算并返回一个值或执行某些操作但不返回新的RDD。 ‌count‌统计RDD中的元素个数。 ‌collect‌将RDD中的元素收集到Driver并返回一个数组。 ‌first‌返回RDD中的第一个元素。 ‌take‌返回RDD中的前n个元素。 ‌reduce‌对RDD中的元素进行聚合操作。 ‌saveAsTextFile‌将RDD保存为文本文件。 ‌foreach‌对RDD中的每个元素应用一个函数通常用于调试或数据导出。 8. 简述map和mapPartitions的区别 map算子‌对RDD中的每个元素进行操作每次传入一个元素到定义的函数中返回处理后的元素。map算子的主要目的是将数据源中的数据进行转换和改变不会减少或增多数据‌ ‌mapPartitions算子‌对RDD中的每个分区进行操作每次传入一个分区的迭代器到定义的函数中返回处理后的迭代器。mapPartitions算子可以增加或减少数据因为它处理的是一批数据而不是单个元素‌ 9. 你知道重分区的相关算子吗 repartition(numPartitions: Int): RDD[T]这个算子会导致一个大的shuffle操作它会根据一个hashpartitioner的方式来重新分区数据。 coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean false): RDD[T]这个算子用来减少RDD的分区数量如果shuffle设置为false那么只有当新的分区数大于原来的分区数的时候这个操作才会减少计算资源。如果shuffle设置为true那么这个操作会进行shuffle不论新的分区数是否大于原来的分区数。 10. spark目前支持哪几种分区策略 ‌HashPartitioner‌采用哈希的方式对Key,Value键值对数据进行分区。其数据分区规则为partitionId Key.hashCode % numPartitions其中partitionId代表该Key对应的键值对数据应当分配到的Partition标识Key.hashCode表示该Key的哈希值numPartitions表示包含的Partition个数‌ ‌RangePartitioner‌将一定范围的数据映射到一个分区中。这种分区策略适用于需要对数据进行范围查询的场景‌ ‌CustomPartitioner‌用户可以根据具体需求自定义分区器以满足特定的分区要求‌ 11.简述groupByKey和reduceByKey的区别 ‌reduceByKey‌这是一个转换操作它对具有相同键的元素执行一个聚合函数reduce函数。具体而言它按键将元素进行分组然后对每个组内的值进行合并操作通常包括对相同键的所有值进行某种累积、求和或其他聚合操作。例如rdd.reduceByKey(lambda x,y: x y)会将相同的键的值累加起来‌ ‌groupByKey‌这也是一个转换操作但它根据键对RDD中的元素进行分组但不执行任何聚合操作。它只是将具有相同键的元素放在一个组中形成一个包含键和其对应值的迭代器。例如rdd.groupByKey()会将相同的键的值放在一起但不进行任何聚合操作‌ 简述reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey 的区别
4. 宽依赖和窄依赖之间的区别 窄依赖Narrow Dependency 窄依赖指的是父RDD的一个分区最多只被子RDD的一个分区所使用。这种依赖关系的特点是 ‌高效性‌由于每个父RDD的分区只需传输给一个子RDD的分区不存在数据混洗shuffle的过程因此执行效率较高。 ‌应用场景‌常见的操作包括map、filter、union等这些操作通常不会引起数据的重新组织。‌ 宽依赖Wide Dependency 宽依赖指的是父RDD的一个分区被多个子RDD的分区所使用。这种依赖关系的特点是 ‌性能损失‌由于需要重新组织和传输数据宽依赖会导致性能损失因为它需要进行全局的数据重新排序和传输这在处理大规模数据集时尤为昂贵。 ‌应用场景‌常见的操作包括groupByKey、reduceByKey、sortByKey等这些操作通常会引起数据的shuffle。‌
5. spark为什么需要RDD持久化持久化的方式有哪几种他们之间的区别是什么 Spark中的RDD弹性分布式数据集是懒加载的只有在遇到行动算子如collect、count等时才会从头开始计算。如果同一个RDD被多次使用每次都需要重新计算这会显著增加计算开销。为了避免这种情况可以将RDD持久化到内存或磁盘中以便在后续操作中直接使用持久化的数据从而避免重复计算提高计算效率‌ cache‌ 这是persist的一种简化方式作用是将RDD缓存到内存中以便后续快速访问。cache操作是懒执行的即执行action算子时才会触发‌ ‌persist‌ 提供了不同的存储级别包括仅磁盘、仅内存、内存或磁盘、内存或磁盘副本数、序列化后存入内存或磁盘等。用户可以根据不同的应用场景进行选择‌ ‌checkpoint‌ 将数据永久保存用于减少长血缘关系带来的容错成本。checkpoint不仅保存了数据还保存了计算该数据的算子操作。当需要恢复数据时可以通过这些操作重新计算而不仅仅是依赖于原始数据。checkpoint在作业完成后仍然保留可以用于后续的计算任务‌ 15. 简述spark的容错机制 stage输出失败的时候上层调度器DAGScheduler会进行重试计算过程中某个task失败,底层调度器会进行重试。计算过程中如果部分计算结果丢失可以根据窄依赖和宽依赖的血统重新恢复计算。如果血统非常长可以对中间结果做检查点写入磁盘中如果后续计算结果丢失那么就从检查点的RDD开始重新计算
