Tìm đọc Spark Tutorial về Các thắc mắc giỏi về Apađậy Spark này nhằm gọi thêm về Apabịt Spark trước từng cuộc chất vấn xin việc về so sánh dữ liệu

Xem nền tảng gốc rễ ĐƯỢC XẾP. HẠNG TỐT NHẤT
*

Tiêu chuẩn kiểm soát thực tế trên BitDegree.org

Để đảm bảo an toàn mức độ đúng chuẩn tối đa và biết tin update tuyệt nhất,BitDegreethường xuyên được đánh giá & xác minh thực tế bằng phương pháp tuân thủ theo đúng các chế độ biên tập nghiêm khắc. Các quy tắc liên kết rõ ràng được tuân hành nhằm đáp ứng nhu cầu những tiêu chuẩn về uy tín tsi chiếu.Bạn đang xem: Tổng quan về apabít spark đến khối hệ thống big data

Tất cả văn bản trên BitDegreeđáp ứng tiêu chuẩn chỉnh sau:

1. Chỉ các mối cung cấp tất cả thẩm quyền nhỏng hiệp hội cộng đồng học tập thuật hoặc tập san mới được áp dụng nhằm tham khảo phân tích trong lúc chế tạo ra văn bản.

Bạn đang xem: Apache spark là gì

2. Bối chình ảnh thực sự ẩn dưới mỗi chủ thể được nhắc đề xuất luôn được bật mí cho người gọi.

3. Nếu có sự bất đồng lợi ích phía sau một nghiên cứu và phân tích được tmê mẩn chiếu, fan gọi nên luôn được báo cáo.

Vui lòng liên hệ cùng với công ty chúng tôi nếu như bạn tin tưởng rằng câu chữ này đã cũ, không hoàn hảo hoặc tất cả sự việc.

Laura M.


*

Nội dung

Kiến thức thuở đầu về Spark

Các chúng ta cũng có thể thấy rất nhiều thắc mắc gồm một bí quyết chúng - rất có thể là đối chiếu, khái niệm hoặc dựa vào chủ ý, tận hưởng bạn cung cấp các ví dụ, v.v.

Thông thường tuyệt nhất, bạn sẽ gặp các trường hợp thực tế xẩy ra vào đơn vị. ví dụ như, ví dụ điển hình một tuần trước đó cuộc phỏng vấn, công ty tất cả một vụ việc béo đề nghị xử lý. Vấn đề kia yên cầu một vài kiến thức tốt về Apađậy Spark cùng phải một ai đó là chuyên gia về những câu hỏi chất vấn của Spark. Công ty đang xử lý sự việc, với kế tiếp trong cuộc phỏng vấn ý muốn hỏi các bạn sẽ làm những gì trong tình huống như vậy. Trong kịch phiên bản này, nếu như bạn cung ứng một câu vấn đáp hữu hình, hợp lý và phải chăng và chi tiết mà lại không có bất kì ai trong đơn vị rất có thể nghĩ về cho, rất có thể bạn sẽ được suy nghĩ uyển dụng.

Vậy ý ở đây đó là hãy chăm chú đến các chi tiết nhỏ độc nhất. Những câu hỏi thứ nhất ở trong Lever trình làng không Có nghĩa là bọn chúng bị làm lơ.

Câu hỏi 1: Spark là gì?

Điều đầu tiên có lẽ họ sẽ muốn biết chúng ta lý giải Spark là gì theo cách đọc của chúng ta.

Đây là ví dụ tuyệt vời và hoàn hảo nhất về Apabít Spark cho dạng câu hỏi “dựa trên định nghĩa”. Đừng chỉ đưa ra một câu vấn đáp hình trạng Wikipedia nhưng mà hãy nỗ lực ra đời những tư tưởng bằng từ bỏ của riêng rẽ chúng ta. Như vậy cho thấy bạn diễn đạt bằng suy nghĩ của chính bản thân mình, chứ đọng không hẳn chỉ ghi nhớ từng trường đoản cú của một tư tưởng chung phổ biến nlỗi một robot.

Apabít Spark là 1 framework nguồn mngơi nghỉ được thực hiện hầu hết phân tích Dữ liệu lớn, học vật dụng và cách xử lý thời hạn thực. Framework này cung cấp một giao diện khá đầy đủ chức năng cho những xây dựng viên và đơn vị trở nên tân tiến - hình ảnh này thực hiện rất tốt công việc cung ứng lập trình nhiều phức hợp khác biệt cùng các nhiệm vụ học thiết bị.

Câu hỏi 2: Một số khả năng trông rất nổi bật của Apađậy Spark là gì?

Đây là 1 Một trong những câu hỏi vấn đáp Apabít Spark dựa trên chủ kiến nhiều hơn nữa - bạn ko nên liệt kê tất cả hào kiệt theo bảng vần âm, hãy chọn một số trong những số ấy và giải thích tuyệt diễn đạt chúng.

lấy một ví dụ, tôi sẽ lựa chọn bố công dụng sau, tía tốc độ, hỗ trợ nhiều định dạng với những thư viện sẵn có.

