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spArkstrEAming面试题

随着大数据的发展,人们对大数据的处理要求也越来越高,原有的批处理框架MapReduce适合离线计算,却无法满足实时性要求较高的业务,如实时推荐、用户行为分析等. Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,通过它提供的丰富的API、基于内存的高速执行引擎,用户可以结合流式、批处理和交互试查询应用.

主要内容:1. Spark Streaming 另类在线实验2. 理解Spark Streaming本质写在前面的话: 为什么我们要以SparkStreaming为切入点进行Spark的源码定制呢? 原因如下:1从研究目的来看在Spark创立之初,并没有现在我们常用的这些子框架,

若将spark作业以yarncluster模式提交到yarn,由yarn启动spark作业,在某个子节点的executor会监听该端口,接收数据.

把lines那行的两个map中第一个换成flatmap试试看或者把第二个map换成flatmap试试两种情况都试试看吧

这个问题,我回答了N多次了,为什么还有人问?当前肯定是有优势的,因为hadoop主要是做批处理计算的,实时处理不是hadoop的优势,虽然说spark streaming也是流处理模型,但是毕竟是新兴大数据的模型,它的streaming还没有被很多所应用,所以.

我有最新的大数据spark面试题,可以发给你,或者你到千锋网站上看下,也有很多IT岗位的面试题.

可以的,spark streaming主要四有四个方面. 能在故障报错与straggler的情况下迅速恢复状态; 更好的负载均衡与资源使用; 静态数据集与流数据的整合和可交互查询; 内置丰富高级算法处理库(sql、机器学习、图处理).

实际上Spark对于Python和R的支持并不理想,最好用Scala,其次是Java

去大讲台的福利社看看吧,他们是做大数据培训的老牌机构了,相信这方面的资源应该也有不少积累.

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