Tìm đọc Spark Tutorial về Các thắc mắc tốt về Apađậy Spark này nhằm gọi thêm về Apabịt Spark trước từng cuộc vấn đáp xin bài toán về phân tích dữ liệu

Xem nền tảng ĐƯỢC XẾPhường HẠNG TỐT NHẤT
*

Tiêu chuẩn khám nghiệm thực tế tại hjwitteveen.com.org

Để đảm bảo mức độ chính xác tối đa và công bố update nhất,hjwitteveen.com.org liên tiếp được chất vấn & xác minch thực tế bằng cách theo đúng những chế độ biên tập nghiêm nhặt. Các luật lệ links rõ ràng được tuân thủ nhằm đáp ứng nhu cầu những tiêu chuẩn chỉnh về uy tín tđê mê chiếu.

Bạn đang xem: Tìm hiểu về apache spark

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

1. Chỉ những mối cung cấp gồm thẩm quyền nhỏng hiệp hội cộng đồng học tập thuật hoặc tập san mới được sử dụng nhằm xem thêm nghiên cứu và phân tích trong những khi sinh sản ngôn từ.

2. Bối chình ảnh đích thực ẩn dưới từng chủ thể được nhắc đề nghị luôn được bật mí cho tất cả những người đọc.

3. Nếu gồm sự bất đồng tiện ích ẩn dưới một phân tích được tham chiếu, người đọc bắt buộc luôn luôn được biết tin.

Vui lòng liên hệ cùng với Shop chúng tôi nếu như bạn tin rằng ngôn từ này đã cũ, không hoàn hảo hoặc gồm vụ việc.


Laura M


*


Nội dung


Kiến thức thuở đầu về Spark

Các chúng ta cũng có thể thấy rất nhiều thắc mắc có một phương pháp bọn chúng - rất có thể là so sánh, tư tưởng hoặc dựa trên ý kiến, trải nghiệm các bạn cung ứng những ví dụ, v.v.

Đôi khi độc nhất, bạn sẽ chạm mặt những trường hợp thực tế xẩy ra vào công ty. Ví dụ, ví dụ điển hình một tuần trước đó cuộc phỏng vấn, công ty bao gồm một vụ việc phệ cần giải quyết. Vấn đề đó đòi hỏi một trong những kỹ năng xuất sắc về Apabít Spark cùng bắt buộc một ai chính là chuyên gia về các câu hỏi vấn đáp của Spark. công ty chúng tôi đã giải quyết và xử lý sự việc, cùng tiếp nối trong cuộc vấn đáp ý muốn hỏi các bạn sẽ làm cái gi vào trường hợp như thế. Trong kịch phiên bản này, nếu khách hàng cung ứng một câu trả lời hữu hình, hợp lí cùng khía cạnh nhưng mà không có ai vào đơn vị hoàn toàn có thể nghĩ cho, khôn xiết hoàn toàn có thể các bạn sẽ được lưu ý đến uyển dụng.

Vậy ý ở đây đó là hãy chú ý đến những cụ thể nhỏ độc nhất. Những thắc mắc thứ nhất nằm trong cấp độ trình làng ko Có nghĩa là bọn chúng bị bỏ lỡ.

Câu hỏi 1: Spark là gì?

Điều đầu tiên chắc rằng chúng ta vẫn hy vọng biết các bạn phân tích và lý giải Spark là gì Theo phong cách hiểu của khách hàng.

Đây là ví dụ hoàn hảo nhất về Apabịt Spark mang lại dạng thắc mắc “dựa trên định nghĩa”. Đừng chỉ chỉ dẫn một câu vấn đáp kiểu Wikipedia mà hãy nỗ lực xuất hiện các có mang bằng từ của riêng biệt bạn. Vấn đề này cho biết bạn diễn tả bởi cân nhắc của chính bản thân mình, chứ đọng chưa hẳn chỉ ghi lưu giữ từng tự của một quan niệm tầm thường bình thường nlỗi một robot.

