spark常见面试题
首先会为最后 一个 RDD 创建一个 Stage，然后继续倒推，如果发现对某个 RDD 是宽依赖，那 么就会将宽依赖的那个 RDD 创建一个新的 Stage，那个 RDD 就是新的 Stage的最后一个 RDD。Spark streaming 内部的基本工作原理是：接受实时输入数据流，然后将数据拆
大数据核心面试题（Hadoop，Spark，YARN）
Hadoop是一个用于存储和处理大规模数据集的开源框架。用于分布式存储数据。用于分布式数据处理的计算框架。用于资源管理和作业调度。回答：负责管理HDFS的元数据，包括文件目录结构、文件到块的映射以及每个块的副本位置。它是HDFS的单点故障。负责存储实际的数据块，并定期向NameNode报告其存储的块
摸鱼大数据——Spark SQL——Spark on Hive部署
spark.sql("""insert into spark_demo.stu values(1,'张三'),(2,'李四')""")spark-sql>insert into spark_demo.stu values(1,'张三'),(2,'李四');（1）检查hive中 hive-site
【Spark快速大数据分析】四、键值对操作 - Pair RDD的转化操作
键值对：rdd ={(1,2), (3,4), (3,6)};other={(3,9)}在为每个键计算全局的总结果之前，先自动在每台机器上进行本地合并，
Spark SQL的基础知识
Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。将SQL查询与Spar
Spark原理之Cache Table的工作原理及实现自动缓存重复Table Scan的思考
CACHE TABLE，可以让用户自定义要缓存的结果集，实际上就是一个临时表，不过数据存储在Spark集群内部，由Application所分配的executors管理。一旦定义了一个缓存表，就可以在SQL脚本中随处引用这个表名，提高数据检索速度，同时也会资源不必要的资源开销。
大数据学习-Spark
大数据学习-Spark1.Spark-core1.Demo1WordCountpackage com.shujia.coreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}/* RDD:
Spark SQL基础
Spark SQL是一个用于结构化数据处理的Spark组件。所谓结构化数据，是指具有Schema信息的数据，例如JSON、Parquet、Avro、CSV格式的数据。与基础的Spark RDD API不同，Spark SQL提供了对结构化数据的查询和计算接口。将SQL查询与Spar
Spark实时（五）：InputSource数据源案例演示
实时监控json格式数据时，创建的Schema 中的字段需要与Json中的属性保持一致，否则在映射成表时，Schema中含有但在Json中没有的属性的字段对应的数据会为null。以上代码编写完成之后，向监控的目录“./data”中不断写入含有以下内容的文件，可以看到控制台有对应的流数据输出，这里一定
Spark中的JOIN机制
Apache Spark共提供了五种JOIN机制，其中常用的有三种：Shuffle Hash Join、Broadcast Hash Join及Sort Merge Join，它们都基于Hash Join，只不过需要在Hash Join前后进行Shuffle、Broadcast或Sort实际上，Ha
spark资源分配
Job 一个 action 算子一个job（save、collect 等）Stage Stage 调度的最小单元，Stage 的划分会产生shuffle。一个Job 由一个或多个StageTask 执行的最小单元，一个 Stage 由一个或多个 Task 组成Parallelism 一个task 就
Spark RDD结课总结
生成的RDD中保存的是T的值，Seq[String]部分的数据会按照Seq[(T,Seq[String])]的顺序存放到各个分区中，一个Seq[String]对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations()方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。reduceBy
MLlib机器学习入门：用Spark打造预测模型
Apache Spark 已然成为大数据处理领域的一颗璀璨明星。它以其卓越的性能、易用性以及丰富的生态系统，吸引了无数开发者投身于大数据的浪潮之中。如果你正是一名向往大数据领域的开发者，或是已经涉足其中但希望更深入地掌握Spark技术，那么请跟随这篇指南，我们将以一种“糙快猛”的策略，高效开启你的大
pyspark从0开始的入门教程
PySpark 是 Python 中 Apache Spark 的接口。使用 PySpark，您可以编写类似 Python 和类似 SQL 的命令，以在分布式处理环境中操作和分析数据。这是一个初学者程序，将引导您使用 PySpark 操作数据、构建机器学习管道和调整模型。
CDH6.3.2之升级spark-3.3.1
CDH中Spark默认版本2.4.0，我们对Hive升级到3.1.3版本，由于并未找到对应的 spark-hive 包，于是尝试使用Spark-3.3.1。spark3.3.1 for CDH6.3.2 包下载链接。
hadoop上的spark和Scala安装与配置
进入 /opt/software/ 查看是否导入scala、spark包（刚开始就导入包了，这里直接查看）然后进行文件的托拽到（/opt/software）目录下，也可以复制哦（可以两个包一起导入）（2）进入 /opt/software/ 查看是否导入scala、spark包。然后用tar命令解
spark运行的基本流程
Stage的DAG通过最后执行Stage为根进行广度优先遍历， 遍历到最开始执行的Stage执行， 如果提交的Stage仍有未完成的父母Stage， 则Stage需要等待其父Stage执行完才能执行。我们都知道， spark计算模型是在分布式的环境下计算的， 这就不可能在单进程空间中容纳所有的计算数
Spark的动态资源分配算法
本文讲解了Spark on Yarn的动态资源分配场景下，从Task信息的生成，到资源的请求，以及将生成的Task基于资源的Locality Preference调度到生成的Executor的整个过程。
Spark提交任务参数全面解析
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大数据面试题之Spark(1)
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