0
点赞
收藏
分享

微信扫一扫

数据结构--堆

yundejia 03-11 09:30 阅读 4

大数据开发(Spark面试真题)

1、Spark分哪几个部分(模块)?分别有什么作用?

Spark分为以下几个部分(模块):

  1. Spark Core:Spark的核心组件,提供了任务调度、内存管理和错误恢复等基本功能,并支持分布式数据处理的API。
  2. Spark SQL:提供了用于处理结构化数据的API,支持SQL查询和数据集(DataFrames和Datasets)的操作
  3. Spark Streaming:用于实时数据流处理的模块,支持从各种源(如Kafka、Flume和HDFS)读取数据,并进行实时处理。
  4. MLlib:Spark的机器学习库,提供了常见的机器学习算法和工具,如分类、回归、聚类和推荐等。
  5. GraphX:用于图计算的模块,提供了图算法和图处理的API。
  6. SparkR提供了在R语言中使用Spark的接口和API,方便R用于进行大数据处理和分析。

2、Spark SQL的GroupBy会造成窄依赖吗?

是的,Spark SQL的GroupBy操作通常会造成窄依赖。在Spark中,窄依赖意味着父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区使用,这种依赖关系可以通过Shuffle实现。
在GroupBy操作中,Spark会根据指定的列对数据进行分组,并将相同组的数据放在同一个分区中。由于同一个分区内得到数据已经按组进行了排序,因此子RDD可以直接从父RDD的相同分区中获取数据,而不需要进行Shuffle操作

3、Spark GroupBy是行动算子吗?

不,Spark的GroupBy不是行动算子,而是转化算子。转化算子只对数据集进行转化操作,而行动算子则会触发Spark作业的执行并返回结果。GroupBy操作将数据集按照指定的键进行分组,但并不立即执行计算,而是在后续的行动算子被调用时才会触发计算

4、为什么要划分宽依赖和窄依赖?

将依赖关系划分为宽依赖和窄依赖的目的是为了在执行计算中进行优化。Spark可以通过识别窄依赖来执行一些优化,例如在同一个节点上对多个窄依赖的转化操作进行合并,从而减少网络传输的开销。而对于宽依赖,Spark会根据分区的数量和大小来决定是否进行数据重分区,以及如何进行数据重分区,从而尽可能减少网络出传输的开销

5、Spark的哪些算子会有shuffle过程?

  1. groupByKey:将具有相同键的键值对分组到一起,必须进行shuffle以重新分配数据到不同的分区。
  2. reduceByKey:对具有相同键的键值对进行聚合操作,需要将具有相同键的数据重新分配到不同的分区。
  3. sortByKey:按照键对数据进行排序,需要将数据重新分区以进行排序。
  4. join:将两个具有相同键的数据集进行连接操作,需要将具有相同键的数据重新分配到不同的分区。
  5. distinct:去除数据集中的重复元素,需要对元素进行重新分区以进行重复元素的合并。
  6. cogroup:将具有相同键的数据集进行分组,需要将具有相同键的数据重新分配到不同的分区。

6、Spark有了RDD,为什么还要有Dataform和DataSet?

Spark中引入Dataframe和Dataset是为了实现更高级的数据处理和优化。尽管RDD是Spark最早的数据抽象,但它有一些限制。
首先,RDD是强类型的,它在编译时无法检查数据类型的准确性。这意味着在RDD中进行操作时,如果类型不匹配,只能在运行时抛出错误。而Dataframe和Dataset是基于RDD的抽象,但提供了更高级的类型安全性,允许编译器在编译时检查数据类型的准确性,减少潜在的运行时错误
其次,RDD的操作是基于函数式编程的,需要手动编写复杂的转化和操作逻辑。而Dataframe和Dataset提供了基于SQL的高级抽象,可以使用SQL语句进行数据操作,简化了开发人员的工作。此外,Dataframe和Dataset还提供了一系列的高级函数和操作,如过滤、聚合、排序等,方便了数据处理和分析
最后,RDD在序列化和内存管理方面存在一些性能问题Dataframe和Dataset通过使用Catalyst优化器和Tungsten内存管理引擎,可以更高效地执行查询和操作。它们可以将数据存储在内存中的二进制格式,减少了内存开销,并通过优化查询计划和执行过程来提高性能。

7、Spark的RDD、DataFrame、DataSet、DataStream区别?

  1. RDD是Spark最早引入的概念,它是一个不可变、分布式的数据集合,可以并行处理。RDD的操作是基于分区的,可以通过转化操作(如map、filter、reduce等)和行动操作(如count、collect、reduce等)来进行数据处理和计算。
  2. DataFrame是在Spark1.3版本中引入的,它是一种以结构化数据为中心的数据抽象概念。DataFrame是一种分布式的数据集合,具有类似于关系型数据库表的结构,可以进行SQL查询、过滤、连接等操作。DataFrame可以通过多种数据源进行创建,如CSV文件、Hive表等。
  3. DataSet是在Spark1.6版本中引入的,它是DataFrame的扩展,提供了类型安全和更高级的API。DataSet是强类型的数据集合,可以通过编译时类型检查来提高代码的可靠性和性能。DataSet支持类型于RDD和DataFrame的转化和行动操作。
  4. DataStream是Spark Streaming模块中的概念,用于处理实时流式数据。DataStream是一个连续的数据流,可以通过窗口操作、滑动窗口等来对数据进行处理和计算。DataStream可以从多种数据源获取数据,如Kafka、Flume等。

8、Spark的Spark Application、Job、Stage、Task分别介绍下,如何划分?