6. 除了RDD你还了解spark的其他数据结构吗 算子以外的代码都是在Driver端执行算子里面的代码都是在Executor端执行。 了解累加器和广播变量两种数据结构。 累加器就是分布式共享只写变量简单说一下它的原理累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver程序中定义的变量在Executor端的每个Task都会得到这个变量的一份新的副本每个task更新这些副本的值后传回Driver端进行合并。 广播变量就是分布式共享只读变量简单说一下它的原理用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值以供一个或多个spark操作使用。
7. spark调优
8. 谈一谈RDD,DataFrame,DataSet的区别 RDD 提供了低级别的控制和灵活性但性能通常较低。DataFrame 提供了结构化的数据处理和优化但缺乏类型安全。Dataset 结合了两者的优点提供了类型安全和高级操作但在 PySpark 中主要使用 DataFrame API。 RDD 不可变性RDD 一旦创建其内容不能更改。所有的转换操作都会生成一个新的 RDD。 分布式计算RDD 以分布式方式存储在集群的多个节点上并支持并行计算。 容错性RDD 通过追踪其生成过程的血统信息lineage实现容错。如果某个分区的数据丢失可以通过重新计算恢复数据。 操作RDD 提供了两种操作转换如 map、filter、flatMap和行动如 collect、count、reduce。 DataFrame 结构化数据DataFrame 有明确的列和数据类型类似于关系型数据库中的表。 优化通过 Catalyst 优化器进行查询优化并支持 Tungsten 执行引擎以提高性能。 操作支持 SQL 查询、DataFrame 操作如 select、filter、join、groupBy。Dataset 类型安全在编译时检查数据类型错误提供类型安全的操作。 高层次 API提供类似于 DataFrame 的高级操作同时保留类型安全的特性。 操作支持类型安全的操作如 map、flatMap、filter并且可以通过 DataFrame API 进行操作。 19. Hive on Spark与SparkSql的区别 ‌Spark SQL‌主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。它通过SQL解析引擎解析SQL语句最终转换为Spark RDD的方式去执行。Spark SQL的目的是为懂得数据库管理系统DBMS但不熟悉Spark的用户准备的‌ ‌Hive on Spark‌Hive作为数据仓库负责一部分的解析和优化计算而Spark作为Hive的底层执行引擎之一负责一部分的计算。Hive on Spark结合了Hive的SQL处理能力和Spark的计算性能提供了高效的数据处理能力‌
9. sparksql的三种join实现 Broadcast Join 将大小有限的维度表的全部数据分发到每个节点上供事实表使用。executor存储维度表的全部数据一定程度上牺牲了空间换取shuffle操作大量的耗时这在SparkSQL中称作 Broadcast Join。Shuffle Hash Join 当表比较大时采用 broadcast join 会对driver端和executor端造成较大的压力,可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份较小的数据集进行并行计算利用key相同必然分区相同的这个原理Spark SQL将较大表的 join 分而治之先将表划分成 n 个分区再对两个表中相对应分区的数据分别进行 Hash Join这样即在一定程度上减少了driver广播一侧表的压力也减少了executor端取整张被广播表的内存消耗。Sort Merge Join 大表对大表 上面介绍的两种实现对于一定大小的表表适用但当两个表都非常大时显然无论用哪种都会对计算内存造成很大压力。这是因为join 时两者采取的都是 hash join 首先将两张表按照 join keys 进行了重新shuffle保证 join keys值相同的记录会被分在相应的分区。分区后对每个分区内的数据进行排序排序后再对相应的分区内的记录进行连接。因为两个序列都是有序的从头遍历碰到 key 相同的就输出如果不同左边小就继续取左边反之取右边。可以看出无论分区有多大Sort Merge Join 都不用把某一侧的数据全部加载到内存中而是即用即丢从而大大提升了大数量下 sql join 的稳定性。 简单介绍下sparkstreaming 你知道sparkstreaming的背压机制吗 SparkStreaming有哪几种方式消费Kafka中的数据它们之间的区别是什么