Spark面试干货总结！（8千字长文、27个知识点、21张图）
都说金九银十是找工作的绝佳时期，那现在土哥就以面试的方式为大家总结 Spark 面试所涉及的基础知识点。主要从以下 3 个方面进行分析，大纲如下:一、Spark 基础篇1、Spark 是什么？Spark 是一个通用分布式内存计算引擎。2009 年在加州大学伯克利分校 AMP 实验室诞生，2014 年...
这......Spark面试题完全不会啊！
1.什么是 Apache Spark? 它有什么特点?Apache Spark是一个分布式计算框架，它可以在大 规模数据集上进行高效的数据处理和分析。它最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2013年成为Apache软件基金会的顶级项目。Apache Spark的特点包括：快速：相比于传统...
spark 几道面试题
Spark与mapreduce的区别？spark on yarn client模式与cluster的区别？spark 的三种shuffle ?spark sql三种join方式？RDD有什么缺陷？Checkpoint 和持久化机制的区别？groupByKey和reduceByKey区别？为什么Spa...
Spark性能调优-RDD算子调优篇（深度好文，面试常问，建议收藏） （一）
RDD算子调优不废话，直接进入正题！1. RDD复用在对RDD进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算，如下图所示：对上图中的RDD计算架构进行修改，得到如下图所示的优化结果：2. 尽早filter获取到初始RDD后，应该考虑尽早地过滤掉不需要的数据...
Spark面试题（二）
1、Spark有哪两种算子？Transformation（转化）算子和Action（执行）算子。2、Spark有哪些聚合类的算子,我们应该尽量避免什么类型的算子？在我们的开发过程中，能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle...
Spark面试题（五）——数据倾斜调优
1、数据倾斜数据倾斜指的是，并行处理的数据集中，某一部分（如Spark或Kafka的一个Partition）的数据显著多于其它部分，从而使得该部分的处理速度成为整个数据集处理的瓶颈。数据倾斜俩大直接致命后果。1、数据倾斜直接会导致一种情况：Out Of Memory。2、运行速度慢。主要是发生在Sh...
Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优
1、Shuffle优化配置 -spark.shuffle.file.buffer默认值：32k参数说明：该参数用于设置shuffle write task的BufferedOutputStream的buffer缓冲大小。将数据写到磁盘文件之前，会先写入buffer缓冲中，待缓冲写满之后，才会溢写到磁...
Spark面试
1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据，转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型，比如longwritable、text等 将键值对集合输入mapper进行业务处理过程，将其转换成需要的key-val...
Hadoop/Spark相关面试问题总结
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