Tìm hiểu Spark Tutorial về Các câu hỏi tuyệt về Apache Spark này nhằm hiểu thêm về Apache Spark trước mỗi cuộc vấn đáp xin bài toán về so sánh dữ liệu

Xem nền tảng ĐƯỢC XẾP HẠNG TỐT NHẤT
*

Tiêu chuẩn chỉnh kiểm soát thực tế trên kulturbench.com.org

Để bảo đảm an toàn mức độ đúng đắn cao nhất & ban bố update độc nhất vô nhị,kulturbench.com.org thường xuyên được bình chọn & xác minch thực tế bằng phương pháp tuân thủ theo đúng những chính sách biên tập chặt chẽ. Các phép tắc link rõ ràng được vâng lệnh nhằm đáp ứng những tiêu chuẩn về uy tín tsi mê chiếu.

Bạn đang xem: Apache spark là gì

Tất cả câu chữ bên trên kulturbench.com.org thỏa mãn nhu cầu tiêu chuẩn chỉnh sau:

1. Chỉ những nguồn bao gồm thẩm quyền như hiệp hội học thuật hoặc tập san mới được thực hiện nhằm tìm hiểu thêm phân tích trong những lúc sinh sản câu chữ.

2. Bối chình họa thực sự ẩn dưới mỗi chủ đề được nhắc nên luôn luôn được tiết lộ cho những người gọi.

3. Nếu gồm sự sự không tương đồng ích lợi đằng sau một phân tích được tham chiếu, bạn phát âm nên luôn luôn được ban bố.

Vui lòng liên hệ cùng với Cửa Hàng chúng tôi nếu bạn tin tưởng rằng nội dung đó đã cũ, ko hoàn chỉnh hoặc có sự việc.


Laura M


*


Nội dung


Kiến thức lúc đầu về Spark

Các chúng ta có thể thấy không ít câu hỏi tất cả một phương pháp chúng - hoàn toàn có thể là đối chiếu, có mang hoặc dựa vào chủ kiến, yên cầu bạn cung ứng các ví dụ, v.v.

thường thì độc nhất, bạn sẽ gặp gỡ các trường hợp thực tế xảy ra vào chủ thể. lấy ví dụ, chẳng hạn một tuần trước đó cuộc chất vấn, công ty tất cả một sự việc bự đề nghị xử lý. Vấn đề kia yên cầu một vài kiến thức và kỹ năng xuất sắc về Apache Spark cùng buộc phải một ai sẽ là chuyên gia về các thắc mắc chất vấn của Spark. shop sẽ giải quyết và xử lý vụ việc, và tiếp nối vào cuộc chất vấn hy vọng hỏi các bạn sẽ làm cái gi trong tình huống như thế. Trong kịch bạn dạng này, nếu như khách hàng hỗ trợ một câu trả lời hữu hình, phải chăng cùng tinh tướng nhưng mà không người nào vào công ty hoàn toàn có thể nghĩ về mang đến, vô cùng có thể bạn sẽ được suy nghĩ uyển dụng.

Vậy ý ở chỗ này chính là hãy để ý tới các cụ thể nhỏ tốt nhất. Những câu hỏi đầu tiên nằm trong cấp độ reviews ko Có nghĩa là bọn chúng bị làm lơ.

Câu hỏi 1: Spark là gì?

Điều thứ nhất chắc hẳn rằng chúng ta vẫn mong biết bạn phân tích và lý giải Spark là gì theo cách phát âm của công ty.

Đây là ví dụ tuyệt vời và hoàn hảo nhất về Apache Spark mang lại dạng thắc mắc “dựa trên định nghĩa”. Đừng chỉ giới thiệu một câu trả lời giao diện Wikipedia cơ mà hãy nỗ lực hình thành các khái niệm bởi trường đoản cú của riêng rẽ bạn. Vấn đề này cho biết các bạn biểu đạt bằng Để ý đến của chính bản thân mình, chđọng chưa phải chỉ ghi nhớ từng từ bỏ của một quan niệm phổ biến bình thường nlỗi một robot.

