面试题来源：《大数据面试题V4.0》大数据面试题V3.0，523道题，679页，46w字可回答：1）spark和maprecude的对比；2）mapreduce与spark优劣好处问过的一些公司：阿里云(2022.10)，银联(2022.10)，携程(2022.09)，vivo(2022.09)，滴滴(2022.09)(2020.09)，网易云音乐(2022.09)，快手(2022.08)，字节(2022.08)x2(2022.05)(2020.09)(2020.06)(2019.11)x4，快手(2022.08)，星环科技(2022.07)，海康威视(2022.06)，字节日常实习(2022
Spark调参过程中保持每个task的input+shuffleread量在300-500M左右比较合适TheSparkUIisdocumentedhere:https://spark.apache.org/docs/3.0.1/web-ui.htmlTherelevantparagraphreads:Input:BytesreadfromstorageinthisstageOutput:ByteswritteninstorageinthisstageShuffleread:Totalshufflebytesandrecordsread,includesbothdatareadlocallya
SparkShuffleSparkShuffle是发生在宽依赖(ShuffleDependency)的情况下，上游Stage和下游Stage之间传递数据的一种机制。Shuffle解决的问题是如何将数据重新组织，使其能够在上游和下游task之间进行传递和计算。如果是单纯的数据传递，则只需要将数据进行分区、通过网络传输即可，没有太大难度，但Shuffle机制还需要进行各种类型的计算（如聚合、排序），而且数据量一般会很大。如何支持这些不同类型的计算，如何提高Shuffle的性能都是Shuffle机制设计的难点问题。从总体框架上来看，SparkShuffle分为ShuffleWrite和Shuffle
一、Scala1.1、Scala简介Scala是一门现代的多范式编程语言，平滑地集成了面向对象和函数式语言的特性，旨在以简练、优雅的方式来表达常用编程模式。Scala的设计吸收借鉴了许多种编程语言的思想，只有很少量特点是Scala自己独有的。Scala语言的名称来自于“可伸展的语言”，从写个小脚本到建立个大系统的编程任务均可胜任。Scala运行于Java平台（JVM，Java虚拟机）上，并兼容现有的Java程序，Scala代码可以调用Java方法，访问Java字段，继承Java类和实现Java接口。在面向对象方面，Scala是一门非常纯粹的面向对象编程语言，也就是说，在Scala中，每个值都是
✨作者主页：IT毕设梦工厂✨个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、部分代码设计五、论文参考六、系统视频结语一、前言随着无线通信技术的快速发展和广泛应用，无线网络已经成为了现代社会信息交流的重要基础设施。为了满足日益增长的网络需求，提高无线网络的覆盖范围和服务质量变得尤为重要。然而，这需要解决许多技术挑战，其中之一就是如何规划、设计
目录前言： 一.配置环境1.安装clickhouse驱动2.配置clickhouse环境二.spark集成clickhouse 直接上代码，里面有一些注释哦！ 前言：在大数据处理和分析领域，Spark是一个非常强大且广泛使用的开源分布式计算框架。而ClickHouse则是一个高性能、可扩展的列式数据库，特别适合用于实时分析和查询大规模数据。将Spark与ClickHouse集成可以充分发挥它们各自的优势，使得数据处理和分析更加高效和灵活。 一.配置环境1.安装clickhouse驱动在idea中的maven中安装依赖包ru.yandex.clickhouseclickhouse-jdbc0.3
hadoop、spark、storm、flink如何选择hadoop和spark是更偏向于对大量离线数据进行批量计算，提高计算速度storm和flink适用于实时在线数据，即针对源源不断产生的数据进行实时处理。至于storm和flink之间的区别在于flink的实时性和吞吐量等要比storm高。上述四个组件的实时性高低顺序如下：hadoophadoop、hdfs、hive、hbase如何选择hdfs是hadoop的文件存储系统，存储csv/txt等各种格式的文件，但是对于hive和hbases就比较陌生，今天顺便一起看了一下这二者的区别和适用场景。hive是对hdfs中的文件数据进行处理和计算
目录前言一、转换算子1.1Value类型1）map2）mapPatririons ——map和mapPartitions的区别：3）mapPartitionsWithIndex4）flatMap5）glom6）groupBy7）filter 8） sample9）distinct10）coalesce11）repartition——coalesce和repartition的区别12）sortBy1.2双Value类型13）intersection14）union15）subtract16）zip注意点：1.3Key-Value类型17）partitionBy18）reduceByKey19）g
方式二：SQL方式操作1.实例化SparkContext和SparkSession对象2.创建caseclassEmp样例类，用于定义数据的结构信息3.通过SparkContext对象读取文件，生成RDD[String]4.将RDD[String]转换成RDD[Emp]5.引入spark隐式转换函数（必须引入）6.将RDD[Emp]转换成DataFrame7.将DataFrame注册成一张视图或者临时表8.通过调用SparkSession对象的sql函数，编写sql语句9.停止资源10.具体代码如下：package com.scala.demo.sqlimport org.apache.spa
建议大家写在Linux上搭建好Hadoop的完全分布式集群环境和Spark集群环境，以下在IDEA中搭建的环境仅仅是在window系统上进行spark程序的开发学习，在window系统上可以不用安装hadoop和spark，spark程序可以通过pom.xml的文件配置，添加spark-core依赖，可以直接在IDEA中编写spark程序并运行结果。一、相关软件的下载及环境配置1.jdk的下载安装及环境变量配置（我选择的版本是jdk8.0（即jdk1.8），建议不要使用太高版本的，不然配置pom.xml容易报错）链接：https://pan.baidu.com/s/1deXf6pgMi