Apabịt Spark là một framework mối cung cấp mngơi nghỉ được áp dụng đa số so sánh Dữ liệu phệ, học đồ vật và giải pháp xử lý thời gian thực. Framework này cung cấp một giao diện không hề thiếu tác dụng cho những lập trình sẵn viên và bên phát triển - giao diện này thực hiện cực tốt các bước cung cấp lập trình cụm phức hợp khác nhau cùng các nhiệm vụ học máy.

Câu hỏi 2: Một số nhân kiệt nổi bật của Apache Spark là gì?

Đây là một trong giữa những câu hỏi phỏng vấn Apabít Spark dựa trên chủ kiến nhiều hơn - các bạn ko phải liệt kê toàn bộ thiên tài theo bảng chữ cái, hãy lựa chọn một số trong những số ấy và phân tích và lý giải hay bộc lộ bọn chúng.

lấy một ví dụ, tôi đã lựa chọn cha tuấn kiệt sau, ba vận tốc, cung cấp đa định dạng với các thư viện sẵn có.

Vì cần phải có một lượng mạng tối tđọc cách xử trí tài liệu, vẻ ngoài Apabịt Spark có thể đạt được vận tốc xứng đáng ngạc nhiên, đặc biệt là Khi đối chiếu cùng với Hadoop.

Dường như, Apađậy Spark hỗ trợ tương đối nhiều mối cung cấp tài liệu (vì nó sử dụng SparkSQL để tích vừa lòng chúng) và có nhiều tlỗi viện mặc định khác biệt mà những nhà cách tân và phát triển Dữ liệu Khủng có thể tận dụng.


*

Quý Khách bao gồm biết?


Câu hỏi 3: ‘’SCC’’ là gì?

Mặc dù từ bỏ viết tắt này ít được thực hiện (vì vậy dẫn mang lại các câu hỏi vấn đáp Apabít Spark tương đối khó), chúng ta vẫn có thể gặp mặt một thắc mắc như thế.

SCC là viết tắt của nhiều tự ‘’Spark Stavrou Connector’’. Nó là 1 trong những phương tiện cơ mà Spark thực hiện nhằm truy vấn thông tin (dữ liệu) trong những cơ sở tài liệu Stavrou khác biệt.

Câu hỏi 4: ‘RDD’ là gì?

RDD là viết tắt của ‘’Resilient Distribution Datasets” (bộ dữ liệu phân păn năn kỹ năng phục hồi). Đây là các yếu tố chuyển động, Khi được bước đầu, chúng chạy tuy vậy tuy vậy với nhau. Có nhị một số loại RDD vẫn biết - tủ đựng đồ tuy vậy song cỗ tài liệu Hadoop. Nhìn chung, RDD hỗ trợ nhì loại hoạt động - hành vi với biến đổi.

Câu hỏi 5: ‘immutability’ là gì?

Nlỗi cái brand name sẽ giải thích phần nào, lúc một đồ là bất biến, nó cần thiết bị thay đổi hoặc đổi khác theo ngẫu nhiên giải pháp như thế nào một lúc nó hoàn toàn được tạo ra cùng được gán quý hiếm.

Đây là một trong Một trong những câu hỏi chất vấn Apache Spark đòi hỏi sự chi tiết, bạn cũng có thể thêm theo khoác định, Spark (bên dưới dạng framework) bao gồm tính năng này. Tuy nhiên, vấn đề đó không vận dụng cho các tiến trình tích lũy dữ liệu - chỉ cho các giá trị được hướng dẫn và chỉ định nhưng mà thôi.

Xem thêm: Apa Itu 'Zip Code'? Postal And Zip Code Database

Câu hỏi 6: YARN là gì?

YARN là một trong số những tác dụng mấu chốt của Apache Spark, đa phần liên quan mang lại quản lý tài nguyên ổn, tuy vậy cũng được áp dụng nhằm vận hành trên các các Spark - điều đó là vì nó có thể không ngừng mở rộng.

Câu hỏi 7:Ngôn ngữ xây dựng làm sao được áp dụng thông dụng nhất vào Apabịt Spark?