Apađậy Spark là một trong framework mối cung cấp mnghỉ ngơi được áp dụng đa phần so với Dữ liệu lớn, học tập sản phẩm và cách xử lý thời hạn thực. Framework này cung cấp một hình ảnh không thiếu thốn tính năng cho các lập trình viên và nhà cách tân và phát triển - bối cảnh này triển khai cực tốt quá trình cung cấp lập trình sẵn các phức hợp khác biệt và các trọng trách học vật dụng.

Câu hỏi 2: Một số tác dụng khá nổi bật của Apache Spark là gì?

Đây là 1 trong giữa những câu hỏi vấn đáp Apache Spark dựa trên ý kiến nhiều hơn thế nữa - các bạn ko đề nghị liệt kê tất cả nhân tài theo bảng vần âm, hãy lựa chọn 1 số trong số ấy cùng phân tích và lý giải tuyệt bộc lộ bọn chúng.

lấy ví dụ, tôi đã lựa chọn ba khả năng sau, ba tốc độ, cung cấp đa định dạngnhững tlỗi viện sẵn có.

Vì cần phải có một lượng mạng buổi tối tđọc xử trí dữ liệu, chế độ Apađậy Spark hoàn toàn có thể đã có được tốc độ đáng kinh ngạc, đặc biệt là Khi đối chiếu cùng với Hadoop.

Hình như, Apađậy Spark cung cấp rất nhiều mối cung cấp tài liệu (vì nó sử dụng SparkSQL để tích thích hợp chúng) và có không ít thỏng viện khoác định khác nhau cơ mà các đơn vị phát triển Dữ liệu lớn hoàn toàn có thể tận dụng tối đa.

Câu hỏi 3: ‘’SCC’’ là gì?

Mặc cho dù tự viết tắt này ít được sử dụng (vì vậy dẫn mang đến các thắc mắc vấn đáp Apabịt Spark tương đối khó), chúng ta vẫn có thể gặp mặt một thắc mắc điều này.

SCC là viết tắt của cụm từ bỏ ‘’Spark Stavrou Connector’’. Nó là một dụng cụ mà lại Spark áp dụng để truy vấn ban bố (dữ liệu) trong số các đại lý dữ liệu Stavrou khác nhau.

Câu hỏi 4: ‘RDD’ là gì?

RDD là viết tắt của ‘’Resilient Distribution Datasets” (cỗ dữ liệu phân pân hận khả năng phục hồi). Đây là những nhân tố hoạt động, lúc được bước đầu, chúng chạy tuy vậy song cùng nhau. Có nhì các loại RDD vẫn biết - bộ sưu tầm tuy vậy tuy nhiên cỗ dữ liệu Hadoop. Nhìn chung, RDD cung ứng hai loại hoạt động - hành động và biến hóa.

Câu hỏi 5: ‘immutability’ là gì?

Nhỏng cái brand name vẫn lý giải phần làm sao, lúc 1 vật là bất biến, nó bắt buộc bị thay đổi hoặc thay đổi theo bất kỳ biện pháp nào một khi nó hoàn toàn được tạo nên cùng được gán giá trị.

Đây là 1 trong trong những thắc mắc vấn đáp Apache Spark đòi hỏi sự chi tiết, chúng ta cũng có thể thêm theo mặc định, Spark (dưới dạng framework) có tuấn kiệt này. Tuy nhiên, vấn đề đó không vận dụng cho các tiến trình tích lũy tài liệu - chỉ cho các quý giá được chỉ định và hướng dẫn nhưng thôi.

Xem thêm: Cách Chơi Call Of Duty 1 - Toàn Cảnh Phiên Bản Đầu Tiên: Call Of Duty 1

Câu hỏi 6: YARN là gì?

YARN là một trong trong những nhân kiệt mấu chốt của Apache Spark, đa phần liên quan mang đến cai quản tài ngulặng, tuy nhiên cũng được thực hiện để quản lý trên các các Spark - điều đó là vì nó hoàn toàn có thể mở rộng.

