Spark Là Gì

Tìm đọc Spark Tutorial về Các thắc mắc giỏi về Apache Spark này nhằm phát âm thêm về Apađậy Spark trước từng cuộc phỏng vấn xin việc về so sánh dữ liệu

Xem căn nguyên ĐƯỢC XẾPhường HẠNG TỐT NHẤT
*

Tiêu chuẩn kiểm tra thực tế trên donghocititime.com.org

Để bảo đảm an toàn mức độ đúng mực tối đa & đọc tin cập nhật tuyệt nhất,donghocititime.com.org tiếp tục được kiểm tra và xác minh thực tiễn bằng cách theo đúng những hiệ tượng biên tập nghiêm khắc. Các quy tắc links cụ thể được vâng lệnh nhằm đáp ứng nhu cầu những tiêu chuẩn về đáng tin tưởng tham chiếu.

Bạn đang xem: Spark là gì

Tất cả nội dung bên trên donghocititime.com.org đáp ứng nhu cầu tiêu chuẩn sau:

1. Chỉ các nguồn tất cả thẩm quyền như hiệp hội cộng đồng học thuật hoặc tập san new được thực hiện để tìm hiểu thêm nghiên cứu trong khi sinh sản văn bản.

2. Bối chình họa thực thụ ẩn dưới từng chủ đề được kể phải luôn được bật mí cho người hiểu.

3. Nếu bao gồm sự sự không tương đồng tiện ích phía sau một nghiên cứu được tham chiếu, bạn đọc đề xuất luôn luôn được biết tin.

Vui lòng contact với Shop chúng tôi nếu khách hàng tin rằng ngôn từ này đã cũ, ko hoàn chỉnh hoặc gồm vấn đề.


Laura M.


*


Nội dung


Kiến thức thuở đầu về Spark

Các chúng ta có thể thấy tương đối nhiều thắc mắc bao gồm một phương pháp chúng - có thể là đối chiếu, có mang hoặc dựa trên ý kiến, thưởng thức bạn hỗ trợ các ví dụ, v.v.

Thông thường nhất, bạn sẽ gặp gỡ những trường hợp thực tế xảy ra trong chủ thể. lấy ví dụ như, ví dụ điển hình một tuần trước cuộc vấn đáp, công ty gồm một vấn đề béo đề nghị giải quyết. Vấn đề đó đòi hỏi một số trong những kiến thức tốt về Apabịt Spark và yêu cầu một ai đó là Chuyên Viên về những thắc mắc vấn đáp của Spark. Công ty đang giải quyết và xử lý sự việc, và tiếp nối vào cuộc phỏng vấn hy vọng hỏi bạn sẽ làm cái gi trong trường hợp như thế. Trong kịch bạn dạng này, nếu như khách hàng cung cấp một câu trả lời hữu hình, phù hợp với góc cạnh nhưng mà không người nào trong công ty hoàn toàn có thể nghĩ mang đến, siêu có thể bạn sẽ được suy xét uyển dụng.

Vậy ý tại đây chính là hãy để ý tới những cụ thể nhỏ tốt nhất. Những câu hỏi trước tiên thuộc Lever ra mắt không Có nghĩa là bọn chúng bị làm lơ.

Câu hỏi 1: Spark là gì?

Điều thứ nhất chắc hẳn rằng chúng ta vẫn muốn biết chúng ta lý giải Spark là gì Theo phong cách phát âm của khách hàng.

Đây là ví dụ hoàn hảo nhất về Apabịt Spark đến dạng câu hỏi “dựa trên định nghĩa”. Đừng chỉ giới thiệu một câu vấn đáp vẻ bên ngoài Wikipedia mà hãy cố gắng hiện ra các quan niệm bằng tự của riêng rẽ bạn. Vấn đề này cho biết thêm chúng ta biểu đạt bằng cân nhắc của bản thân mình, chứ chưa phải chỉ ghi ghi nhớ từng từ bỏ của một có mang thông thường phổ biến nlỗi một robot.

Apađậy Spark là 1 trong framework mối cung cấp mở được áp dụng đa phần đối chiếu Dữ liệu bự, học đồ vật và cách xử lý thời gian thực. Framework này hỗ trợ một giao diện tương đối đầy đủ tính năng cho các lập trình viên và nhà cải tiến và phát triển - bối cảnh này thực hiện tốt nhất quá trình cung cấp lập trình nhiều phức hợp không giống nhau cùng các trách nhiệm học thứ.

Câu hỏi 2: Một số anh tài trông rất nổi bật của Apabít Spark là gì?

Đây là một trong những trong những thắc mắc phỏng vấn Apabịt Spark dựa trên chủ kiến nhiều hơn thế nữa - các bạn ko cần liệt kê toàn bộ kĩ năng theo bảng chữ cái, hãy lựa chọn 1 số trong những số ấy cùng lý giải tốt miêu tả bọn chúng.

lấy một ví dụ, tôi sẽ lựa chọn bố tác dụng sau, ba tốc độ, hỗ trợ nhiều định dạngcác thư viện sẵn có.

