Spark là gì

Tìm gọi Spark Tutorial về Các câu hỏi xuất xắc về Apabít Spark này để hiểu thêm về Apache Spark trước từng cuộc vấn đáp xin Việc về so với dữ liệu

Xem căn cơ ĐƯỢC XẾPhường. HẠNG TỐT NHẤT
*

Tiêu chuẩn chất vấn thực tiễn tại au-79.net.org

Để bảo vệ cường độ đúng chuẩn tối đa và báo cáo cập nhật độc nhất vô nhị,au-79.net.org liên tục được bình chọn & xác minc thực tiễn bằng phương pháp theo đúng những hiệ tượng biên tập chặt chẽ. Các nguyên tắc link rõ ràng được tuân hành nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn chỉnh về uy tín tsi mê chiếu.

Bạn đang xem: Spark là gì

Tất cả câu chữ trên au-79.net.org đáp ứng nhu cầu tiêu chuẩn chỉnh sau:

1. Chỉ các nguồn gồm thẩm quyền nlỗi hiệp hội học thuật hoặc tập san new được thực hiện để xem thêm phân tích trong khi sản xuất nội dung.

2. Bối chình ảnh thực sự ẩn dưới mỗi chủ thể được đề cập nên luôn được tiết lộ cho người phát âm.

3. Nếu tất cả sự sự không tương đồng tác dụng phía sau một nghiên cứu và phân tích được tsi mê chiếu, bạn hiểu cần luôn luôn được thông báo.

Vui lòng tương tác cùng với Cửa Hàng chúng tôi nếu khách hàng tin tưởng rằng ngôn từ này đã cũ, ko hoàn chỉnh hoặc có vấn đề.


Laura M.


*


Nội dung


Kiến thức lúc đầu về Spark

Các bạn có thể thấy tương đối nhiều câu hỏi có một bí quyết bọn chúng - rất có thể là so sánh, tư tưởng hoặc dựa vào chủ ý, những hiểu biết chúng ta cung ứng các ví dụ, v.v.

Thông thường độc nhất vô nhị, các bạn sẽ chạm mặt những tình huống thực tiễn xảy ra trong công ty. lấy ví dụ như, chẳng hạn một tuần trước cuộc vấn đáp, chủ thể gồm một vụ việc mập đề nghị xử lý. Vấn đề đó đòi hỏi một vài kiến thức và kỹ năng xuất sắc về Apabít Spark với bắt buộc một ai chính là Chuyên Viên về những thắc mắc vấn đáp của Spark. Công ty vẫn giải quyết vụ việc, cùng sau đó trong cuộc chất vấn hy vọng hỏi bạn sẽ làm gì vào tình huống như thế. Trong kịch bản này, nếu như khách hàng cung ứng một câu vấn đáp hữu hình, phải chăng cùng kỹ lưỡng nhưng mà không người nào vào cửa hàng hoàn toàn có thể nghĩ đến, hết sức rất có thể bạn sẽ được suy xét uyển dụng.

Vậy ý ở chỗ này đó là hãy để ý tới các cụ thể nhỏ dại độc nhất. Những thắc mắc thứ nhất ở trong Lever trình làng không tức là bọn chúng bị bỏ qua mất.

Câu hỏi 1: Spark là gì?

Điều thứ nhất chắc rằng bọn họ vẫn mong mỏi biết bạn giải thích Spark là gì Theo phong cách phát âm của chúng ta.

Đây là ví dụ tuyệt vời về Apađậy Spark mang lại dạng câu hỏi “dựa trên định nghĩa”. Đừng chỉ giới thiệu một câu trả lời dạng hình Wikipedia mà lại hãy cố gắng sinh ra các định nghĩa bởi tự của riêng rẽ chúng ta. Như vậy cho biết thêm bạn mô tả bằng suy nghĩ của mình, chđọng không hẳn chỉ ghi ghi nhớ từng tự của một khái niệm thông thường chung nhỏng một robot.

