搜索不到的网站,临沂网站哪家好,有的网站没设关键词,做类似起点的网站1. Spark支持哪几种运行模式#xff1f; 本地模式#xff08;Local Mode#xff09;#xff1a;在这种模式下#xff0c;Spark在单个机器上运行。所有的Spark操作都在一个单独的JVM进程中进行。这种模式适合开发和测试#xff0c;但不适合处理大规模的数据。 集群模式 本地模式Local Mode在这种模式下Spark在单个机器上运行。所有的Spark操作都在一个单独的JVM进程中进行。这种模式适合开发和测试但不适合处理大规模的数据。 集群模式Cluster Mode在集群模式下Spark可以分布在多个机器上运行从而处理大规模的数据。集群模式包括 Standalone Mode这是Spark自带的集群管理系统。在Standalone模式下你需要手动启动Spark主节点和工作节点。 YARN (Yet Another Resource Negotiator)YARN是Hadoop的资源管理系统。如果你已经有一个运行Hadoop的集群你可以在YARN上运行Spark这样可以让Spark和其他Hadoop应用共享集群资源。 Apache MesosMesos是一个更通用的集群管理系统可以运行各种应用包括Spark。使用Mesos你可以在同一个集群上运行Spark和其他应用。 Kubernetes (K8s)Kubernetes是一个开源的容器编排系统可以用来管理和部署应用。从Spark 2.3版本开始Spark也可以在Kubernetes上运行。
2. Spark的Standalone集群架构有哪些角色及功能 Master也被称为主节点它负责管理整个Spark集群。Master的主要任务包括 负责管理从节点 接收客户端请求 资源管理Master需要跟踪集群中每个Worker的状态包括它们的CPU和内存使用情况。当接收到新的Spark应用请求时Master需要决定如何分配资源给这个应用。 任务调度当Spark应用提交作业时Master需要将作业划分为多个任务并将这些任务分配给不同的Worker。 Worker也被称为从节点它们执行由Master分配的计算任务。Worker的主要任务包括 利用自己节点的资源运行主节点分配的计算任务
3. Spark支持哪些开发语言
Python、Java、Scala、SQL、R
4. RDD是什么
- 定义弹性分布式数据集 - 理解高度类似于列表区别在于RDD是分布式的RDD的数据可以存储多个节点上
5. RDD的五大特性是什么 分区Partitioned每个RDD都由多个分区构成。分区是数据的基本单位每个分区都可以在集群的不同节点上并行处理。 并行操作Parallel Operation对RDD的转换操作实质上是对RDD所有分区的并行操作。Spark会尽量在所有可用的节点上并行执行任务。 依赖关系Dependencies每个RDD都会保留与其他RDD之间的依赖关系这些依赖关系被称为血统Lineage。血统信息使得Spark可以在数据丢失时重新计算丢失的部分。 可选择持久化PersistenceRDD可以被持久化到内存中以便在多个并行操作中复用。持久化的级别可以是内存存储磁盘存储或者两者的混合。 可选择任务调度Task SchedulingSpark在分配任务给Executor运行的时候会尽量选择数据局部性较好的节点进行计算也就是优先在数据所在节点进行计算这样可以减少数据的网络传输提高计算效率。
6. RDD的弹性是什么意思
- RDD的弹性主要体现的是数据安全和性能的灵活性 - 安全血脉机制Task自动恢复 - 性能Persist持久化机制和Checkpoint检查点机制 - 开发者可以自由的在安全和性能之间做选择 容错性Fault-tolerance这是通过RDD的血统Lineage机制实现的。每个RDD都会记住它是如何从其他RDD转换过来的。这意味着如果某个分区的数据丢失例如因为节点失败Spark可以使用血统信息重新计算这个分区的数据而不是从其他节点复制数据。这种自动恢复的能力增加了Spark的弹性。 可伸缩性ScalabilityRDD的弹性也体现在它可以很容易地在更大或更小的集群上运行。如果你增加了更多的节点Spark会自动将数据和计算任务分配给这些新的节点。同样如果你减少了节点Spark也能够处理这种情况。 持久化PersistenceRDD支持多种持久化级别允许用户根据需要将数据存储在内存中、磁盘上或者以序列化的形式存储。这种灵活性可以帮助你根据你的应用的需求和资源限制来平衡存储和计算的开销。 检查点CheckpointingRDD还支持检查点机制这可以将RDD的某个状态保存到磁盘通常是分布式文件系统如HDFS以减少在失败恢复时的计算量。这是一种弹性的体现因为它允许你在数据安全性和计算效率之间做出权衡。