Vì cần phải có một lượng mạng về tối tgọi cách xử lý tài liệu, công cụ Apache Spark hoàn toàn có thể có được tốc độ đáng kinh ngạc, đặc biệt là Lúc so sánh với Hadoop.

Ngoài ra, Apađậy Spark cung ứng tương đối nhiều nguồn dữ liệu (vày nó sử dụng SparkSquốc lộ nhằm tích hòa hợp chúng) cùng có rất nhiều thư viện mang định khác biệt nhưng mà các bên cách tân và phát triển Dữ liệu phệ có thể tận dụng.


*

Bạn có biết?


Câu hỏi 3: ‘’SCC’’ là gì?

Mặc dù tự viết tắt này ít được thực hiện (cho nên dẫn đến những thắc mắc chất vấn Apađậy Spark tương đối khó), bạn vẫn có thể chạm chán một câu hỏi những điều đó.

SCC là viết tắt của các từ ‘’Spark Cassandra Connector’’. Nó là 1 trong phép tắc nhưng mà Spark sử dụng để truy cập báo cáo (dữ liệu) trong số 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 phối hận kỹ năng phục hồi). Đây là những nguyên tố vận động, lúc được ban đầu, bọn chúng chạy tuy nhiên tuy vậy cùng nhau. Có nhị các loại RDD đang biết - tủ chứa đồ song tuy nhiên bộ tài liệu Hadoop. Nhìn thông thường, RDD cung ứng nhị loại chuyển động - hành vi với biến hóa.

Câu hỏi 5: ‘immutability’ là gì?

Nhỏng cái tên đã lý giải phần như thế nào, lúc một vật là bất biến, nó quan yếu bị chuyển đổi hoặc thay đổi theo bất kỳ biện pháp như thế nào một Khi nó hoàn toàn được tạo ra và được gán quý hiếm.

Xem thêm: Cộng Đồng Bitcoin Vietnam - Cộng Đồng Bitcoin Việt Nam

Đây là một trong những thắc mắc vấn đáp Apabít Spark yên cầu sự chi tiết, bạn cũng có thể thêm theo mặc định, Spark (dưới dạng framework) bao gồm tính năng này. Tuy nhiên, điều này không áp dụng cho các quá trình tích lũy tài liệu - chỉ cho các quý hiếm được hướng dẫn và chỉ định mà thôi.

Câu hỏi 6: YARN là gì?

YARN là 1 trong giữa những chức năng mấu chốt của Apache Spark, đa phần tương quan mang đến thống trị tài ngulặng, mà lại cũng được sử dụng nhằm quản lý và vận hành bên trên các các Spark - vấn đề này là vì nó rất có thể không ngừng mở rộng.

Câu hỏi 7:Ngôn ngữ lập trình sẵn như thế nào được sử dụng phổ biến độc nhất trong Apabịt Spark?

Một ví dụ thắc mắc về Apabịt Spark cơ mà bạn không cần hễ óc vô số. Mặc dù có không ít bên cách tân và phát triển yêu thích áp dụng Pynhỏ nhắn, Scala vẫn luôn là ngôn từ được áp dụng thông dụng độc nhất vô nhị cho Apache Spark.

Câu hỏi 8: Có từng nào trình cai quản nhiều bao gồm sẵn vào Spark?

Theo mặc định, bao gồm ba trình cai quản nhiều nhưng chúng ta có thể sử dụng vào Spark. Chúng tôi đang nói về một trong những chúng nghỉ ngơi thắc mắc vấn đáp Apabịt Spark trước kia - YARN. Hai trình còn lại là Apabít Mesos cùng standalone deployments (những tiến hành độc lập).

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

Nhìn phổ biến, khí cụ Spark tương quan tới sự việc thiết lập, phân tán (phân phối) cùng kế tiếp là đo lường và thống kê các cỗ tài liệu khác biệt trải rộng lớn bao phủ các cụm không giống nhau.

Câu hỏi 10: ‘lazy evaluations’ là gì?

Loại Đánh Giá này bị trì hoãn cho tới lúc giá trị của đồ trsinh sống nên quan trọng và để được thực hiện. Ngoài ra, những Đánh Giá lười “lazy evaluations’’ chỉ được thực hiện một lần - không có nhận xét tái diễn.

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

Như vẫn nói, sẽ sở hữu được một số trong những điểm khi xem xét các thắc mắc phỏng vấn Apađậy Spark để giúp đỡ bạn không hề ít vào bài toán có được địa điểm kia. Polyglot là 1 nhân tài của Apađậy Spark chất nhận được nó cung ứng những API cấp cao bởi những ngôn ngữ xây dựng Python, Java, Scala và R.

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

Spark nkhô cứng rộng không ít so với Hadoop MapReduce vì tiến hành cách xử lý nkhô cứng hơn khoảng tầm 10 mang lại 100 lần.Spark cung ứng các thỏng viện kèm theo nhằm triển khai những trọng trách từ bỏ và một lõi. Đó có thể là Steaming, học vật dụng, cách xử lý một loạt, truy vấn vấn SQL can hệ.Spark có tác dụng triển khai tính toán những lần bên trên cùng một tập tài liệu.Spark liên tưởng bộ nhớ đệm với tàng trữ dữ liệu trong bộ nhớ lưu trữ cùng không nhờ vào vào đĩa.

