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
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
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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
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一、 Mysql 1. SQL 的 select 语句完整的执行顺序 SQL Select 语句完整的执行顺序： 1、 from 子句组装来自不同数据源的数据； 2、 where 子句基于指定的条件对记录行进行筛选； 3、 group by 子句将数据划分为多个分组； 4、使用聚集函数进行计算； 5、使用 having 子句筛选分组； 6、计算所有的表达式； 7、 select 的字段； 8、使用
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2023-10-10 14:31:36
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========= 基础 =========1、RDD 的 基础https://www.jianshu.com/p/fca10efd2315https://www.jianshu.com/p/6319d6239f03https://www.jianshu.com/p/64ade88f0e19源码https://github.com/apache/spark/b
原创
2022-11-03 15:12:44
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1、为什么要进行序列化序列化？ 可以减少数据的体积，减少存储空间，高效存储和传输数据，不好的是使用的时候要反序列化，非常消耗CPU。2、Yarn中的container是由谁负责销毁的
原创
2022-05-16 09:14:30
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1、Spark有哪两种算子？ Transformation（转化）算子和Action（执行）算子。2、Spark有哪些聚合类的算子,我们应该尽量避免什么类型的算子？ 在我们的开发过程中，
原创
2022-05-16 09:15:31
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1、spark的有几种部署模式，每种模式特点？（☆☆☆☆☆）1）本地模式 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地
原创
2022-05-16 09:16:06
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1、Spark中的HashShufle的有哪些不足？ 1）shuffle产生海量的小文件在磁盘上，此时会产生大量耗时的、低效的IO操作； 2）容易导致内存不够用，由于内存需要保存海量的文件操作句柄和临时缓存信息
原创
2022-05-16 09:15:18
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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
一、Spark1、你觉得spark 可以完全替代hadoop 么?Spark 会替代 MR，Spark 存储依赖 HDFS，
原创
2022-10-27 11:17:32
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用spark，你仅仅只是调用spark的API肯定是很low的。今天来讲讲spark的原理，并且会针对部分源码进行讲解，如有不同意见请联系本人交流探讨。目前大数据生态主要部分是Hadoop软件框架和Spark内存级计算引擎。Hadoop包含四个项目：Hadoop common，HDFS，YARN和MapReduce。 Spark并不是要成为一个大数据领域的“独裁者” ， 一个人霸占大数据领域所有的
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2023-09-14 08:03:50
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在大数据技术的学习当中，Hadoop和Spark是重中之重的两个部分，关于Hadoop，之前我们已经介绍过很多了，今天的主题是Spark。作为继Hadoop之后的又一代计算框架，Spark受到重用也是有原因的。今天的大数据开发学习分享，我们来对Spark系统架构做一个详细的介绍。 Spark性能优势的原因 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类HadoopMapR
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2023-10-25 21:30:51
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上次，小编给大家介绍什么是大数据以及大数据产生的五大原因！那，大数据来了，作为程序员的我们如何迎接大数据的到来？那便只有学好大数据，其中的重中之重我觉得就是Spark ，那什么是spark呢？或者说Spark是干嘛的 ...上次，小编给大家介绍什么是大数据以及大数据产生的五大原因！那，大数据来了，作为程序员的我们如何迎接大数据的到来？那便只有学好大数据，其中的重中之重我觉得就是Spark 
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2024-01-14 13:21:38
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说明：以下内容仅为个人观点，仅供参考。说期望薪资一定要说具体值，不要说区间。问题尽可能回答的详细一点。 面试官问的一个问题，你回答的越细（比较问你shuffle流程你跟他说一个小时，甚至画张图出来），他后面越问的越少。 一方面是因为你一个问题都能答的那么细，他就觉得你其它方面也还可以。另一方面，面试也有时间限制的，后面的人可能还在等着呢。于是可能你答完这个问题，他随便再问一两个问题基本就可以谈薪资
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2023-05-26 14:55:12
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对于混合型工作负载，Spark可提供高速批处理和微批处理模式的流处理。该技术的支持更完善，具备各种集成库和工具，可实现灵活的集成。Flink提供了真正的流处理并具备批处理能力，通过深度优化可运行针对其他平台编写的任务，提供低延迟的处理，但实际应用方面还为时过早。
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2018-12-20 16:05:23
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Spark体系架构
zhuangzai
Spark体系架构包括如下三个主要组件：
数据存储
API
管理框架
接下来让我们详细了解一下这些组件。
数据存储：
Spark用HDFS文件系统存储数据。它可用于存储任何兼容于Hadoop的数据源，包括HDFS，HBase，Cassandra等。
API：
利用API，应用开发者可以用标准的API接口创建基于Spark的应用。Spark提供Scala
原创
2021-07-23 09:50:55
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http://spark.apache.org/
原创
2022-07-28 14:01:23
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# 大数据 Spark
## 引言
随着互联网的发展，我们已经进入了一个大数据时代。大数据的处理和分析是现代科学研究和商业决策的重要组成部分。然而，传统的数据处理和分析方法已经无法应对日益增长的数据量和复杂性。为了应对这一挑战，出现了许多大数据处理框架。其中，Apache Spark 是最受欢迎和广泛使用的框架之一。
## Spark 简介
Spark 是一个快速、分布式的计算引擎，最初由
原创
2024-01-24 05:20:17
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原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/336424137
近几年随着网络通信技术和互联网软件服务的快速发展，人们获得和处理的数据量都越来越大，市场上大数据人才稀缺。与大数据相关的职位主要有数据开发、数据挖掘、数据分析等，这些职位都要求掌握分布式计算计算例如Hadoop、Spark等等。如下图所示，数据挖掘、数据开发等岗位都要求候选人掌握一定分布式计算平台的知识，这篇文
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2023-09-08 17:13:50
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