大数据Spark面试题汇总

大数据Spark面试题汇总

【下载地址】大数据Spark面试题汇总分享 本资源文件包含了79道关于大数据Spark的面试题及其详细解答。这些题目涵盖了Spark的核心概念、部署模式、性能优化、数据本地性、RDD特性、Shuffle过程、持久化操作、Join优化、Yarn执行过程、Container理解、Parquet文件存储优势、Partition与Block的关系以及Spark应用程序的执行过程等多个方面 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/70a08

资源描述

本资源文件包含了79道关于大数据Spark的面试题及其详细解答。这些题目涵盖了Spark的核心概念、部署模式、性能优化、数据本地性、RDD特性、Shuffle过程、持久化操作、Join优化、Yarn执行过程、Container理解、Parquet文件存储优势、Partition与Block的关系以及Spark应用程序的执行过程等多个方面。

题目示例

以下是部分题目的示例：

1. Spark 的有几种部署模式，每种模式特点？
2. Spark 为什么比 MapReduce 快？
3. 简单说一下 Hadoop 和 Spark 的 Shuffle 相同和差异？
4. Spark 的优化怎么做？
5. 数据本地性是在哪个环节确定的？
6. RDD 的弹性表现在哪几点？
7. RDD 有哪些缺陷？
8. Spark 的 Shuffle 过程？
9. Spark 的数据本地性有哪几种？
10. Spark 为什么要持久化，一般什么场景下要进行 persist 操作？
11. 介绍一下 join 操作优化经验？
12. 描述 Yarn 执行一个任务的过程？
13. Spark on Yarn 模式有哪些优点？
14. 谈谈你对 container 的理解？
15. Spark 使用 parquet 文件存储格式能带来哪些好处？
16. 介绍 partition 和 block 有什么关联关系？
17. Spark 应用程序的执行过程是什么？

使用说明

本资源文件适合正在准备大数据Spark相关面试的求职者，或者希望深入了解Spark技术细节的开发者使用。通过阅读这些面试题及其解答，您可以更好地掌握Spark的核心概念和实际应用中的常见问题。

贡献与反馈

如果您在使用过程中发现任何问题或有任何建议，欢迎通过GitHub的Issue功能提出反馈。我们非常欢迎社区的贡献，如果您有新的题目或解答，也可以通过Pull Request的方式提交。

版权声明

本资源文件遵循MIT开源协议，您可以自由使用、修改和分发本资源，但请保留原始版权声明。

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