#!/bin/sh #set -x ######################### #author : robin #version : v3.0 ######################### #$1 : start time for business circle #$2 : end time for business circle #$3 : start time of slowly changing dimension for SF orginazation #$4 : spark p
By 大数据技术与架构 场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！
By 大数据技术与架构 场景描述：这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题，这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案，只是希望可以给出更好的回答，一般上我都会把原文链接贴上，如有侵权请联系删除！
一、初始化线程的4种方式 1）、继承Thread 2)、实现Runnable接口 3）、实现Callable接口 + FutureTask（可以拿到返回结果，可以处理异常） 4）、线程池 方式1和方式2；主线程无法获取线程的运算结果，不适合当前场景 方式3：主线程可以获取线程的运算结果，但是不利于控制服务器中的线程
记录一下，在用impala作为计算引擎查询hive数据时，经常性的发现资源少的节点由于内存暴增而记录一下，在用impala作为计算引擎查询hive数据时，经常性的发现资源少的节点由于内存暴增而导致impala Daemon 挂掉，仔细查询cdh中impala执行过程的日志，发现impala的计算会初始化到一个节点 我
一、简述Spark生态系统。 答：Spark 生态系统以Spark Core 为核心，能够读取传统文件（如文本文件）、HDFS、Amazon S3、Alluxio 和NoSQL 等数据源，利用Standalone、YARN 和Mesos 等资源调度管理，完成应用程序分析与处理。这些应用程序来自Spark 的不同组件，如Spark Shell 或Spark Submit 交
1. 为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的Spark Streaming; 2） 应用于即席查询（Ad-hoc）
–spark submit spark-submit --conf spark.default.parallelism=40 --num-executors 5 --executor-cores 4 --executor-memory 8G --master yarn --class com.xx.TopDiscount topnDiscount-1.0-SNAPSHOT.jar $1 $2 spark-submit --conf spark.default.parallelism=12 --num-
1. Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请简述Spark生态系统。 spark生态系统称为BDAS（伯努利数据分析栈），本文旨在简单介绍Spark生态系统中一些常用的组件，让大家对Spark生态系统（BDAS）有个简单的了解，知道什么组件能做什么事情 Spark生态系统（BDAS）图 组件介绍 1 .
1、Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请简述Spark生态系统 Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成一套完整生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等。Spark可以部署在资源管理器YARN
1、为什么要引入Yarn和Spark。 (1)现有的hadoop生态系统中存在的问题 1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的Spark Streaming; 2） 应用于即席查询（Ad-hoc）的
1.为什么要引入Yarn和Spark 1.部署Application和服务更加方便 只需要yarn服务，包括Spark，Storm在内的多种应用程序不要要自带服务，它们经由客户端提交后，由yarn提供的分布式缓存机制分发到各个计算节点上。 2.资源隔离机制 yarn只负责资源的管理和调度，完全由用户和自己决定在y
import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.scheduling.annotation.
关于大数据面试中对Spark的知识考查不需本菌多解释什么了吧~本篇博客，博主为大家分享20个Spark热门技术点，希望今年出去面试，实习的同学，尤其是想去大厂的同学，一定要把下面的20个技术点看完。 文章目录 1、Spark有几种部署方式?（重点） 2、Spark提交作业参数（重点） 3、
本篇博客，Alice为大家带来关于Spark命令的详解。 spark-shell 引入 之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下可以用scala编写spark程序，适合学习测试时使
前言 spark在提交任务到集群后，会有一系列的处理， 从根据任务代码构建DAG，再到根据shuffle算子切分stage, 然后生成taskset提交到集群管理进行调度等等， 都需要一个比较清晰的流程梳理，便于问题定位，也利于性能优化 流程 通过测试和观察spark ui，spark会将依赖jar提前上传至hdfs目
文章目录启动参数增加任务的并行度executor-memoryexecutor-coresnum-executorspartitionNumber启动参数nuhup spark-submit --class com.类名绝对路径 --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory 4g --executor-memory 8g --executor-cores jar包 输入
文章目录资源调度资源调度 Master 路径提交应用程序，submit 的路径总结:结论演示资源调度资源调度 Master 路径spark-1.6.0/core/src/main/scala/org.apache.spark/deploy/Master/Master.scala提交应用程序，submit 的路径spark-1.6.0/core/src/main/scala/org.apache.spark/ deploy/S
spark在执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程Driver :创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发Executor:负责task的计算任务,并将结果返回给Driver,同时需要为需要持久化的RDD提供储存Driver端的内存管理比较简单,这里内存管理针对是Executor端的内存管
虽然 `ConcurrentHashMap` 的方法都线程安全，但是对同一个 Key 调用多个方法会引发竞态条件，对不同的 key 递归调用同一个方法会导致死锁。让我们通过示例了解为什么会发生这种情况：1. 调用多个方法下面的测试中，对 Key `1` 调用了两个 `ConcurrentHashMap` 方法。方法 `update`（4至12行
Spark广播变量和累加器 广播变量broadcast累加器 广播变量broadcast 广播变量顾名思义，由Driver端发送数据，所有Executor端接收并保存这份数据，用于每个Executor上的数据计算工作。 广播变量的几点特性： 广播变量是保存在Executor内存中的，每个Executor一份。如果一个Executo
线程池--ThreadPool--java.util.concurrent 前言一、线程池1、优势2、 主要特点 二、线程池创建1.常用三种线程池：2.线程池ThreadPoolExecutor的七大参数3、线程池的执行流程三、JDK内置的拒绝策略 前言 例子：10年前单核CPU电脑假的多线程，像马戏团的小丑玩多个球，CPU来回
Spark on YARN 属性配置和服务启动 将Spark Application提交运行到YARN集群上，至关重要，企业中大多数都是运行在YANR上 文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/running-on-yarn.html 当Spark Application运行到YARN上时，在提交应用时指定master为yarn即可，同时需要告知YAR
Spark性能调优 Container killed by YARN for exceeding memory limits. 转载：原文链接 https://cloud.tencent.com/developer/article/1812383 1、开发Spark项目的经验准则 (1)尽量少生成RDD； (2)尽量少对RDD进行算子操作，如果有可能，尽量在一个算子里面实现多
datax-web在windows环境idea中模块化打包部署 操作步骤： 1.在idea中点击Maven Projects，点击datax-web中的clean，等待执行完成后，点击package进行打包。等待打包完成。 2.打包完成后，拷贝datax-admin下的target/datax-admin-2.1.2.jar,以及datax-executor下的target/datax-executor-2.
