减肥网站模板,深圳几个区,网站空间租用多少钱,重庆是哪个省的城市哪个市戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦#xff01;作者 | 游骑小兵责编 | 阿秃Spark问题精华Q#xff1a;什么是Spark#xff1f;A#xff1a;简单理解#xff0c;Spark是在Hadoop基础上的改进#xff0c;是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架… 戳蓝字“CSDN云计算”关注我们哦作者 | 游骑小兵责编 | 阿秃Spark问题精华Q什么是SparkA简单理解Spark是在Hadoop基础上的改进是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架Spark基于map reduce算法实现的分布式计算拥有Hadoop MapReduce所具有的优点但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中从而不再需要读写HDFS因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。Q为什么要学Spark?A基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上进行存储和容错。出于任务管道承接的考虑当一些查询翻译到MapReduce任务时往往会产生多个Stage而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统如HDFS来存储每一个Stage的输出结果。Spark是MapReduce的替代方案而且兼容HDFS、Hive可融入Hadoop的生态系统以弥补MapReduce的不足。QSpark有什么特性A1、高效性运行速度提高100倍。Apache Spark使用最先进的DAG调度程序查询优化程序和物理执行引擎实现批量和流式数据的高性能。2、易用性Spark支持Java、Python和Scala的API还支持超过80种高级算法使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。3、通用性Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询Spark SQL、实时流处理Spark Streaming、机器学习Spark MLlib和图计算GraphX。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。4、兼容性Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器器并且可以处理所有Hadoop支持的数据包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架这样进一步降低了Spark的使用门槛使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。QSpark生态圈介绍ASpark力图整合机器学习MLib、图算法GraphX、流式计算Spark Streaming和数据仓库Spark SQL等领域通过计算引擎Spark弹性分布式数据集RDD架构出一个新的大数据应用平台。Spark生态圈以HDFS、S3、Techyon为底层存储引擎以Yarn、Mesos和Standlone作为资源调度引擎使用Spark可以实现MapReduce应用基于SparkSpark SQL可以实现即席查询Spark Streaming可以处理实时应用MLib可以实现机器学习算法GraphX可以实现图计算SparkR可以实现复杂数学计算。QSpark与Hadoop的对比ASpark的中间数据放到内存中对于迭代运算效率更高。Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面有RDD的抽象概念。所以Spark比Hadoop更通用。Qspark的组成有哪些ASpark组成(BDAS)全称伯克利数据分析栈通过大规模集成算法、机器、人之间展现大数据应用的一个平台。也是处理大数据、云计算、通信的技术解决方案。它的主要组件有SparkCore将分布式数据抽象为弹性分布式数据集RDD实现了应用任务调度、RPC、序列化和压缩并为运行在其上的上层组件提供API。SparkSQLSpark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包可以让我使用SQL语句的方式来查询数据Spark支持 多种数据源包含Hive表parquest以及JSON等内容。SparkStreaming是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件。MLlib提供常用机器学习算法的实现库。GraphX提供一个分布式图计算框架能高效进行图计算。BlinkDB用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎。Tachyon以内存为中心高容错的的分布式文件系统。QSpark的工作流程是什么样的呢A通俗的解释就是Spark是为了处理数据而生的平台用一个比喻来形容它是餐馆。餐馆搭建好了后就会有顾客顾客的各种需求都得有人去处理那么这时的Master就像是服务员负责了解顾客的要求并把需求按照一定规律分配给厨师Worker这个顾客的需求就是一个APP但这个APP不止包括了一个菜job整个订单里有很多个job每个job都得由这些厨师处理厨师的手就像是具体处理的Executor负责所有的包括shuffle啊filter啊map啊reduce等等具体的对原材料RDD的处理。