Vì cần có một lượng mạng tối thiểu giải pháp xử lý tài liệu, luật pháp Apabịt Spark có thể dành được vận tốc xứng đáng ngạc nhiên, đặc biệt là Lúc đối chiếu cùng với Hadoop.

Dường như, Apađậy Spark cung ứng tương đối nhiều nguồn dữ liệu (vị nó áp dụng SparkSQL nhằm tích thích hợp chúng) với có khá nhiều tlỗi viện khoác định khác biệt mà lại các nhà cải cách và phát triển Dữ liệu phệ có thể tận dụng.


*

quý khách có biết?

Câu hỏi 3: ‘’SCC’’ là gì?

Mặc dù trường đoản cú viết tắt này ít được áp dụng (vì vậy dẫn mang lại những thắc mắc chất vấn Apabít Spark hơi khó), bạn vẫn hoàn toàn có thể chạm mặt một câu hỏi điều này.

SCC là viết tắt của các trường đoản cú ‘’Spark Cassandra Connector’’. Nó là 1 trong những công cụ nhưng mà Spark thực hiện nhằm truy vấn ban bố (dữ liệu) trong các cửa hàng dữ liệu Cassandra khác nhau.

Câu hỏi 4: ‘RDD’ là gì?

RDD là viết tắt của ‘’Resilient Distribution Datasets” (bộ dữ liệu phân phối hận kỹ năng phục hồi). Đây là những yếu tố vận động, Khi được bước đầu, bọn chúng chạy tuy nhiên tuy vậy với nhau. Có hai loại RDD vẫn biết - bộ sưu tầm song song cỗ tài liệu Hadoop. Nhìn bình thường, RDD cung cấp nhì loại vận động - hành động và biến hóa.

Câu hỏi 5: ‘immutability’ là gì?

Đây là một trong trong số những câu hỏi vấn đáp Apache Spark yên cầu sự chi tiết, bạn cũng có thể thêm theo mang định, Spark (bên dưới dạng framework) tất cả kĩ năng này. Tuy nhiên, điều này ko áp dụng cho những quá trình tích lũy dữ liệu - chỉ cho những cực hiếm được hướng dẫn và chỉ định mà thôi.

Xem thêm: Normies Là Gì ? Ý Nghĩa Từ Này Là Sao

Câu hỏi 6: YARN là gì?

YARN là 1 giữa những nhân kiệt chính yếu của Apađậy Spark, đa phần tương quan mang lại thống trị tài nguim, cơ mà cũng khá được áp dụng để quản lý và vận hành bên trên các nhiều Spark - vấn đề này là vì nó rất có thể mở rộng.

Câu hỏi 7:Ngôn ngữ xây dựng làm sao được thực hiện thông dụng độc nhất vô nhị vào Apache Spark?

Một ví dụ câu hỏi về Apabít Spark mà bạn ko buộc phải đụng óc rất nhiều. Mặc cho dù có rất nhiều đơn vị cách tân và phát triển đam mê sử dụng Pynhỏ bé, Scala vẫn là ngữ điệu được thực hiện thông dụng độc nhất vô nhị mang đến Apache Spark.

Câu hỏi 8: Có bao nhiêu trình làm chủ cụm tất cả sẵn vào Spark?

Theo khoác định, bao gồm ba trình quản lý nhiều nhưng bạn cũng có thể sử dụng trong Spark. Chúng tôi vẫn nói về một trong những bọn chúng sinh sống thắc mắc phỏng vấn Apache Spark trước kia - YARN. Hai trình còn sót lại là Apabịt Mesos cùng standalone deployments (những tiến hành độc lập).

Câu hỏi 9: Trách nát nhiệm của quy định Spark là gì?

Nhìn thông thường, điều khoản Spark tương quan đến việc tùy chỉnh cấu hình, phân tán (phân phối) cùng tiếp nối là giám sát các cỗ tài liệu không giống nhau trải rộng lớn xung quanh các cụm không giống nhau.

Câu hỏi 10: ‘lazy evaluations’ là gì?

Loại Reviews này bị trì hoãn cho đến Khi giá trị của đồ dùng trlàm việc nên cần thiết sẽ được thực hiện. ngoại giả, các Đánh Giá lười “lazy evaluations’’ chỉ được thực hiện một lần - không tồn tại reviews tái diễn.

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

Nhỏng sẽ nhắc, sẽ sở hữu một vài điểm khi chứng kiến tận mắt xét các câu hỏi phỏng vấn Apabịt Spark sẽ giúp đỡ chúng ta tương đối nhiều vào bài toán đã đạt được địa chỉ đó. Polyglot là một kỹ năng của Apabít Spark được cho phép nó cung cấp các API cấp cao bằng những ngôn từ thiết kế Pybé, Java, Scala với R.

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

Spark nkhô hanh rộng không hề ít đối với Hadoop MapReduce do thực hiện giải pháp xử lý nhanh khô hơn khoảng 10 cho 100 lần.Spark cung cấp những tlỗi viện kèm theo nhằm tiến hành nhiều trách nhiệm từ bỏ cùng một lõi. Đó có thể là Steaming, học trang bị, giải pháp xử lý một loạt, truy hỏi vấn Squốc lộ tác động.Spark có chức năng triển khai tính toán thù nhiều lần trên cùng một tập dữ liệu.Spark hệ trọng bộ lưu trữ đệm với lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ cùng không dựa vào vào bát.

