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...
C++之STL整理（3）之map 用法（创建、赋值、方法）整理
C++之STL整理（3）之map 用法（创建、赋值、方法）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map用法整理 C++之STL整理（3）之map 用法（创建、赋值、方法）整理一、map的初始化1、 map构造函数2、 map赋值操作（=，swap）3、 map的容量（size、empty） 二、map的增删查改1、map插入...
C++之STL整理（4）之set 用法（创建、赋值、增删查改）详解
C++之STL整理（4）之set 用法（创建、赋值、增删查改）详解 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map用法整理 C++之STL整理（4）之set 用法（创建、赋值、增删查改）详解一、set的初始化1、set初始化（1）构造函数初始化（2）赋值操作（3）swap函数; 3、大小操作 二、set的增删查改1、插入操作inse...
C++面向对象整理（7）之运算符重载、operator关键字
C++面向对象整理（7）之运算符重载、operator关键字 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 类的运算符重载 C++面向对象整理（7）之运算符重载、operator关键字一、运算符重载1、运算符重载的定义2、加号的重载3、赋值号的重载 二、动态分配的内存时赋值`=`的运算符重载总结可以重载的运算符 提示：本文为 C++ 中...
Spark面试整理-解释什么是RDD（弹性分布式数据集）
弹性分布式数据集（RDD，Resilient Distributed Dataset）是Apache Spark的一个核心概念和基本抽象。它代表了一个不可变、分布式的数据集合，可以在集群的多个节点上并行处理。RDD的设计目标是提高大规模数据处理的效率和容错能力。以下是RDD的一些关键特性： 不可变性：一旦创建，RDD的数据就不能被修改。任何对数据的转换操作都会产生一个新的RDD。这种特性有助于容错和...
Spark面试整理-Spark是什么？
Apache Spark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，并于2010年开源。自那时起，Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点： 速度：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方...
【shell常用指令整理】
shell常用指令整理 greplessmorecatawknetstattailfheadpstopdudffindsed grep grep trace -c test.log:查看test.log中匹配到trace的个数 grep trace -c * -l:查看所有文件中匹配到trace的文件名 grep trace -C 5 test.log: 查看test.lua中所有匹配到trace所...
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（三）
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-如何创建RDD
在 Apache Spark 中，创建 RDD（弹性分布式数据集）可以通过几种不同的方式实现。以下是创建 RDD 的两种主要方法： 1. 从现有的数据集合中创建 这种方法通过对现有的数据集合（如数组或集合）应用并行化操作来创建 RDD。在 Scala、Python 或 Java 等支持的 Spark 编程语言中，可以使用 sparkContext.parallelize 方法。例如： Scala 示...
Spark面试整理-Spark与Hadoop的区别
Apache Spark和Hadoop是两个在大数据领域广泛使用的框架，它们有一些相似之处，但在设计和性能方面也有显著的不同。了解它们之间的区别有助于选择适合特定需求的工具。 相似之处 目的：Spark和Hadoop都是为了处理大规模的数据集。 生态系统：它们都拥有一个丰富的生态系统和社区，提供各种工具和扩展。 开源：两者都是开源项目，广泛用于学术和商业应用。 兼容性：Spark可以运行在Hadoo...