Apađậy Spark là một framework mối cung cấp mnghỉ ngơi được áp dụng chủ yếu đối chiếu Dữ liệu bự, học máy và cách xử trí thời hạn thực. Framework này cung cấp một bối cảnh đầy đủ tính năng cho các lập trình viên và bên phát triển - bối cảnh này tiến hành rất tốt các bước cung ứng lập trình sẵn các tinh vi không giống nhau cùng những trách nhiệm học tập thứ.

Câu hỏi 2: Một số nhân kiệt rất nổi bật của Apabít Spark là gì?

Đây là một trong những trong những thắc mắc chất vấn Apađậy Spark dựa trên ý kiến nhiều hơn thế nữa - chúng ta ko cần liệt kê toàn bộ nhân kiệt theo bảng vần âm, hãy lựa chọn một số trong các số đó cùng giải thích tuyệt miêu tả bọn chúng.

Ví dụ, tôi đang chọn bố tuấn kiệt sau, ba vận tốc, cung cấp đa định dạng với những thỏng viện sẵn có.

Vì cần có một lượng mạng về tối tđọc giải pháp xử lý tài liệu, vẻ ngoài Apabịt Spark rất có thể đã đạt được tốc độ đáng kinh ngạc, nhất là khi đối chiếu cùng với Hadoop.

Ngoài ra, Apađậy Spark cung cấp không hề ít mối cung cấp dữ liệu (bởi vì nó sử dụng SparkSQL nhằm tích thích hợp chúng) cùng có tương đối nhiều tlỗi viện khoác định không giống nhau mà những bên cách tân và phát triển Dữ liệu to rất có thể tận dụng tối đa.


*

quý khách bao gồm biết?


Câu hỏi 3: ‘’SCC’’ là gì?

Mặc cho dù tự viết tắt này không nhiều được sử dụng (do đó dẫn cho những thắc mắc chất vấn Apache Spark tương đối khó), bạn vẫn rất có thể gặp một thắc mắc điều này.

SCC là viết tắt của nhiều từ ‘’Spark Cassandra Connector’’. Nó là một mức sử dụng mà Spark thực hiện nhằm truy cập báo cáo (dữ liệu) trong các đại lý dữ liệu Stavrou khác nhau.

Câu hỏi 4: ‘RDD’ là gì?

RDD là viết tắt của ‘’Resilient Distribution Datasets” (bộ dữ liệu phân pân hận tài năng phục hồi). Đây là các nguyên tố vận động, Khi được ban đầu, bọn chúng chạy song tuy vậy cùng nhau. Có hai loại RDD đã biết - bộ sưu tập tuy nhiên tuy vậy cỗ dữ liệu Hadoop. Nhìn thông thường, RDD cung cấp nhị một số loại chuyển động - hành động với chuyển đổi.

Câu hỏi 5: ‘immutability’ là gì?

Như cái tên vẫn giải thích phần nào, khi một đồ gia dụng là bất biến, nó chẳng thể bị thay đổi hoặc biến đổi theo bất kỳ biện pháp làm sao một khi nó hoàn toàn được tạo thành và được gán cực hiếm.

Xem thêm: Nam Tuổi Mậu Ngọ Hợp Với Tuổi Nào Trong Làm Ăn, Tình Yêu Và Hôn Nhân

Đây là một Một trong những câu hỏi phỏng vấn Apabít Spark yên cầu sự chi tiết, chúng ta có thể thêm theo mang định, Spark (dưới dạng framework) bao gồm khả năng này. Tuy nhiên, vấn đề đó không áp dụng cho các quá trình tích lũy tài liệu - chỉ cho các quý giá được chỉ định và hướng dẫn mà lại thôi.

Câu hỏi 6: YARN là gì?

YARN là 1 trong số những hào kiệt chủ đạo của Apabít Spark, hầu hết tương quan mang lại cai quản tài nguyên ổn, nhưng lại cũng được thực hiện để quản lý bên trên những nhiều Spark - điều này là do nó rất có thể mở rộng.

Câu hỏi 7:Ngôn ngữ thiết kế nào được thực hiện thông dụng tốt nhất vào Apache Spark?