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

Việc biết thêm về MapReduce vẫn trngơi nghỉ phải có mức giá trị Khi trả lời những thắc mắc chất vấn về Apache Spark. Đây là một trong mô hình được áp dụng vày những khí cụ dữ liệu bao hàm cả Spark. MapReduce trlàm việc đề nghị đặc biệt quan trọng đặc biệt lúc kể đến dữ liệu mập.

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

Tính năng này có nghĩa là Spark cung cấp các mối cung cấp tài liệu nhỏng JSON, Cassandra Stavrou, Hive và Parquet. API mối cung cấp dữ liệu cung ứng một bề ngoài hoàn toàn có thể gặm để truy vấn tài liệu gồm cấu trúc qua Spark SQL.

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

Apabịt Spark có một ’Tính tân oán thời gian thực’ cùng gồm độ trễ ít hơn vì tính toán trong bộ nhớ lưu trữ của nó. Nó đã có tạo thành với kỹ năng không ngừng mở rộng mập và những nhà cách tân và phát triển vẫn khắc ghi rất nhiều người dùng của khối hệ thống đang làm việc các nhiều thêm vào với hàng vạn nút cùng cung cấp một số trong những mô hình tính toán thù.

Các thắc mắc yên cầu kinh nghiệm về Apabịt Spark

Đến điểm đó của lý giải Spark Tutorial, bạn đã biết cố Spark là gì cùng các dạng câu hỏi vấn đáp Apache Spark ra làm sao. Bây tiếng hãy gửi sang trọng những câu hỏi cạnh tranh rộng giành riêng cho những bên trở nên tân tiến Dữ liệu bự đã có tay nghề.

*

Thực tế, những phiên bạn dạng nâng cao của rất nhiều thắc mắc này đang tương tự với các thắc mắc cơ bạn dạng phía trên. Sự khác biệt duy nhất là các phiên bạn dạng nâng cấp vẫn yên cầu một chút kỹ năng và nghiên cứu và phân tích nhiều hơn thế nữa về Apabịt Spark.

Nếu chúng ta sẽ nghiên cứu và phân tích Apache Spark tương đối nhiều, phần đông câu hỏi này cũng trở nên ko có tác dụng khó khăn được bạn. Cho mặc dù chúng ta không bắt đầu khám phá về Apađậy Spark hay các bạn đang là một trong những Chuyên Viên về nó - gần như câu hỏi với câu trả lời chất vấn Apabịt Spark này cho phép các công ty cải cách và phát triển gồm kinh nghiệm mở rộng cùng cải thiện kiến thức và kỹ năng.

Câu hỏi 1: ‘partitions’ là gì?

Một partition (phân vùng) là một phần hết sức nhỏ của một kăn năn tài liệu to hơn. Các phân vùng dựa vào logic - chúng được áp dụng trong Spark nhằm cai quản tài liệu làm sao cho giành được mức buổi tối tphát âm của mạng.

Bạn cũng rất có thể thêm rằng quá trình phân vùng partitioning được sử dụng để đưa các phần dữ liệu nhỏ tuổi được đề cập trước kia từ bỏ những kân hận lớn hơn, cho nên tối ưu hóa mạng để chạy làm việc vận tốc tối đa rất có thể.

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

quý khách hàng yêu cầu chuẩn bị xuất sắc với cùng 1 vài thắc mắc chất vấn Apabịt Spark vì đấy là một thiên tài tương đối phổ cập của chính Spark.

Spark Streaming chịu đựng trách nhiệm cho những các bước truyền tài liệu có thể mở rộng với không biến thành cách trở. Nó là 1 phần không ngừng mở rộng của lịch trình Spark chủ yếu và thường được sử dụng vày các công ty cải tiến và phát triển với lập trình viên Dữ liệu phệ.

Câu hỏi 3: Chạy toàn bộ những quá trình bên trên một nút ít toàn bộ liệu có phải là bình thường không?

Câu trả lời là không. Đây là một trong giữa những lỗi phổ cập duy nhất nhưng những bên trở nên tân tiến Apabít Spark mắc phải - nhất là Lúc họ mới bắt đầu. Bạn buộc phải luôn luôn luôn nỗ lực phân phối luồng dữ liệu - vấn đề này đang đẩy nkhô hanh quá trình với tạo nên quá trình nó trngơi nghỉ phải trơn tuột tru rộng.

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

trong những thắc mắc chất vấn Apađậy Spark quan trọng với đơn giản dễ dàng. SparkCore là biện pháp chính chịu đựng trách nhiệm đến toàn bộ các quá trình xảy ra vào Spark. Hãy ghi nhớ điều này do các bạn sẽ không còn cảm thấy ngạc nhiên khi biết rằng nó gồm một loạt những trọng trách - giám sát và đo lường, làm chủ bộ nhớ lưu trữ với lưu trữ, lên kế hoạch trách nhiệm, v.v...