大数据开发面试笔记本篇博客是本人学习大数据开发各种框架和经历各种面试总结的一些笔记，不全在面试中遇到，可以当做知识复习巩固，如果您希望查看重点，可以重点看kafka和flink相关的问题（本人在面试中遇到比较多），或者重点看在您的项目中出现比较多的框架。可以配合另一篇博客java面试笔记，会让您在面试中更有信心，希望能对您有启发。一、hadoop1、HDFS的写数据流程（1） 客户端通过 Dist
在当前大数据领域，Apache Spark 和 Hadoop 是两个非常流行的开源框架，可以帮助我们处理和分析海量数据。本文将通过一系列步骤来向刚入行的小白介绍如何实现“大数据 spark hadoop”。
### 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 Hadoop |
| 2 | 安装 Spark |
| 3 | 准备数据 |
| 4 | 使用
原创
2024-05-30 10:00:26
78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
大数据从概念走向落地，得益于大数据技术的成熟，尤其是以Hadoop为代表的第一代大数据系统框架，为大数据在企业当中的现实落地，提供了稳固的技术支持，而随着大数据的发展，大数据技术也在更新迭代。今天我们来聊聊大数据技术从Hadoop到Spark的发展概况。大数据技术产生背景大数据的应用和技术起源于互联网，首先是网站和网页的爆发式增长，搜索引擎公司最早感受到了海量数据带来的技术上的挑战，典型的就是Go
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2023-10-24 01:25:52
45阅读
在大数据方兴未艾之际，越来越多的技术被引进大数据领域。从多年前的mapreduce到现在非常流行的spark，spark自从出现以来就逐渐有替代mapreduce的趋势。既然如此，spark到底有什么过人之处？这么备受青睐?一、Spark是什么？Spark是一种通用的大数据计算框架，和传统的大数据技术MapReduce有本质区别。前者是基于内存并行计算的框架，而mapreduce侧重磁盘计算。Sp
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2023-07-12 12:33:02
158阅读
上周面试数据开发职位主要从公司的视角讲一下记录下面试流水。1. 三面技术一轮hr，面到了cto 整体来看是这一周技术含量最高信息量最大的一个，1到4轮过了4个小时，技术上的问题主要问的对数据分层的理解。1. 一面自我介绍、目前团队的规模多大（20）、你负责的模块是那些（购物、短信、增长）、那几个人在做2. 数据架构图划分（五层架构讲了7分钟左右）3. 指标口径怎么统一 、那些工作（定标准
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2024-08-23 10:14:19
99阅读
本篇大部分内容參考网上，当中性能部分參考：http://blog.cloudera.com/blog/2009/12/7-tips-for-improving-mapreduce-performance/、http://www.idryman.org/blog/2014/03/05/hadoop-p...
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2016-01-06 09:47:00
204阅读
2评论
列举Hadoop生态的各个组件及其功能、以及各个组件之间的相互关系，以图呈现并加以文字描述。hadoop生态圈中包含很多组件，有HDFS、Mapreduce、Hive、Hbase、Yarn、Pig、Zookeeper、Avro和Chukwa。组件名功能及作用优势局限应用场景相关功能组件HDFS分布式文件系统。存储是大数据技术的基础（1）高吞吐量访问； （2）高容错性； （3）容量扩充（1）不适合低
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2023-07-14 14:29:58
60阅读
目录Hadoop1. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈2. 请列出正常工作的Hadoop集群中Hadoop都分别需要启动哪些进程，它们的作用分别是什么?3. HDFS读写流程Spark1. 对于Spark存在的数据倾斜问题你有什么好的解决方法吗？2. 简述你所理解的 Spark 的 shuffle 过程3. Spark中的算子分为哪两类？Hive1. 谈一下hive的特点，以及hive和RDBMS
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2023-10-16 06:16:37
52阅读
发现两套大数据的面试题，和你分享一下
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2018-09-18 17:53:59
458阅读
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
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2024-09-30 17:59:39
52阅读
分布式计算这一块，自己也是刚接触不久，故在此做一下简单的记录，以便后续的学习。首先总结一下市面上的主要大数据解决方案：解决方案开发商类型描述stormTwitter流式处理Twitter 的新流式大数据分析解决方案S4Yahoo!流式处理来自 Yahoo! 的分布式流计算平台HadoopApache批处理MapReduce 范式的第一个开源实现
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2023-09-18 16:37:44
151阅读
spark是什么Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎
---百度百科由此可知，spark是一项处理大规模数据是技术，所以在了解Spark之前，熟悉以下开源的大数据技术对Spark的使用会很有帮助。- 1、HadoopHadoop是最早流行的开源大数据技术之一，是一个可扩展、可容错的系统，用来处
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2024-04-11 12:49:15
39阅读
大数据本身是个很宽泛的概念，Hadoop生态圈（或者泛生态圈）基本上都是为了处理超过单机尺度的数据处理而诞生的。你可以把它比作一个厨房所以需要的各种工具，锅碗瓢盆，各有各的用处，互相之间又有重合。你可以用汤锅直接当碗吃饭喝汤，你可以用小刀或者刨子去皮。但是每个工具有自己的特性，虽然奇怪的组合也能工作，但是未必是最佳选择。Hadoop是一个分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，
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2023-09-13 22:58:47
217阅读
若说大数据处理框架当中的强劲对手，Spark和Hadoop一定名列其中。Hadoop框架发行得早，系统稳定可靠，Spark发行得相对晚一些，但是在计算性能上，有极大的提升。这两者各有优势，因此常常被拿来做对比。今天我们来聊聊Spark和Hadoop工作流程有何不同。 Hadoop可以说是大数据领域资格“最老”的平台框架了，到今年，已经有了十来年的发展历史了，一提到大数据，必提到Hadoop，Had
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2023-08-31 11:28:56
83阅读
Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组
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2023-10-13 15:03:24
66阅读
1、MapReduced的工作流程输入分片（inputsplit）：在进行map计算之前，mapreduce会根据输入文件计算输入分片（input split），每个输入分片（input split）针对一个map任务；存储的并非数据本身，而是一个分片长度和一个记录数据的位置的数组，输入分片（input split）往往和hdfs的block（块）关系很密切map阶段：程序员编写好的map函数了，
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2023-11-30 11:16:01
49阅读
# 医疗信息大数据分析技术：Hadoop与Spark
## 引言
随着科技的不断进步，医疗领域也迎来了大数据时代。医疗信息大数据的分析对于疾病预测、临床决策和医疗资源优化具有重要意义。而Hadoop和Spark作为两个流行的大数据处理框架，为医疗信息大数据的分析提供了强大的技术支持。
本文将介绍Hadoop和Spark在医疗信息大数据分析中的应用，并给出相应的代码示例。
## Hadoop
原创
2023-09-10 06:41:54
249阅读
# 大数据处理技术的探索：Hadoop、Hive、HBase与Spark
在当今信息爆炸的时代，大数据的处理与分析显得尤为重要。随着互联网的快速发展，数据量呈爆炸式增长，如何高效存储、处理和分析这些数据成为了一个紧迫的课题。本文将介绍几个重要的大数据技术——Hadoop、Hive、HBase和Spark，并通过代码示例深入理解这些技术的应用。
## 1. Hadoop概述
Hadoop是一个
谈到大数据，相信大家对hadoop和ApacheSpark这两个名字并不陌生。然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。他们究竟是危言耸听?哗众取宠?还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比，Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据培训的话，应该从哪一种开始呢?(1)先说二者之间的区别吧。首先，Hadoop与Spark解决问题
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2023-11-08 18:19:14
50阅读
