spark面试该准备点啥-低调大师

spark面试该准备点啥

2020-04-14 657

本文转载自公众号： Spark学习技巧
作者：浪尖
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/xcQOL2HyNB8Ro7QChu6Ngw

最近很多球友都说在准备面试，不知道准备点啥，尤其是spark，实际上浪尖分享的内容真的都掌握了，应对一般面试绝对没问题，但是遗憾的事情是很多人都是处于不会主动搜集资料，主动梳理知识，主动记忆整理知识，而是伸手要粮的境地。浪尖觉得这个是阻止你成长的罪魁祸手。前天跟朋友聚餐就说道这种情况，不努力，不加班给自己喂粮的，没有足够量和时间积累的人很难在一个领域里有所建树。

主动学习，保持激情，不断提高～

言归正传，大部分面试者被面试的spark问题估计都会集中于spark core，spark streaming和spark sql，至于mllib和graphx这些估计都是了解项，当然也要逐

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Iceberg 在基于 Flink 的流式数据入库场景中的应用

本文以流式数据入库的场景为基础，介绍引入 Iceberg 作为落地格式和嵌入 Flink sink 的收益，并分析了当前可实现的框架及要点。应用场景流式数据入库，是大数据和数据湖的典型应用场景。上游的流式数据，如日志，或增量修改，通过数据总线，经过必要的处理后，汇聚并存储于数据湖，供下游的应用（如报表或者商业智能分析）使用。上述的应用场景通常有如下的痛点，需要整个流程不断的优化：支持流式数据写入，并保证端到端的不重不丢（即 exactly-once）；尽量减少中间环节，能支持更实时（甚至是 T+0）的读取或导出，给下游提供更实时更准确的基础数据；支持 ACID，避免脏读等错误发生；支持修改已落地的数据，虽然大数据和数据湖长于处理静态的或者缓慢变化的数据，即读多写少的场景，但方便的修改功能可以提升用户体验，避免用户因为极少的修改，手动更换整个数据文件，甚至是重新导出；支持修改表结构，如增加或者变更列；而且变更不要引起数据的重新组织。引入 Iceberg 作为 Flink sink 为了解决上述痛点，我们引入了 Iceberg 作为数据落地的格式。Iceberg 支持 A...

2020-04-15

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2020-04-15

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