大数据技术与应用（Spark），2024年最新含面试题+答案

2）在 Spark 中引入了 RDD 的抽象，它是分布在一组结点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集的一部分丢失，则可以根据血缘关系对它们进行重建，保证了数据的高容错性。

3）移动计算而非移动数据，RDD 分区可以就近读取 HDFS 中的数据块到各个结点内存中进行计算。

4）使用多线程池模型来减少 Task 启动开销。

5）采用容错的、高可伸缩性的 Akka 作为通信框架。

2.Spark Streaming

Spark Streaming 是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如 Kafka、Flume、Twitter、Zero 和 TCP 套接字）进行类似 map、reduce 和 join 的复杂操作，并将结果保存到外部文件系统、数据库中，或应用到实时仪表盘上。

Spark Streaming 的核心思想是将流式计算分解成一系列短小的批处理作业，这里的批处理引擎是 Spark Core。也就是把 Spark Streaming 的输入数据按照设定的时间片（如 1 秒）分成一段一段的数据，每一段数据都转换成 Spark 中的 RDD，然后将 Spark Streaming 中对 DStream 的转换操作变为对 Spark 中的 RDD 的转换操作，将 RDD 经过操作变成的中间结果保存在内存中。

1. Spark SQL

可以执行SQL查询，支持基本的SQL语法和HiveQL语法，可读取的数据源包括Hive、HDFS、关系数据库（如MySQL）等。

1. Spark MLlib

Spark MLlib 实现了一些常见的机器学习算法和实用程序