Câu hỏi 7:Ngôn ngữ lập trình sẵn làm sao được thực hiện phổ biến tuyệt nhất trong Apabịt Spark?

Một ví dụ thắc mắc về Apabít Spark nhưng bạn ko phải cồn não quá nhiều. Mặc dù có khá nhiều bên cách tân và phát triển thích hợp thực hiện Pynhỏ bé, Scala vẫn chính là ngôn ngữ được thực hiện phổ cập độc nhất vô nhị mang đến Apache Spark.

Câu hỏi 8: Có bao nhiêu trình quản lý nhiều bao gồm sẵn trong Spark?

Theo mang định, có ba trình cai quản các cơ mà bạn có thể sử dụng trong Spark. Chúng tôi đã nói đến một trong số chúng làm việc câu hỏi chất vấn Apache Spark trước kia - YARN. Hai trình sót lại là Apađậy Mesos với standalone deployments (những thực thi độc lập).

Câu hỏi 9: Trách nhiệm của pháp luật Spark là gì?

Nhìn bình thường, pháp luật Spark tương quan đến việc cấu hình thiết lập, phân tán (phân phối) cùng kế tiếp là giám sát và đo lường những bộ dữ liệu khác biệt trải rộng lớn xung quanh những nhiều không giống nhau.

Câu hỏi 10: ‘lazy evaluations’ là gì?

Loại nhận xét này bị trì hoãn cho đến khi cực hiếm của vật dụng trsống buộc phải cần thiết và để được áp dụng. hơn nữa, những đánh giá lười “lazy evaluations’’ chỉ được tiến hành một lần - không có reviews tái diễn.

Câu hỏi 11: Bạn hoàn toàn có thể lý giải ‘’Polyglot’’ là gì, xét về điều tỉ mỷ Spark không?

Nhỏng đang nói, sẽ có được một số điểm khi chứng kiến tận mắt xét các câu hỏi phỏng vấn Apađậy Spark để giúp các bạn tương đối nhiều vào câu hỏi giành được vị trí đó. Polyglot là 1 trong thiên tài của Apache Spark có thể chấp nhận được nó hỗ trợ những API V.I.P bằng các ngôn từ lập trình sẵn Pynhỏ bé, Java, Scala với R.

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

Spark nkhô giòn rộng rất nhiều so với Hadoop MapReduce vày tiến hành xử trí nkhô giòn rộng khoảng tầm 10 đến 100 lần.Spark cung cấp các thư viện đi kèm để thực hiện những trọng trách từ bỏ cùng một lõi. Đó hoàn toàn có thể là Steaming, học lắp thêm, cách xử trí hàng loạt, truy tìm vấn SQL liên tưởng.Spark có chức năng thực hiện tính tân oán những lần bên trên và một tập tài liệu.Spark liên hệ bộ lưu trữ đệm và tàng trữ dữ liệu trong bộ lưu trữ cùng ko phụ thuộc vào bát.

Câu hỏi 13: Nếu Spark giỏi hơn MapReduce, vậy bọn họ tránh việc học MapReduce?

Việc biết thêm về MapReduce vẫn trsinh sống đề nghị có mức giá trị Lúc trả lời những thắc mắc vấn đáp về Apabịt Spark. Đây là một trong những quy mô được thực hiện do nhiều luật dữ liệu bao gồm cả Spark. MapReduce trngơi nghỉ cần đặc biệt quan trọng đặc biệt lúc kể đến dữ liệu béo.

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

Tính năng này có nghĩa là Spark hỗ trợ nhiều mối cung cấp dữ liệu như JSON, Cassandra Stavrou, Hive sầu và Parquet. API nguồn tài liệu cung cấp một cơ chế có thể cắm nhằm truy cập tài liệu tất cả cấu trúc qua Spark Squốc lộ.

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

Apabịt Spark tất cả một ’Tính toán thời gian thực’ và bao gồm độ trễ thấp hơn vị tính toán thù trong bộ nhớ lưu trữ của nó. Nó đã làm được tạo nên cùng với kỹ năng mở rộng to và những công ty cải tiến và phát triển đã lưu lại hầu hết người dùng của khối hệ thống đang hoạt động các cụm phân phối với hàng ngàn nút cùng hỗ trợ một vài quy mô tính toán.