driver就像是懒惰的厨师长worker向它申请资源同时它负责接收下面的人处理好的半成品材料或者完成品的菜品但它自己并不干具体的活如果是别人处理好的半成品driver就将它分配给它认为有空的人接着处理可能是map后要reduce的东西直到目前的stage结束得到具体想要的结果如果是直接就是想要的数据形式一个job的完成那么driver就通知master收货并反馈给顾客可能是python程序scala程序等等。QApache Spark和Apache Storm之间有什么差异用户应该根据什么来加以选择AApache Spark是一个内存中的分布式数据分析平台- 主要针对加快批量分析工作,反复机器学习的工作交互式查询和图形处理。一个最主要区别是Spark使用弹性分布式数据集RDD。RDD是通过并行运算符来进行计算并根据定义它是一成不变的。RDD允许Spark基于谱系信息容错的独特的形式。如果你对执行Hadoop MapReduce作业更快那么Spark是一个很好的选择即使在这里需要考虑内存的因素。Apache Storm是专注于流处理或者一些所谓复杂事件的处理。Storm实现容错的方法进行计算或者以流水线的方式多次计算一个事件由于Storm进入一个需要特定格式的系统那么可能导致它转换为一个非结构化的数据。Storm和Spark存在相当不同的使用情况。Storm和Spark流更多是类似“苹果和苹果”比较。由于Spark的SSD本身是不可变的Spark流实现在用户定义的时间间隔“定量”来实现更新得到改造成自己的RDD的方法从而Spark的并行操作人员可以对这些RDD进行计算。这是与Storm处理每个事的不同之处。这两种技术之间的一个主要区别是Spark进行数据的并行计算而Storm则是任务的并行计算。无论是那种方法都有它表现价值的一方面。QRDD的核心概念是什么AClient客户端进程负责提交作业到Master。Master:Standalone模式中主控节点负责接收Client提交的作业管理Worker并命令Worker启动分配Driver的资源和启动Executor的资源。WorkerStandalone模式中slave节点上的守护进程负责管理本节点的资源定期向Master汇报心跳接收Master的命令启动Driver和Executor。Driver一个Spark作业运行时包括一个Driver进程也是作业的主进程负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGSchedulerTaskScheduler。Executor即真正执行作业的地方一个集群一般包含多个Executor每个Executor接收Driver的命令Launch Task一个Executor可以执行一到多个Task。QRDD有哪些常见术语?ADAGScheduler实现将Spark作业分解成一到多个Stage每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。TaskScheduler实现Task分配到Executor上执行。Task运行在Executor上的工作单元。JobSparkContext提交的具体Action操作常和Action对应。Stage每个Job会被拆分很多组任务(task)每组任务被称为Stage也称TaskSet。RDDResilient Distributed Datasets的简称弹性分布式数据集是Spark最核心的模块和类。Transformation/ActionSparkAPI的两种类型;Transformation返回值还是一个RDDAction返回值不少一个RDD而是一个Scala的集合;所有的Transformation都是采用的懒策略如果只是将Transformation提交是不会执行计算的计算只有在Action被提交时才会被触发。QRDD提供了哪些操作ARDD提供了两种类型的操作transformation和action1. transformation是得到一个新的RDD方式很多比如从数据源生成一个新的RDD从RDD生成一个新的RDD2. action是得到一个值或者一个结果(直接将RDD cache到内存中)3. 所有的transformation都是采用的懒策略就是如果只是将transformation提交是不会执行计算的计算只有在action被提交的时候才被触发。DataFrame带有Schema信息的RDD主要是对结构化数据的高度抽象。DataSet结合了DataFrame和RDD两者的优势既允许用户很方便的操作领域对象又具有SQL执行引擎的高效表现。QRDD中关于转换(transformation)与动作(action)有什么区别Atransformation会生成新的RDD而后者只是将RDD上某项操作的结果返回给程序而不会生成新的RDD;无论执行了多少次transformation操作RDD都不会真正执行运算(记录lineage)只有当action操作被执行时运算才会触发。QRDD 与 DSM的最大不同是什么ARDD只能通过粗粒度转换来创建而DSM则允许对每个内存位置上数据的读和写。在这种定义下DSM不仅包括了传统的共享内存系统也包括了像提供了共享 DHT(distributed hash table) 的 Piccolo 以及分布式数据库等。福利扫描添加小编微信备注“姓名公司职位”入驻【CSDN博客】加入【云计算学习交流群】和志同道合的朋友们共同打卡学习推荐阅读漫画什么是希尔排序一次失败的面试复习一次一致性哈希算法Pandas中第二好用的函数 | 优雅的Apply程序员因接外包坐牢 456 天两万字揭露心酸经历限时早鸟票 | 2019 中国大数据技术大会BDTC超豪华盛宴抢先看阿里开源物联网操作系统 AliOS Things 3.0 发布集成平头哥 AI 芯片架构雷声大雨点小Bakkt「见光死」了吗真香朕在看了
