信息系统项目管理(第四版)(高级项目管理)考试重点整理 第15章 项目风险管理(七)

博主2023年11月通过了信息系统项目管理的考试,考试过程中发现考试的内容全部是教材中的内容,非常符合我学习的思路,因此博主想通过该平台把自己学习过程中的经验和教材博主认为重要的知识点分享给大家,希望更多的人能够通过考试,知识点完全是根据纸质教材手敲上去的,如果有文字的错误请大家谅解哈,每天都会更新,每天进步一点点~~~ 关注【架构师成长之道】 输入“架构师视频课程”,即可免费获得全套架构师全套课程 ...

Spark面试整理-解释Spark中的内存管理和持久化机制

在Apache Spark中,内存管理和持久化机制是核心特性,它们对于提高大规模数据处理的效率和性能至关重要。 内存管理 统一的内存管理:Spark使用统一的内存管理模型,将执行内存(用于计算如shuffle、join等)和存储内存(用于缓存数据如RDDs)合并在一起。这种模型提供了更高的灵活性和效率。 内存分配:在这个模型中,Spark动态地在执行和存储之间调整内存分配,以优化整体性能。如果执行内...

Spark面试整理-解释Spark MLlib是什么

Apache Spark的MLlib(Machine Learning Library)是一个构建在Spark之上的机器学习库,旨在处理大规模的数据分析和挖掘任务。MLlib提供了一系列高效的算法和工具,这些工具被设计为可扩展和易于集成到大数据应用和流程中。以下是Spark MLlib的一些主要特点: 1. 广泛的机器学习算法 分类和回归:支持常见的分类和回归算法,如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度...

Spark面试整理-如何在Spark中优化分区?

在Apache Spark中,合理地优化分区是提高应用程序性能的关键步骤。分区决定了Spark作业的并行度和数据分布方式。以下是在Spark中优化分区的一些常用方法: 1. 选择合适的分区数量 默认分区数:Spark默认的分区数可能不是最优的。需要根据数据量和集群资源来调整分区数。 增加分区数:对于大型作业,增加分区数可以提高并行度和缩短执行时间。 减少分区数:对于小型作业,减少分区数可以减少任务调...

Spark面试整理-讨论DataFrame和DataSet的区别

在Apache Spark中,DataFrame和Dataset是两种核心的数据结构,它们用于处理结构化数据。尽管它们有很多相似之处,但也存在一些关键的区别。理解这些区别有助于在不同的应用场景中做出适当的选择。 DataFrame 定义:DataFrame是一个分布式的数据集合,类似于关系数据库中的表格。它由行和命名列组成,每列都有一个特定的数据类型。 类型安全:DataFrame不是类型安全的。这...

Spark面试整理-什么是Spark SQL?

Spark SQL是Apache Spark的一个模块,用于处理结构化数据。它提供了一个编程抽象,称为DataFrame,并作为分布式SQL查询引擎的作用。DataFrame是组织成命名列的数据集。通过将Spark SQL与Spark集成,用户可以使用SQL或DataFrame API在Spark程序中查询结构化数据。这种集成使得SQL查询可以与Spark程序的其他部分无缝地混合,从而提供了一种统一...

C++之STL的algorithm(6)之排序算法(sort、merge)整理

C++之STL的algorithm(6)之排序算法(sort、merge)整理 注:整理一些突然学到的C++知识,随时mark一下 例如:忘记的关键字用法,新关键字,新数据结构 C++ 的排序算法整理 C++之STL的algorithm(6)之排序算法(sort、merge)整理一、排序算法1、sort算法2、random_shuffle 随机洗牌算法3、reverse 反转算法4、 merge 合...

Spark面试整理-解释Spark Streaming是什么

Spark Streaming是Apache Spark的一个组件,它用于构建可扩展、高吞吐量、容错的实时数据流处理应用。Spark Streaming使得可以使用Spark的简单编程模型来处理实时数据。以下是Spark Streaming的一些主要特点: 1. 微批处理架构 微批处理:Spark Streaming的核心是微批处理模型。它将实时输入的数据流切分为小的数据批(micro-batche...

Spark面试整理-Spark Streaming的工作原理

Spark Streaming的工作原理是将实时的数据流处理转化为一系列的微批处理作业,从而利用Apache Spark的快速计算能力来进行近实时的数据处理。以下是Spark Streaming的工作流程和核心概念: 1. 数据流的输入 输入源:数据流可以来自多种实时数据源,如Kafka、Flume、Kinesis或TCP套接字。 接收器:Spark Streaming使用接收器(Receiver)...

Spark面试整理-Spark如何处理大数据

Apache Spark处理大数据的能力归功于其设计和架构的几个关键方面。以下是Spark处理大数据时采用的主要方法和技术: 1. 分布式计算 集群部署:Spark可以在多个节点组成的集群上运行,这些节点可以是物理服务器或虚拟机。 并行处理:数据和计算任务在集群中的多个节点之间分布和并行执行,从而提高了处理速度和吞吐量。 2. 弹性分布式数据集(RDD) 数据抽象:RDD是Spark中的基本数据结构...
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