Các thắc mắc yên cầu tay nghề về Apache Spark

Đến điểm đó của chỉ dẫn Spark Tutorial, bạn đã biết rứa Spark là gì với các dạng câu hỏi vấn đáp Apabịt Spark thế nào. Bây giờ đồng hồ hãy gửi quý phái các câu hỏi khó hơn dành riêng cho các nhà cải cách và phát triển Dữ liệu lớn đã tất cả kinh nghiệm.

*

Thực tế, các phiên bạn dạng cải thiện của không ít thắc mắc này đã gần giống với những câu hỏi cơ phiên bản phía bên trên. Sự khác biệt độc nhất là các phiên phiên bản nâng cấp sẽ đòi hỏi một ít kỹ năng và kiến thức với nghiên cứu nhiều hơn thế nữa về Apabít Spark.

Nếu các bạn vẫn nghiên cứu và phân tích Apabít Spark tương đối nhiều, hầu như câu hỏi này cũng trở thành không làm cực nhọc được các bạn. Cho cho dù các bạn chưa bước đầu mày mò về Apađậy Spark hay chúng ta đang là 1 chuyên gia về nó - các thắc mắc cùng câu trả lời phỏng vấn Apabít Spark này có thể chấp nhận được những bên phát triển tất cả tay nghề mở rộng và nâng cấp kiến thức.

Câu hỏi 1: ‘partitions’ là gì?

Một partition (phân vùng) là 1 phần rất bé dại của một khối hận tài liệu to hơn. Các phân vùng dựa vào logic - bọn chúng được áp dụng trong Spark nhằm cai quản dữ liệu làm thế nào để cho đã đạt được mức về tối thiểu của mạng.

Quý Khách cũng có thể thêm rằng quy trình phân vùng partitioning được áp dụng để đưa các phần dữ liệu nhỏ được đề cập trước đó trường đoản cú những khối hận to hơn, cho nên vì thế tối ưu hóa mạng để chạy ngơi nghỉ vận tốc cao nhất có thể.

Câu hỏi 2: Spark Streaming được áp dụng làm gì?

Bạn cần chuẩn bị xuất sắc với 1 vài thắc mắc phỏng vấn Apabịt Spark vì chưng đây là một nhân kiệt tương đối thịnh hành của chính Spark.

Spark Streaming Chịu đựng trách nát nhiệm cho những quá trình truyền dữ liệu hoàn toàn có thể mở rộng với không bị cách biệt. Nó là 1 phần mở rộng của công tác Spark chính với hay được sử dụng bởi những bên cách tân và phát triển và xây dựng viên Dữ liệu mập.

Câu hỏi 3: Chạy toàn bộ các các bước bên trên một nút cục bộ liệu có phải là bình thường không?

Câu vấn đáp là không. Đây là 1 trong những giữa những lỗi phổ cập độc nhất mà lại những công ty trở nên tân tiến Apađậy Spark mắc phải - đặc biệt là Khi họ bắt đầu bắt đầu. quý khách hàng đề xuất luôn luôn luôn nỗ lực phân phối luồng dữ liệu - điều đó đã đẩy nhanh quy trình và khiến cho quá trình nó trở cần trót lọt tru hơn.

Câu hỏi 4: ‘SparkCore’ được thực hiện làm gì?

giữa những câu hỏi phỏng vấn Apađậy Spark cần thiết và đơn giản. SparkCore là phép tắc bao gồm Chịu trách rưới nhiệm cho tất cả những quy trình xẩy ra trong Spark. Hãy ghi lưu giữ điều này vì chưng bạn sẽ không hề Cảm Xúc ngạc nhiên khi biết rằng nó bao gồm một loạt các trọng trách - thống kê giám sát, làm chủ bộ lưu trữ và lưu trữ, lên lịch trách nhiệm, 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 *