1.1、介绍一下join操作优化经验？需要尚硅谷 八斗学院 奈学教育完整大数据资料和多家机构面试题的加威： Y17744650906 资料来之不易，不能接受小额有偿的勿扰，谢谢答：join其实常见的就分为两类： map-side join 和 reduce-side join。当大表和小表join时， 用map- side join能显著提高效率。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，
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2024-02-23 11:48:47
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Spark Core面试篇01
随着Spark技术在企业中应用越来越广泛，Spark成为大数据开发必须掌握的技能。前期分享了很多关于Spark的学习视频和文章，为了进一步巩固和掌握Spark，在原有spark专刊基础上，新增《Spark面试2000题》专刊，题集包含基础概念、原理、编码开发、性能调优、运维、源代码以及Spark周边生态系统等。部分题集来源于互联网，由梅峰谷志愿者收集和整理，部分题
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2024-05-14 15:38:40
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Spark【面试】1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型首先map task会从本地文件系
原创
2022-04-06 15:31:00
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引起shuffle的算子所谓shuffle就是指把数据打乱重新组合。指数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。引起shuffle的算子有：repartition类的操作：repartition, coaleasce等ByKey类的操作：reduceByKey, groupByKey, SortByKey等。相同的Key会到同一个节点上进行处理。join类的操作
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2023-05-18 15:17:12
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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
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2023-07-18 22:55:45
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问题导读：1. RDD有哪些特性？2. Map和MapPartitions有哪些区别？3. 为什么Spark Application在没有获得足够的资源，job就开始执行了，可能会导致什么什么问题发生?RDD的五个特性：1.A list of partitionsRDD是一个由多个partition（某个节点里的某一片连续的数据）组成的的list；将数据加载为RDD时，一般会遵循数据的本
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2024-05-24 08:48:10
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文章目录一.spark的部署模式1.本地模式2.standalone模式3.spark on yarn模式二.driver的功能三.hadoop和spark都是并行计算,他们有什么相同点和不同点四.RDD五.简述宽依赖和窄依赖概念,groupByKey,reduceByKey,map,filter,union都是什么依赖?1.窄依赖2.宽依赖六.spark如何防止内存溢出1.driver端的内存
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2023-11-24 09:33:51
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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
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2023-07-11 17:47:45
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Spark Core面试篇011、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，恢复集群运行
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2023-09-08 13:17:23
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作者丨斌迪、HappyMint 导语本篇文章为大家带来spark面试指南，文内会有两种题型，问答题和代码题，题目大部分来自于网络上，有小部分是来自于工作中的总结，每个题目会给出一个参考答案。为什么考察Spark？Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。1.高效性。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。Spar
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2023-11-15 17:06:25
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文章目录一、Spark 概念、模块1.相关概念：2.基本模块：二、Spark作业提交流程是怎么样的三、Spark on YARN两种方式的区别以及工作流程1.Yarn组件简介：2.Spark On Yarn的优势：3.Spark on yarn cluster 模式：4.Spark on yarn client 模式：5.这两种模式的区别：四、Spark内存管理1.堆内内存(On-heap Me
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2024-01-08 22:17:09
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1.Spark的Shuffle原理及调优？答：参考：spark的shuffle和Hadoop的shuffle（mapreduce)的区别和关系是什么？(1)shuffle原理当使用reduceByKey、groupByKey、sortByKey、countByKey、join、cogroup等操作的时候，会发生shuffle操作。Spark在DAG调度阶段将job划分成多个stage，上游stag
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2023-12-19 20:38:20
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源来源：http://sharkdtu.com/posts/spark-sql-join.htmlJoin作为SQL中一个重要语法...
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2021-06-10 21:01:40
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”资源“获取更多资源来源：http://sharkdtu.com/posts/spark-sql-join.htmlJoin作为SQL中一个重要语法...
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2021-06-10 21:00:27
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Join作为SQL中一个重要语法特性，几乎所有稍微复杂一点的数据分析场景都离不开Join，如今Spark SQL(Dataset/DataFrame)已经成为Spark应用程序开发的主流，作为开发者，我们有必要了解Join在Spark中是如何组织运行的。
SparkSQL总体流程介绍
在阐述Join实现之前，我们首先简单介绍SparkSQL的总体流程，一般地，我们有两种方式使用Spar
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2021-06-11 22:22:49
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一、Spark.Sql简介Spark.sql是Spark四大组件之一，是Spark数据处理中用的最多的组件。SparkSQL在SparkCore的基础上对外提供了SQL接口，可以让熟悉SQL的技术人员快速上手。其编程入口为SparkSession。.SparkSQL所有的内容位于pyspark.sql这个模块下，包含了SparkSession、Column、Row等众多的核心内容。SparkSQL
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2023-06-19 16:33:50
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spark sql 性能技术简介:
1,内存列存储(in-memory columnar storage):Spark sql 的数据,不是使用 java 对象的方式来进行存储,而是使用了面向列的方式进行存储。每一列作为一个数据存储的单位，从而大大的优化了内存的使用效率，减少了对内存的消耗,也就避免了gc的大量数据的性能消耗
2,字节码生成技术(byte-core generati
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2023-11-26 23:14:43
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1 SparkSQL 定义UDF函数目前在SparkSQL中，仅仅支持UDF和UDAF函数，python仅支持UDF。1.1 定义方式定义方式有两种：sparksession.udf.register() 注册的UDF可以用于DSL和SQL，返回值用于DSL风格，传参内的名字用于SQL风格。udf对象 = sparksession.udf.register(参数1，参数2，参数3）参数1：UDF名
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2023-06-19 17:30:05
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Spark SQL 是 Spark 的一个结构化数据处理模块，提供了一个 DataFrame 的抽象模型，在 Spark 1.6.0之后，又加入了 DataSet 的抽象模型，因此它是一个分布式 SQL 查询引擎，Spark SQL 主要由 Catalyst 优化，Spark SQL 内核，Hive 支持三部分组成。Spark SQL的架构是什么样的？如上所示，虽然有点复杂，但是并不影响我们的学习
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2023-09-16 00:18:53
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自定义函数被称为（UDF） UDF分为三种：UDF ：输入一行，返回一个结果 ；一对一；比如定义一个函数，功能是输入一个IP地址，返回一个对应的省份 UDTF：输入一行，返回多行(hive)；一对多；sparkSQL中没有UDTF，spark中用flatMap即可实现该功能 UDAF：输入多行,返回一行；aggregate(聚合),count,sum这些是spark自带的聚合函数,但是复杂的业务,
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2023-09-10 19:41:26
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