  1. Spark Application(应用程序):一个独立的Spark作业,它是由一系列的任务(tasks)组成的。一个Spark Application通常包含多个任务(jobs),每个作业由一个或多个RDD转换和操作组成
  2. Job(作业)Job是一组相互依赖的RDD转化和动作操作的有向无环图(DAG)。一个Job代表了一个完整的作业执行过程,它从输入数据开始,经过一系列的RDD转化和动作操作,最终产生输出结果。一个Spark应用程序通常包含多个Job。例如,一个简单的WordCount应用程序可以包含一个Job来计算单词频次,另一个Job来排序输出结果。
  3. Stage(阶段)Stage是Job的划分,一个Job可以由多个Stage组成。Stage是根据RDD之间的宽依赖关系划分的,即一个Stage中的所有任务(Task)都可以并行执行,而不同Stage之间的任务需要等待前一个Stage的任务完成。一个Stage包含一组并行计算的任务,这些任务可以在不同的Executor上并行执行。Stage可以分为两种类型:ShuffleMapStage和ResultStage。ShuffleMapStage用于计算需要Shuffle操作的阶段,而ResultStage用于计算没有Shuffle操作的阶段。
  4. Task(任务)Task是Spark作业的最小执行单元,它是对RDD的实际操作和计算。每个Stage包含多个任务,每个任务负责处理一个RDD分区的数据。在一个Stage中,所有的任务是并行执行的,它们可以在不同的Executor上同时执行。每个任务都会被分配到一个Executor上执行,并且可以通过序列化方式传递和操作数据。
    总结来说,Job代表一个完整的作业执行过程,Stage是Job的划分,根据RDD之间的宽依赖关系划分,Task是Stage的执行单元,负责对RDD进行实际的操作和计算

9、Spark Stage内部逻辑?

Spark Stage是Spark作业的执行单元,它是由一组具有相同宽依赖关系的RDD(弹性分布式数据集)组成的。一个Stage可以看作是一个逻辑划分,它将整个作业划分为多个阶段,每个阶段包含一组并行执行的任务。

内部逻辑:

  1. DAG生成:在Stage内部,Spark会根据RDD之间的依赖关系生成一个有向无环图。这个图表示作业中RDD之间的依赖关系和转换操作。
  2. 任务划分:Spark会将每个Stage划分为多个任务(Task),每个任务对应一个RDD的分区。任务划分是根据数据的分区和计算的依赖关系来确定的。
  3. 任务调度:Spark会将任务调度到集群中的执行器(Executor)上执行。调度算法通常采用的是优先级队列算法,根据任务的优先级和资源的可用情况来进行调度。
  4. 任务执行:一旦任务被调度到执行器上,Spark会将任务的计算逻辑发送给执行器,然后执行器会在分配给它的资源上执行任务。任务的计算逻辑包括RDD的转换操作和用于自定义的函数。
  5. 数据传输:在Stage内部,RDD之间可能需要进行数据的传输。如果一个RDD的分区需要在另一个RDD的分区上进行计算,Spark会将数据传输到执行器上进行计算。

10、Spark为什么要划分Stage?

Spark划分Stage的目的是为了优化任务执行过程,提高计算性能和效率。
Spark将整个计算过程划分为多个Stage,每个Stage包含一组可以并行执行的任务(Task)。划分Stage的主要原因有以下几点:

  1. 任务并行度划分Stage可以将整个计算过程划分为多个阶段,每个阶段中的任务可以并行执行,从而提高计算的并行度和效率。每个Stage的任务数可以根据集群的资源情况和数据规模进行调整,以充分利用集群的计算能力。
  2. 依赖关系Spark中的每个Stage都是基于RDD(弹性分布式数据集)的转换操作划分的,每个Stage之间存在依赖关系。通过划分Stage,可以将RDD的转换操作划分为多个阶段,按照依赖关系有序地执行,从而减少数据地冗余计算和传输。每个Stage的输出数据可以通过Shuffle等机制传递给下一个Stage,以满足计算需求。
  3. 数据本地性Spark划分Stage可以根据数据的本地性进行优化。例如,如果数据在某个节点上已经存储,那么相应的任务可以在该节点上执行,避免数据的网络传输,提高计算效率。划分Stage可以根据数据的分布情况和计算任务的需求,将任务分配到合适的节点上执行,以提高数据本地性和计算性能。
举报

相关推荐

数据结构——堆

数据结构-堆

【数据结构】堆

数据结构:堆

数据结构---堆---简单

数据结构之:堆

0 条评论