7. Spark的算子分为几类 转换Transformation这些操作会产生一个新的RDD。例如map函数会对RDD中的每个元素应用一个函数并返回一个包含结果的新RDD。转换操作是惰性的也就是说它们不会立即执行而是在动作操作被调用时才执行。这样可以让Spark更有效地计划整个数据处理流程。转换操作在Spark中是非常重要的概念因为它们允许我们构建一个处理流程然后一次性地在数据上执行这个流程。 动作Action这些操作会触发实际的计算并返回一个值给Driver程序或者将数据写入外部系统例如文件系统或数据库。例如count函数会返回RDD中的元素数量saveAsTextFile函数会将RDD的内容写入一个文本文件。当动作操作被调用时Spark会开始实际的计算包括执行所有的转换操作。
转换一般不会触发job构建task返回值一定是一个RDD
动作一定会触发job构建task返回值一定不是一个RDD
8. Spark的常用算子有哪些
转换算子Transformation
map(func)返回一个新的RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成。flatMap(func)类似于map但是每一个输入元素可以被映射为零个或多个输出元素所以func应该返回一个序列而不是单一元素。filter(func)返回一个新的RDD只包含满足func的元素。reduceByKey(func)在(K,V)对的RDD上调用返回一个(K,V)对的RDD其中每个key的值都是通过func函数聚合所有同样key的值得到的。join(otherDataset)在两个键值对的RDD上调用返回一个相同key对应的所有元素联接在一起的RDD。distinct([numTasks]))返回一个包含源RDD中不同元素的新RDD。union(dataset)返回一个新的RDD包含源RDD和指定RDD的所有元素。keys()返回一个仅包含键值对RDD中的key的RDD。values()返回一个仅包含键值对RDD中的value的RDD。mapValues(func)在键值对RDD上调用应用函数func到每个value生成一个新的键值对RDD。
动作算子Action
foreach(func)应用函数func到RDD的每个元素。take(n)返回RDD的前n个元素。first()返回RDD的第一个元素。count()返回RDD的元素个数。collect()返回RDD中的所有元素。collectAsMap()将结果以Map的形式返回以便查找。saveAsTextFile(path)将数据集的元素以textfile的形式保存到本地文件系统HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。top(n)返回RDD的前n个元素按照自然结果排序。takeOrdered(n, [ordering])返回该RDD排序后的前n个元素。
9. persist、cache、checkpoint之间的区别 cache()这是一种特殊的持久化操作其实就是persist(MEMORY_ONLY)也就是说它会将RDD的数据存到内存中。如果内存不够那么没有存到内存中的分区就会在需要的时候重新计算。 persist()这是一个更一般的持久化操作可以让你自己选择存储级别。例如你可以选择将数据存到磁盘上或者以序列化的方式存到内存中或者将数据复制到多个节点等等。 checkpoint()这是一种特殊的持久化操作它会将RDD的数据保存到一个可靠的文件系统如HDFS中。这个操作会切断RDD的血脉Lineage信息也就是说一旦数据被checkpoint了它的父RDD就可以被丢弃了因为如果需要的话我们可以总是从checkpoint的数据重新计算出这个RDD的数据。
存储位置 - persist将RDD缓存在内存或者磁盘中可以自己指定 - checkpoint将RDD的数据存储在磁盘中生命周期 - persist当遇到了unpersist或者程序结束缓存的数据会被自动释放 - checkpoint不会被自动释放只能手动删除存储内容 - persist将整个RDD的对象缓存保留RDD的血脉关系 - checkpoint只存储了RDD的数据不会保留RDD的血脉关系
10. reduceByKey和groupByKey的区别
reduceByKey(func)
reduceByKey操作可以在每个分区内部先对输出进行本地的reduce因此需要发送到不同节点上进行全局reduce的数据量就会大大减小。这就使得reduceByKey比groupByKey具有更低的网络传输开销和更好的性能。
groupByKey()
groupByKey操作将会根据键值对的键进行分组。在这个过程中同一个键的所有值都会被拉取到一个节点上然后进行reduce操作。这就意味着对于大数据量的应用groupByKey可能会导致大量的数据在节点间进行传输从而导致较大的性能开销。
