24道数据仓库面试八股文（答案、分析和深入提问）整理
维度表强调的是数据的上下文和描述性，通常包含更丰富的属性信息。事实表则侧重于存储实际业务数据和度量，可以通过维度表的属性进行分析和查询。这样的结构有助于高效地进行数据分析，支持决策和业务洞察。这些概念相互关联，共同帮助构建一个高效、一致、可扩展的数据仓库，以便支持复杂的分析和决策过程。通过确保维度和
Spark-环境启动
从start-all.sh开始捋，一直捋到Master、Worker的启动并建立通信。
（五）Spark大数据开发实战：灵活运用PySpark常用DataFrame API
Spark大数据开发实战：灵活运用PySpark常用DataFrame API。本文数据来自采集豆瓣网分类排行榜 (“https://movie.douban.com/chart”)中各分类类别所有电影的相关信息并存储为csv文件。
Linux的Spark 环境部署
4.创建软连接 命令: ln -s /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 /export/server/spark。命令 scp -r /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 wtk1:/export/server/
（杭州大数据RD面经）字节、阿里、滴滴问题汇总
3、你谈到你的覆盖漏损gap比美团用户平台自有数据的gap更低，你清楚你低在哪里吗？6、讲述一下mapreduce的原理，数据倾斜主要体现在mr的哪几个阶段？有25匹马，5个赛道，每个道最多跑5匹马，问最少比多少次，可以选出跑的最快的前三名？9、你是怎样处理快照表生命周期晚于需要刷数起始时间的问题的
spark中RDD的累加器的详细解释
二、具体解释*：1. `val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)`： - 这里声明一个名为`sc`的变量，类型为`SparkContext`，并使用前面创建的`conf`配置对象作为参数来构造一个 SparkContext。最后打印 `counter
通过自然语言表达你的想法。GitHub Spark让任何人都能使用人工智能，为自己创建软件...
我们能否让任何人都能使用人工智能，为自己创建软件？尽管开发者喜欢定制自己的开发环境以提高效率和趣味性，但创建个性化应用程序的复杂性常常阻止他们这样做。如何使个性化软件的创建变得像定制开发环境一样简单?并让更多人能够轻松实现这种个性化。shadow：我今天仔细学习了Github最新发布的Spark介绍
基于Spark的国漫推荐系统
Django-Admin来自django.contrib也就是Django的标准库，默认被配置好，只需要激活启用即可，它的优势在于可以快速对数据库的各个表进行增删改查，一行代码即可管理一张数据库表，相比于手动后台1个模型一般需要4个urls，4个视图函数和4个模板，可以说Django完成了一个程序编
安装Spark-单机部署,Standalone集群部署,Spark on Yarn实现
SparkSession也是Spark程序中的一个类，功能类似于SparkContext，Spark2.0以后推出的，如果Hadoop生态的程序，例如MR、Hive、Sqoop、Oozie等使用YARN来计算。2-存储实时工具元数据。资源管理和任务调度：将所有从节点的资源在逻辑上合并为一个整体，将任
剖析Spark Shuffle原理（图文详解）
Shuffle 是指数据从一个节点重新分布到其他节点的过程，主要发生在需要重新组织数据以完成某些操作时。
【Spark 实战】基于spark3.4.2+iceberg1.6.1搭建本地调试环境
iceberg+spark搭建阅读本地调试环境
2023_Spark_实验十一：RDD基础算子操作
Spark3.4.1, Scala 2.13 RDD基础练习，使用Spark-shell练习，使用IDEA练习
尚硅谷大数据技术Spark2024新版教程-笔记01【Spark概述、Spark运行模式】
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基于SpringBoot+Vue的spark的汽车行业大数据分析系统(源码+LW+调试文档+讲解)
背景：在当今数字化时代，汽车行业产生了大量的数据，包括生产数据、销售数据、用户行为数据等。传统的数据处理方式难以满足对这些海量数据进行高效分析的需求。SpringBoot 和 Vue 是当前热门的开发框架，具有高效、便捷等特点，而 Spark 则是强大的大数据处理引擎。意义：为汽车行业提供全面、准确
Spark 3.3.x版本中的动态分区裁剪（DPP，Dynamic Partition Pruning）的实现及应用剖析
一种通用的描述是，DPP在分区级别过滤数据，注意它有别于`Partitioin Filter`。DPP是在`execute`阶段生效，对从数据源加载的`InputPartition`（Spark内部计算数据时定义的数据类型）进一步过滤，减少传递到下游算子的数据量；而`Partition Filter
Spark when to convert to vectorAssembler
在进行特征选择或特征转换时，可能需要将原始数据转换为一个统一的格式，以便后续的分析或模型训练。在Apache Spark中，将数据转换为向量形式通常是为了使用Spark MLlib库中的机器学习算法，特别是那些需要特征向量作为输入的算法。：在Spark的数据处理管道中，VectorAssembler
Spark常用RDD算子：transformation转换算子以及action触发算子
transformation 转换算子对RDD数据进行转化得到新的RDD，定义了一个线程任务。常见：map、filter、flatMap、reduceByKey、groupByKey、sortByKeyaction 执行算子触发计算任务，让计算任务进行执行，得到结果。触发线程执行的。常见：forea
Spark总结
spark，hadoop学习笔记，超细节！
小说那么多，利用Hadoop Spark大数据技术，打造小说数据可视化平台，一眼洞察市场趋势！
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SparkSubmit进程无法强制kill掉以及Flink相关error
SparkSubmit进程无法强制kill掉以及Flink相关error：Caused by: java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of org.apache.commons.collections.map.LinkedMap t
