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spark面试题
Spark面试题
(五)——数据倾斜调优
答:
Spark面试
中,数据倾斜是常被提及的问题。它发生在数据集处理中,某部分数据远超其他,造成性能瓶颈,可能导致内存溢出和处理速度变慢。数据倾斜的后果严重,主要表现在内存耗尽和执行效率降低。定位数据倾斜通常发生在shuffle阶段,通过检查任务执行情况、Stage状态和代码找出问题。常见的线索包括内存溢出任务、...
[
SPARK
][SQL]
面试
问题之
Spark
AQE新特性
答:
Spark
3.0 的新功能——Spark AQE(Adaptive Query Execution)犹如一颗璀璨的明珠,专为优化大型集群中复杂查询的性能而生。面对Spark SQL在并行度设置、Join策略选择以及数据倾斜等挑战,AQE如一把钥匙,解锁了固定Shuffle分区数(默认200)的限制,借鉴了RDBMS的基于成本优化策略(CBO),实现动态调整。AQ...
这550道大数据
面试题
,绝对是HR最常出的面试题
答:
针对大数据
面试
的常见需求,我们精心整理了550道精选题目,源自京东、搜狐、新浪等知名企业的面试资料。这份题集覆盖Redis、搜索引擎、
Spark
、Storm、Kafka、高并发、Hadoop、Hive、SQL和Hbase等八大模块,旨在帮助面试者提升技能和准备面试。具体内容包括:Redis:如工作原理、数据存储、内存操作、与Spark的数据...
大数据(Hadoop)
面试题
及答案
答:
大数据(Hadoop)
面试题
及答案概要 Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统框架,旨在处理海量数据的存储和计算。它以四个主要优势——高可靠性、高扩展性、高效性和高容错性,为核心特性。Hadoop技术生态体系包括Sqoop、Flume、Kafka、
Spark
、Flink等工具,它们在数据处理的不同环节中发挥关键作用。Hadoop...
干货满满,202303最新各大厂大数据核心
面试题
答:
1.1 字节(上海):2、字节、阿里:两张大表需要做join操作,一张是产入表,一张是产出表,各自约一亿行数据,且都存在热点key(join操作时会产生数据倾斜),如何解决这一问题?3、字节问如何统一指标口径?阿里问如何统一口径?(这个问题相当棘手,
面试
官提问完毕后对我印象大打折扣)4、阿里、...
面试题
:处理一千条数据与处理一千万条数据的区别
答:
从目前的计算机发展角度看是没什么区别的,因为一台高性能的服务器完全可以处理一千万条简单数据(个人实践经验)不需要优化,但是如果你的数据比较复杂,需求又不止于去重排序之类的,那么需要针对问题。可以用hadoop、
spark
等大数据平台,也可以自己做hash把大文件分解为小文件,加上用数据库来处理。数据量...
大数据(Hadoop)
面试题
及答案
答:
Sqoop: transfers data between Hadoop and relational databases like MySQL. Flume: a distributed log collection and transmission system for high volume data. Kafka: high-throughput messaging system.
Spark
and Flink: popular in-memory computation frameworks for batch and real-time ...
大数据
面试题
及答案谁能分享一下
答:
在HDFS的情况下,数据作为数据块存储在本地驱动器中。在NAS的情况下,它存储在专用硬件中。10.格式化NameNode的命令是什么?答: $ hdfs namenode -format。欢迎咨询慧都在线客服,我们将帮您转接大数据专家团队,并发送相关资料给您!以上就是大数据
面试题
及答案,希望我的回答对您有帮助!
90道算法工程师
面试题目
汇总!
答:
前沿技术与应用在自动驾驶领域,算法工程师需要对深度学习、点云处理、语义分割和SLAM(同时定位和建图)有深入理解。对于分布式学习框架,如
Spark
的transformation和action,以及分布式SGD的实现,也必不可少。...技术不断迭代,Python工具如装饰器、生成器、数据处理库如pandas在实际项目中发挥着重要作用。
Spark
对硬件的要求
答:
对于每台机器几十个cpu的机器,
spark
也可以很好的扩展,因为他在线程之间执行最小的共享cpu。应该每台机器至少配置8-16个内核。根据cpu负载,可能需要更多的cpu:一旦数据在内存中,大多数应用程序的瓶颈就在CPU和网络。 推荐阅读:
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