因此一般来说我们推荐在可能的情况下尽量使用reduceByKey或者其他能够减少数据传输的操作如aggregateByKey或foldByKey而尽量避免使用groupByKey。
11. repartition和coalesce的区别
repartition(numPartitions)
repartition操作将通过网络shuffle重新分配数据从而创建出新的分区集合。你可以使用这个操作来增加或减少RDD的分区数。由于需要通过网络shuffle数据所以repartition操作的开销比较大。
coalesce(numPartitions, shuffle False)
coalesce操作用于减少RDD的分区数以减少数据在不同分区间的传输。在默认情况下coalesce不会进行shuffle操作所以比repartition更高效。但如果你设置shuffle True那么coalesce就会和repartition一样通过网络shuffle来重新分配数据。
12. map和mapPartitions的区别
map(func)
map操作是一种对元素级别的转换它会对RDD的每一个元素应用一个函数然后返回一个新的RDD。
mapPartitions(func)
mapPartitions操作是一种对分区级别的转换它会对RDD的每一个分区应用一个函数然后返回一个新的RDD。
在性能和资源使用上map和mapPartitions有以下的差异
map操作会对每一个元素都调用一次函数这可能会带来一些额外的开销特别是当函数调用开销较大的时候。mapPartitions操作只会对每个分区调用一次函数所以它可以有效地利用资源减少函数调用的开销。但是因为它需要在内存中处理整个分区的数据所以如果一个分区的数据量很大mapPartitions可能会占用大量的内存。
13. top和sortByKey的区别
top(n)
top操作将从RDD中返回前n个元素元素按照自然顺序排序。这个操作不需要对整个数据进行shuffle但是需要将所有数据加载到驱动程序的内存中所以它只适合于数据量较小的情况。
sortByKey(ascendingTrue)
sortByKey操作将RDD中的数据按照键进行排序。你可以选择升序或降序排序。这个操作需要对数据进行shuffle所以它的开销相对较大但是它可以处理大数据量因为它不需要将所有数据都加载到内存中。
topAction操作不经过Shuffle只能降序排序适合于小数据量 sortByKeyTransformation操作经过Shuffle可以降序或者升序适合于大数据量
14. Spark的程序由几个部分组成及每个部分的功能是什么
- 在集群模式下每个Spark程序都由两种进程构成 - Driver驱动进程先启动只有1个 - 负责申请资源启动Executor - Driver负责解析代码构建Task - 负责将Task调度分配给Executor运行并监控Task运行 - Executor计算进程后启动可能有多个 - Executor启动运行在从节点上 - 负责运行Task
15. Spark程序的运行流程是什么 客户端提交Spark应用首先用户会使用spark-submit命令或者其他方式提交Spark应用。这个命令可以指定应用的代码、类和任意的命令行参数。 启动Driver一旦Spark应用被提交Driver程序就会启动。Driver程序可以在用户的本地机器上运行也可以在集群的主节点上运行这取决于用户提交应用时的配置。 Driver请求资源Driver程序会通过集群管理器如YARN、Mesos或Standalone请求启动Executor的资源。 启动Executor集群管理器会在集群的Worker节点上启动Executor进程。每个Executor进程都有一定数量的核和内存。 Executor注册一旦Executor进程启动它们会向Driver程序注册。这样Driver程序就知道了有哪些Executor可以用于运行任务。 Driver解析代码Driver程序会解析用户代码生成一系列的Task。这些Task是由Transformation和Action操作生成的。 构建DAG和StageDriver程序会使用DAGScheduler组件将这些Task组织成一个DAG并且根据数据的依赖关系将DAG划分为多个Stage。 划分TaskSet每个Stage会被进一步划分为一个TaskSetTaskSet中的每个Task都是可以并行执行的。 调度Task最后Driver程序会使用TaskScheduler组件将Task调度到Executor上执行。