Một ví dụ thắc mắc về Apađậy Spark mà chúng ta không đề nghị cồn não rất nhiều. Mặc dù có rất nhiều đơn vị cải cách và phát triển phù hợp sử dụng Pykhiêm tốn, Scala vẫn chính là ngôn ngữ được sử dụng phổ cập độc nhất đến Apabít Spark.

Câu hỏi 8: Có bao nhiêu trình cai quản các có sẵn vào Spark?

Theo mang định, bao gồm ba trình làm chủ nhiều mà chúng ta cũng có thể sử dụng vào Spark. Chúng tôi vẫn nói tới một trong những chúng ngơi nghỉ câu hỏi phỏng vấn Apache Spark trước đó - YARN. Hai trình còn sót lại là Apabít Mesos cùng standalone deployments (các thực hiện độc lập).

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

Nhìn chung, cách thức Spark tương quan đến sự việc tùy chỉnh cấu hình, phân tán (phân phối) và tiếp đến là tính toán những cỗ tài liệu khác nhau trải rộng lớn bao phủ những cụm khác biệt.

Câu hỏi 10: ‘lazy evaluations’ là gì?

Loại review này bị trì hoãn cho tới lúc quý hiếm của thiết bị trnghỉ ngơi cần quan trọng sẽ được thực hiện. hơn nữa, các reviews lười “lazy evaluations’’ chỉ được thực hiện một lần - không có reviews lặp lại.

Câu hỏi 11: quý khách rất có thể giải thích ‘’Polyglot’’ là gì, xét đến tinh tế Spark không?

Như đã nhắc, sẽ có một số điểm lúc xem xét những thắc mắc chất vấn Apabít Spark sẽ giúp bạn tương đối nhiều vào Việc dành được địa chỉ đó. Polyglot là 1 nhân kiệt của Apađậy Spark được cho phép nó cung ứng những API cao cấp bằng các ngôn ngữ thiết kế Pykhiêm tốn, Java, Scala với R.

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

Spark nkhô nóng rộng rất nhiều so với Hadoop MapReduce vì thực hiện cách xử trí nhanh hao hơn khoảng 10 cho 100 lần.Spark cung cấp những thư viện đi cùng nhằm tiến hành các trách nhiệm trường đoản cú và một lõi. Đó rất có thể là Steaming, học tập trang bị, giải pháp xử lý 1 loạt, tróc nã vấn SQL liên hệ.Spark có tác dụng thực hiện tính tân oán các lần trên cùng một tập dữ liệu.Spark cửa hàng bộ nhớ đệm cùng tàng trữ dữ liệu vào bộ lưu trữ cùng không dựa vào vào tô.

Câu hỏi 13: Nếu Spark tốt rộng MapReduce, vậy chúng ta tránh việc học tập MapReduce?

Việc hiểu biết thêm về MapReduce vẫn trlàm việc nên có giá trị lúc vấn đáp các câu hỏi vấn đáp về Apache Spark. Đây là một quy mô được thực hiện vì nhiều lý lẽ tài liệu bao gồm cả Spark. MapReduce trsinh sống phải đặc biệt quan trọng khi nói đến tài liệu to.

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

Tính năng này có nghĩa là Spark cung ứng các mối cung cấp dữ liệu nhỏng JSON, Cassandra Stavrou, Hive sầu với Parquet. API nguồn tài liệu cung ứng một hình thức rất có thể cắm để truy vấn tài liệu có cấu trúc qua Spark Squốc lộ.

Câu hỏi 15: Giải ưng ý ‘Real-time Computation’

Apabít Spark tất cả một ’Tính toán thời hạn thực’ cùng gồm độ trễ ít hơn do tính toán thù trong bộ nhớ của nó. Nó đã làm được tạo thành với năng lực mở rộng béo và những nhà trở nên tân tiến sẽ khắc ghi đa số người tiêu dùng của khối hệ thống đang hoạt động các các cung ứng cùng với hàng ngàn nút với cung cấp một trong những mô hình tính toán thù.

