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-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-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-Spark中的转换和行动操作有哪些？
在Apache Spark中，操作主要分为两类：转换（Transformations）和行动（Actions）。这些操作定义了如何处理RDD（弹性分布式数据集）。 转换操作（Transformations） 转换操作是应用于RDD的操作，它们创建一个新的RDD。转换操作是懒惰的，也就是说，它们不会立即计算结果，而是在触发行动操作时才计算。一些常见的转换操作包括： map：对RDD中的每个元素应用一个...
【MySQL】mysql数据库小功能整理，持续更新~
目录 1、把从数据库中查询出的两个字段拼接 2、自定义新字段 1、把从数据库中查询出的两个字段拼接 在ThinkPHP中使用 field 查询数据库字段时，使用数据库自带的CONCAT函数使两个字段拼接成一个新的自定义字段。 示例： 有两个字段 number 和 filename，其中number数据是1，filename字段数据是软件工程，把查出来的number和filename两个字段拼接成一个新...