16. Spark为什么比MR要快 内存计算和DAG执行模型Spark允许用户将数据保存在内存中从而避免了频繁的磁盘I/O操作这使得Spark比MapReduce更快。此外Spark使用DAG有向无环图执行模型可以在一个阶段stage中执行多个操作而不需要像MapReduce那样在每个操作之后都将结果写入磁盘。 智能ShuffleSpark的Shuffle过程比MapReduce更加智能。在MapReduce中Shuffle包括排序和合并等操作这些操作通常会消耗大量的计算资源。而在Spark中Shuffle过程可以根据数据量和计算需求进行优化例如对于reduce类的操作Spark可以避免不必要的排序。 任务调度在MapReduce中每个任务都是一个单独的JVM进程这意味着任务的启动和结束都需要消耗资源。而在Spark中所有任务都运行在同一个Executor进程的不同线程中这减少了任务启动和结束的开销。
17. Spark支持哪些模块? Spark Core这是Spark的基础模块提供了Spark的基本功能包括任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统的交互等。此外Spark Core还提供了Resilient Distributed Dataset (RDD) API这是Spark的基本数据结构。 Spark SQL这个模块提供了处理结构化和半结构化数据的接口。用户可以使用SQL查询数据也可以使用Dataset或DataFrame API进行编程。Spark SQL模块还包括一个强大的查询优化器叫做Catalyst。 Spark Streaming这个模块允许用户处理实时数据流。它使用了Spark Core中的RDD模型并提供了一个高级API用于处理数据流。 Struct Streaming这是一个基于Spark SQL引擎的流处理框架。它提供了一种处理无限数据流的新方法用户可以像处理批数据一样处理流数据。 MLlib (Machine Learning Library)这个模块是Spark的机器学习库提供了常见的机器学习算法包括分类、回归、聚类、协同过滤等。此外MLlib还提供了一些机器学习的工具如特征提取、转换、降维等。 GraphX这是Spark的图计算库用于处理图形数据和计算。它包括一系列图形算法如PageRank和Connected Components。
18. DataFrame、DataSet是什么与RDD比较有什么区别
- RDD分布式集合类似于列表支持泛型但没有Schema - DataFrame分布式表类似于数据表不支持泛型拥有Schema - DataSet分布式表 类似于数据表支持泛型拥有Schema
19. 为什么要用Spark on YARN
- 资源统一化管理YARN是公共的资源管理平台可以运行各种分布式程序MR、Tez、Spark、Flink - YARN的资源和任务调度机制更加成熟完善
20. Spark on YARN的不同deploymode的区别
- deploy-mode决定Driver进程运行位置 - clientDriver运行在客户端节点 - clusterDriver运行在从节点 - 问题只要是Spark程序就一定有Driver只要运行在YARN就有AppMaster - client模式两者共存 - Driver运行在客户端节点负责解析代码构建Task、分配Task运行 - AppMaster运行从节点上负责申请资源启动Executor - cluster模拟两者合并 - Driver以子进程方式运行在AppMaster内部实现整体功能
21. 什么是宽依赖和窄依赖
- 宽依赖父RDD的一个分区的数据给了子RDD多个分区一对多 - 宽依赖会导致Shuffle产生Spark程序中会按照宽依赖划分Stage - 窄依赖父RDD的一个分区的数据只给了子RDD的一个分区一对一多对一 - 窄依赖可以直接在内存中完成Spark程序中一个Stage内部全部是窄依赖过程
22. Spark的Shuffle过程和MRShuffle有什么区别
- 从整体的角度来看两者并没有大的差别。 - 都是将 mapperSpark 里是 ShuffleMapTask的输出先进行分区 - 不同的 分区的数据最终送到不同的 reducerSpark 里是 ShuffleReadTask。 - Reducer 以内存作缓冲区对数据进行聚合或者排序等操作 - 从细节的角度来看两者有一些重要差别。 - MapReduce 是 sort-based所有数据不论怎么样经过shuffle都会被排序对大量数据的处理计算比较友好但灵活性较差 - Spark中的Shuffle有多种方案可以选择排序或者不排序并且实现了基于内存和网络传输的优化方案提升了性能 - 从实现角度来看两者也有一些差别。 - MapReduce 将处理流程划分出明显的几个阶段map, spill, merge, shuffle, sort, reduce 等。 - 在 Spark 中没有这样功能明确的阶段只有不同的 stage 和一系列的 transformation()所以 spill, merge, aggregate 等操作需要蕴含在 transformation 中。