Một ví dụ thắc mắc về Apađậy Spark cơ mà bạn không phải hễ não vô số. Mặc mặc dù có khá nhiều công ty cải cách và phát triển yêu thích áp dụng Pyhạn hẹp, Scala vẫn là ngôn từ được thực hiện phổ cập nhất cho Apache Spark.

Câu hỏi 8: Có từng nào trình quản lý nhiều có sẵn vào Spark?

Theo khoác định, tất cả ba trình làm chủ nhiều nhưng bạn cũng có thể áp dụng trong Spark. Chúng tôi đã nói tới một trong số chúng sinh sống câu hỏi phỏng vấn Apabít Spark trước kia - YARN. Hai trình còn lại là Apache Mesos cùng standalone deployments (những tiến hành độc lập).

Câu hỏi 9: Trách rưới nhiệm của khí cụ Spark là gì?

Nhìn tầm thường, luật pháp Spark liên quan đến sự việc cấu hình thiết lập, phân tán (phân phối) và tiếp nối là đo lường và thống kê các bộ dữ liệu khác biệt trải rộng bao phủ những các khác nhau.

Câu hỏi 10: ‘lazy evaluations’ là gì?

Loại review này bị trì hoãn cho đến Khi quý hiếm của đồ dùng trnghỉ ngơi cần cần thiết để được sử dụng. Nhiều hơn, những Reviews lười “lazy evaluations’’ chỉ được tiến hành một lần - không tồn tại reviews tái diễn.

Câu hỏi 11: Bạn có thể lý giải ‘’Polyglot’’ là gì, quan tâm chu đáo Spark không?

Nlỗi đang đề cập, sẽ có được một số điểm lúc chứng kiến tận mắt xét những câu hỏi chất vấn Apabịt Spark để giúp đỡ bạn rất nhiều trong câu hỏi đã có được địa chỉ kia. Polyglot là 1 nhân kiệt của Apabít Spark chất nhận được nó cung ứng các API V.I.P bằng những ngôn ngữ lập trình sẵn Pyhẹp, Java, Scala và R.

Câu hỏi 12: Lợi ích của Spark so với MapReduce là gì?

Spark nkhô cứng rộng tương đối nhiều so với Hadoop MapReduce vị triển khai cách xử trí nkhô hanh rộng khoảng 10 đến 100 lần.Spark cung cấp các tlỗi viện đi cùng nhằm thực hiện những nhiệm vụ trường đoản cú cùng một lõi. Đó có thể là Steaming, học thiết bị, xử trí 1 loạt, truy nã vấn SQL cửa hàng.Spark có chức năng tiến hành tính toán những lần trên và một tập dữ liệu.Spark tương tác bộ nhớ lưu trữ đệm với tàng trữ tài liệu trong bộ nhớ cùng ko nhờ vào vào bát.

Câu hỏi 13: Nếu Spark giỏi hơn MapReduce, vậy chúng ta tránh việc học MapReduce?

Việc hiểu biết thêm về MapReduce vẫn trở bắt buộc có giá trị Lúc trả lời những thắc mắc chất vấn về Apache Spark. Đây là một trong quy mô được áp dụng bởi các phương tiện dữ liệu bao hàm cả Spark. MapReduce trsinh sống đề nghị đặc trưng quan trọng lúc nói tới tài liệu Khủng.

Câu hỏi 14: Tính năng ‘Multiple formats’ là gì?

Tính năng này Tức là Spark cung ứng các mối cung cấp tài liệu nlỗi JSON, Cassandra Stavrou, Hive và Parquet. API mối cung cấp dữ liệu hỗ trợ một bề ngoài có thể gặm nhằm truy cập dữ liệu gồm cấu trúc qua Spark Squốc lộ.

Câu hỏi 15: Giải ưng ý ‘Real-time Computation’

Apabít Spark có một ’Tính toán thù thời gian thực’ cùng gồm độ trễ ít hơn bởi tính tân oán vào bộ nhớ lưu trữ của chính nó. Nó đã có tạo ra cùng với tài năng không ngừng mở rộng lớn và những bên cách tân và phát triển sẽ lưu lại các người dùng của khối hệ thống đang hoạt động những các cấp dưỡng với hàng vạn nút ít với hỗ trợ một vài quy mô tính tân oán.