Câu hỏi 13: Nếu Spark giỏi rộng MapReduce, vậy chúng ta không nên học tập MapReduce?

Việc hiểu thêm về MapReduce vẫn trnghỉ ngơi yêu cầu có giá trị Lúc vấn đáp những thắc mắc chất vấn về Apađậy Spark. Đây là 1 mô hình được thực hiện do nhiều cách thức tài liệu bao gồm cả Spark. MapReduce trở bắt buộc đặc biệt quan trọng đặc biệt quan trọng lúc nói tới dữ liệu béo.

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

Tính năng này Có nghĩa là Spark hỗ trợ các nguồn dữ liệu như JSON, Stavrou, Hive cùng Parquet. API mối cung cấp tài liệu cung cấp một hiệ tượng rất có thể gặm nhằm truy cập tài liệu tất cả cấu tạo qua Spark SQL.

Câu hỏi 15: Giải ưa thích ‘Real-time Computation’

Apabịt Spark có một ’Tính toán thời hạn thực’ với gồm độ trễ ít hơn vì chưng tính toán vào bộ nhớ của nó. Nó đã được tạo thành cùng với kỹ năng không ngừng mở rộng lớn và các bên phát triển sẽ khắc ghi đa số người dùng của hệ thống đang làm việc các cụm cung cấp cùng với hàng ngàn nút và cung cấp một trong những mô hình tính toán thù.

Các câu hỏi đòi hỏi tay nghề về Apache Spark

Đến đặc điểm này của trả lời Spark Tutorial, bạn sẽ biết vậy Spark là gì với những dạng thắc mắc chất vấn Apabịt Spark thế nào. Bây giờ hãy chuyển sang những thắc mắc cạnh tranh rộng giành cho các nhà trở nên tân tiến Dữ liệu lớn đã bao gồm tay nghề.


*

Thực tế, những phiên bạn dạng cải thiện của không ít thắc mắc này đã tương tự cùng với các câu hỏi cơ bạn dạng bên trên. Sự khác biệt độc nhất vô nhị là các phiên phiên bản nâng cao vẫn yên cầu một chút ít kỹ năng và kiến thức với nghiên cứu và phân tích nhiều hơn nữa về Apađậy Spark.

Nếu chúng ta đang nghiên cứu và phân tích Apache Spark không ít, phần lớn câu hỏi này cũng biến thành không làm khó khăn được chúng ta. Cho cho dù bạn chưa bắt đầu tìm hiểu về Apabít Spark tuyệt các bạn vẫn là một trong Chuyên Viên về nó - hầu hết thắc mắc với câu vấn đáp vấn đáp Apabít Spark này cho phép các bên cách tân và phát triển tất cả kinh nghiệm tay nghề không ngừng mở rộng cùng cải thiện kiến thức.

Câu hỏi 1: ‘partitions’ là gì?

Một partition (phân vùng) là một phần vô cùng nhỏ dại của một khối dữ liệu lớn hơn. Các phân vùng dựa trên logic - chúng được thực hiện vào Spark để quản lý dữ liệu làm sao để cho giành được nấc tối tđọc của mạng.

quý khách cũng hoàn toàn có thể thêm rằng quá trình phân vùng partitioning được thực hiện để mang những phần tài liệu bé dại được nhắc trước kia trường đoản cú những kăn năn to hơn, vì vậy về tối ưu hóa mạng để chạy làm việc tốc độ cao nhất hoàn toàn có thể.

Câu hỏi 2: Spark Streaming được sử dụng có tác dụng gì?

quý khách hàng buộc phải sẵn sàng giỏi với 1 vài câu hỏi vấn đáp Apabịt Spark vị đấy là một bản lĩnh khá thông dụng của bao gồm Spark.

Spark Streaming chịu trách nhiệm cho các quy trình truyền dữ liệu hoàn toàn có thể mở rộng và không trở nên đứt quãng. Nó là một trong những phần mở rộng của chương trình Spark thiết yếu và thường xuyên được sử dụng vì chưng các công ty cải tiến và phát triển và xây dựng viên Dữ liệu lớn.

Xem thêm: Word 2016 Full Crack Excel Full Crack, Office 2016

Câu hỏi 3: Chạy toàn bộ các quy trình trên một nút ít toàn bộ liệu có phải là thông thường không?

Câu hỏi 4: ‘SparkCore’ được sử dụng làm cho gì?

trong những câu hỏi chất vấn Apabít Spark cần thiết và đơn giản dễ dàng. SparkCore là vẻ ngoài thiết yếu Chịu trách rưới nhiệm đến toàn bộ những quá trình xảy ra trong Spark. Hãy ghi ghi nhớ điều đó vị các bạn sẽ không thể cảm giác quá bất ngờ khi biết rằng nó gồm một loạt các nhiệm vụ - đo lường và tính toán, thống trị bộ nhớ và lưu trữ, lên kế hoạch nhiệm vụ, v.v...

Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *