1. Spark 的运行流程？ 具体运行流程如下：SparkContext 向资源管理器注册并向资源管理器申请运行 Executor资源管理器分配 Executor，然后资源管理器启动 ExecutorExecutor 发送心跳至资源管理器SparkContext 构建 DAG 有向无环图将 DAG 分解成 Stage（TaskSet）把 Stage
转载
2024-09-30 17:59:39
52阅读
在现代大数据处理环境中，Apache Spark 已逐渐成为主流选择。然而，在大数据面试中，如何有效地设计和管理数据备份及恢复解决方案将直接影响项目的成功与否。本文将通过关键结构展示一个完整的备份与恢复策略，帮助应对“spark 大数据面试”相关的技术问题。
### 备份策略
在设计备份策略时，我们采用甘特图展示周期计划，这有助于快速识别备份任务的时间安排。在备份过程中，选择合适的存储介质对维
目录1 Flink VS Spark运行角色2 生态3 运行模型4 编程模型对比5 任务调度原理6 时间机制对比7 kafka 动态分区检测8 容错机制及处理语义9 Back pressure背压/反压 1 Flink VS Spark运行角色⚫ Spark Streaming 运行时的角色(standalone 模式)主要有
原创
2021-09-13 23:11:59
156阅读
Flink 根据用户提交的代码生成 StreamGraph，经过优化生成 JobGraph，然后提交给JobManager 进行处理， JobManager 会谓的有界流和无界流。
原创
2023-10-18 11:19:25
191阅读
# Flink and Spark: A Comparative Study
## Introduction
In the world of big data processing, Apache Flink and Apache Spark are two popular open-source frameworks. Both frameworks offer distributed co
原创
2023-08-23 09:02:21
32阅读
Spark 和 Flink 都是通用的开源大规模处理引擎，目标是在一个系统中支持所有的数据处理以带来效能的提升。两者都有相对比较成熟的生态系统。是下一代大数据引擎最有力的竞争者。 Spark 的生态总体更完善一些，在机器学习的集成和易用性上暂时领先。 Flink 在流计算上有明显优势，核心架构和模型也更透彻和灵活一些。 Flink 和 Spark 对比 通过前面的学习，我们了解到，Spark和Fl
转载
2023-08-16 05:02:53
63阅读
1、Flink是如何支持批流一体的？ 本道面试题考察的其实就是一句话：Flink的开发者认为批处理是流处理的一种特殊情况。批处理是有限的流处理。Flink 使用一个引擎支持了DataSet API 和 DataStream API。 2、Flink是如何做到高效的数据交换的？在一个Flink Job中，数据需要在不同的task中进行交换，整个数据交换是有 TaskManager 负责
转载
2024-05-29 11:25:56
27阅读
主题：Spark 大数据处理最佳实践内容框架：大数据概览如何摆脱技术小白Spark SQL 学习框架EMR Studio 上的大数据最佳实践1大数据概览 大数据处理 ETL (Data → Data)大数据分析 BI (Data → Dashboard)机器学习 AI (D
转载
2024-07-18 08:29:23
52阅读
文章目录1. 问题背景2. 测试代码3. 生成的DAG图1. job02. job14. job0 产生的时机源码分析1. 调用DataFrameReader.load，DataFrameReader.loadV1Source2. 调用DataSoure.resolveRelation方法3. 调用DataSource.getOrInferFileFormatSchema()4. InMemor
转载
2023-09-27 17:00:02
118阅读
Spark Core面试篇01一、简答题1.Spark master使用zookeeper进行HA的，有哪些元数据保存在Zookeeper？答：spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置，包括Worker，Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中获得元数据信息，恢复
转载
2023-07-18 22:55:45
60阅读
《实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）——从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）》详细介绍了大数据工程师在实际工作中应该熟练掌握的大数据技术。全书共8章，分别是大数据技术概述、搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机、基于Hadoop构建大数据平台、基于HBase和Kafka构建海量数据存储与交换系统、用户行为离线分析—构建日志采集和分析平台、基于Spark的用户行为实时分析、基于Flink的用户行为实时分析、用户行为数据可视化。本书以一个完整的大数据项目为主线，涵盖Hadoop、Spark、Flink等主流大数据技术，按照大数据工程师的项目开发流程，理论与实践结合，逐步推进，使读者在学习大数据核心技术的同时，也能掌握开发大数据项目的完整流程，从而获得大数据项目开发经验。《实战大数据（Hadoop+Spark+Flink）——从平台构建到交互式数据分析（离线/实时）》既可以作为大数据工程师的必备开发手册，也可以作为高校大数据及相关专业的教材或实验手册。
原创
2021-07-05 23:04:14
4827阅读
1评论
大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。大数据处理框架处理框架和处理引擎负责对数据系统中的数据进行计算。虽然“引擎”和“框架”之间的区别没有什么权威的定义，但大部分时候可以将前者定义为实际负责处理数据操作的组件，后者则可定义为承担类似作用的一系列组件。那么在众多的大数据框架中，Flink、Hadoop和Apache Spark为何会脱颖而出。首要，Hado
转载
2024-09-21 11:22:40
51阅读
好的，下面是关于 Spark、Flink 和 Hadoop 的详细介绍，以及它们的应用场景示例和代码示例。一、Spark 介绍Apache Spark 是一个用于大数据处理的快速、通用的分布式计算系统，提供丰富的高级 API 和机器学习、图计算、流处理等功能。其核心特点是使用内存中的数据处理，可以大大提升数据计算速度。1.1 Spark 的特点内存计算：与 Hadoop 的磁盘存储计算不同，Spa
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ ,
原创
2022-02-10 15:19:16
334阅读
写在前面： 博主是一名大数据的初学者，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。.
原创
2021-06-01 14:14:50
577阅读
讲一下spark 的运行架构????Cluster Manager(Master)：在standalone模式中即为Master主节点，控一个进程一个spark程序的执行流程
原创
2022-12-12 21:20:37
652阅读
========= 基础 =========1、Flink 的 抽象层次有几种Stateful stream processingCore APITableSQL2、Window 类型(1)T
原创
2022-11-03 15:13:13
121阅读
# Spark和Flink面试指南
## 简介
在本篇文章中，我将向你介绍如何准备和实施一次关于Spark和Flink的面试。作为一名经验丰富的开发者，我将向你展示整个流程，并为每个步骤提供代码示例和解释。希望这篇文章能够帮助你成功地准备和完成面试。
## 流程概览
下面是整个流程的概述，其中包含了准备、实施和总结的步骤。我们将使用表格展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2023-09-02 14:29:52
75阅读
持续分享有用、有价值、精选的优质大数据面试题致力于打造全网最全的大数据面试专题题库1、说说Flink流批一体的特点？参考答案： 所有的数据都天然带有时间的概念，必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来，就形成了一个事件流，也叫作数据流。无界数据是持续产生的数据，所以必须持续地处理无界数据流。有界数据就是在一个确定的时间范围内的数据流，有
转载
2024-01-10 11:58:41
30阅读
根据个人面试经历总结： 1、简单说一下hadoop和spark的shuffle相同和差异?联系： Apache Spark 的 Shuffle 过程与 Apache Hadoop 的 Shuffle 过程有着诸多类似，一些概念可直接套用，例如，Shuffle 过程中，提供数据的一端，被称作 Map 端，Map 端每个生成数据的任务称为 Mapper，对应的，接收数据的一端，被称
转载
2023-07-11 17:47:45
95阅读