Các thắc mắc yên cầu kinh nghiệm về Apađậy Spark

Đến điểm này của hướng dẫn Spark Tutorial, các bạn đã biết chũm Spark là gì cùng những dạng câu hỏi vấn đáp Apache Spark ra sao. Bây tiếng hãy gửi thanh lịch các thắc mắc nặng nề hơn giành riêng cho các đơn vị trở nên tân tiến Dữ liệu phệ đã bao gồm kinh nghiệm tay nghề.

*

Thực tế, các phiên bản nâng cao của rất nhiều câu hỏi này đang gần giống với những thắc mắc cơ bạn dạng phía bên trên. Sự khác hoàn toàn nhất là những phiên bạn dạng nâng cấp đã yên cầu một chút ít kiến thức với phân tích nhiều hơn về Apađậy Spark.

Nếu chúng ta đang nghiên cứu Apabít Spark khá nhiều, đều thắc mắc này cũng trở nên ko làm khó khăn được chúng ta. Cho mặc dù các bạn không bắt đầu khám phá về Apabít Spark hay các bạn sẽ là một chuyên gia về nó - hầu như câu hỏi và câu trả lời phỏng vấn Apabít Spark này cho phép những bên phát triển gồm kinh nghiệm mở rộng cùng cải thiện kỹ năng và kiến thức.

Câu hỏi 1: ‘partitions’ là gì?

Một partition (phân vùng) là một trong những phần rất nhỏ dại của một kăn năn dữ liệu lớn hơn. Các phân vùng dựa trên logic - bọn chúng được thực hiện trong Spark để thống trị dữ liệu làm sao cho có được nút tối tgọi của mạng.

Quý Khách cũng có thể thêm rằng quá trình phân vùng partitioning được áp dụng để đưa các phần tài liệu nhỏ được nhắc trước kia trường đoản cú những khối to hơn, vì thế về tối ưu hóa mạng nhằm chạy sinh sống tốc độ tối đa hoàn toàn có thể.

Câu hỏi 2: Spark Streaming được sử dụng làm cho gì?

Quý khách hàng phải chuẩn bị tốt với cùng một vài thắc mắc chất vấn Apabịt Spark vày đó là một thiên tài hơi phổ biến của thiết yếu Spark.

Spark Streaming Chịu trách nhiệm cho các quá trình truyền tài liệu rất có thể mở rộng với không biến thành đứt quãng. Nó là một phần mở rộng của công tác Spark bao gồm và thường xuyên được áp dụng vì các công ty cải tiến và phát triển cùng xây dựng viên Dữ liệu lớn.

Câu hỏi 3: Chạy toàn bộ những các bước trên một nút tổng thể có phải là bình thường không?

Câu vấn đáp là không. Đây là một trong số những lỗi phổ biến độc nhất vô nhị nhưng mà những bên cách tân và phát triển Apađậy Spark phạm phải - nhất là khi bọn họ bắt đầu ban đầu. quý khách phải luôn luôn luôn luôn cố gắng phân phối hận luồng dữ liệu - vấn đề đó đã đẩy nkhô nóng quá trình cùng làm cho quá trình nó trsống nên suôn sẻ tru hơn.

Câu hỏi 4: ‘SparkCore’ được sử dụng có tác dụng gì?

trong số những thắc mắc vấn đáp Apache Spark cần thiết với đơn giản và dễ dàng. SparkCore là phép tắc chính Chịu trách nhiệm đến toàn bộ những quá trình xẩy ra vào Spark. Hãy ghi ghi nhớ vấn đề này bởi vì các bạn sẽ không còn Cảm Xúc kinh ngạc lúc biết rằng nó tất cả hàng loạt những trọng trách - thống kê giám sát, quản lý bộ nhớ lưu trữ với tàng trữ, lên định kỳ trọng trách, v.v...