Các câu hỏi đòi hỏi kinh nghiệm tay nghề về Apache Spark

Đến điểm đó của lí giải Spark Tutorial, các bạn đã biết nạm Spark là gì và những dạng thắc mắc vấn đáp Apađậy Spark ra sao. Bây giờ hãy chuyển sang trọng những câu hỏi khó khăn hơn giành cho những công ty cách tân và phát triển Dữ liệu mập đang tất cả kinh nghiệm.

*

Thực tế, các phiên bản cải thiện của các thắc mắc này đã tương tự với các thắc mắc cơ bạn dạng phía trên. Sự khác hoàn toàn độc nhất là các phiên bạn dạng nâng cao sẽ đòi hỏi một chút ít kỹ năng cùng nghiên cứu và phân tích nhiều hơn nữa về Apađậy Spark.

Nếu chúng ta đã nghiên cứu Apabịt Spark không ít, những câu hỏi này cũng biến thành không có tác dụng khó được các bạn. Cho mặc dù các bạn chưa bước đầu khám phá về Apabịt Spark hay các bạn sẽ là một trong những Chuyên Viên về nó - phần nhiều câu hỏi cùng câu trả lời phỏng vấn Apađậy Spark này được cho phép những đơn vị cải cách và phát triển bao gồm kinh nghiệm không ngừng mở rộng với nâng cao kiến thức và kỹ năng.

Câu hỏi 1: ‘partitions’ là gì?

Một partition (phân vùng) là một trong những phần khôn xiết bé dại của một kăn năn dữ liệu lớn hơn. Các phân vùng dựa vào logic - bọn chúng được thực hiện vào Spark nhằm quản lý tài liệu làm thế nào cho có được mức tối tphát âm của mạng.

Quý Khách cũng có thể thêm rằng quy trình phân vùng partitioning được sử dụng để mang những phần tài liệu nhỏ tuổi được nói trước đó từ bỏ các kăn năn lớn hơn, cho nên buổi tối ưu hóa mạng để chạy sinh sống tốc độ cao nhất rất có thể.

Câu hỏi 2: Spark Streaming được sử dụng có tác dụng gì?

Bạn bắt buộc sẵn sàng giỏi với một vài thắc mắc vấn đáp Apabịt Spark bởi vì đây là một nhân tài tương đối thông dụng của chính Spark.

Spark Streaming Chịu đựng trách nhiệm cho những quy trình truyền dữ liệu có thể mở rộng và không biến thành ngăn cách. Nó là 1 phần mở rộng của lịch trình Spark chủ yếu cùng hay được áp dụng vị các công ty trở nên tân tiến cùng lập trình viên Dữ liệu lớn.

Câu hỏi 3: Chạy toàn bộ các các bước bên trên một nút ít toàn bộ có phải là thông thường không?

Câu trả lời là ko. Đây là 1 giữa những lỗi phổ cập nhất mà lại các công ty trở nên tân tiến Apabịt Spark mắc phải - đặc biệt là Khi bọn họ new ban đầu. quý khách hàng đề nghị luôn luôn luôn luôn cố gắng phân pân hận luồng dữ liệu - vấn đề này đang đẩy nhanh khô quy trình và tạo nên quá trình nó trnghỉ ngơi bắt buộc suôn sẻ tru rộng.

Xem thêm: Hướng Dẫn Cách Sử Dụng Jira Là Gì, Hướng Dẫn Sử Dụng Jira Cho Người Mới Bắt Đầu

Câu hỏi 4: ‘SparkCore’ được sử dụng làm gì?

Một trong những thắc mắc vấn đáp Apabịt Spark quan trọng với dễ dàng và đơn giản. SparkCore là điều khoản bao gồm chịu trách nhiệm đến tất cả những quá trình xẩy ra vào Spark. Hãy ghi lưu giữ vấn đề này vì bạn sẽ không còn Cảm Xúc quá bất ngờ khi biết rằng nó bao gồm một loạt các trách nhiệm - giám sát và đo lường, thống trị bộ nhớ lưu trữ với tàng trữ, lên lịch trách nhiệm, v.v...


Chuyên mục: ĐỊNH NGHĨA LÀ GÌ
Bài viết liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *