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大数据面试杀招——Spark高频考点,必知必会!

前面两篇文章分别为大家介绍了大数据面试杀招 关于Hive 与 Hadoop 的内容,收到读者朋友们一致的好评和赞赏。嘿嘿,本篇文章我们就继续来研究,关于Spark的面试热点,又有哪些~ 一、你是怎么理解Spark,它的特点是什么? Spark是一个基于内存的,用于大规模数据处理(离线计算、实时计算、快速查询(交互式查询))的统一分析引擎。 它内部的组成模块,包含SparkCore,SparkSQL,SparkStreaming,SparkMLlib,SparkGraghx等… 它的特点: 快 Spark计算速度是MapReduce计算速度的10-100倍 易用 MR支持1种计算模型,Spsark支持更多的计算模型(算法多) 通用 Spark 能够进行离线计算、交互式查询(快速查询)、实时计算、机器学习、图计算 兼容性 Spark支持大数据中的Yarn调度,支持mesos。可以处理hadoop计算的数据。 二、Spark有几种部署方式,请分别简要论述 1) Local:运行在一台机器上,通常是练手或者测试环境。 2)Standalone:构建一个基于Mster+Slaves的资源调度集...

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一、sds字符串概述 sds 字符串即 Simple Dynamic String(即简单动态字符串),其中动态的含义是内存的分配是动态的,sds的定义如下: 它采用一段连续的内存来存储 sds 结构。和普通字符串 char* 不同,sds 是二进制安全的,并不以 '\0' 来标识字符串结尾,于是必须要有一个 len 字段来标记这个字符串的长度。那么,我们可以简单地认为这个字符串是由“字符串长度”和“字符数组”组成的。结构如图所示(实际结构还会稍微复杂一些): 二、Redis 数据结构定义 1、sds 存储结构 Redis 中的 sds 字符串的具体的存储结构如下图所示: 其中 sdshdr 含义为“sds header”(sds 头部),len 字段就存储在这个 header 中;buf 则用来存储字节数组,即原始字符串。 2、sds 头部 为了适应不同长度的字符串,sds 头部一共设计了5种结构,分别适应长度在各自范围内的字符串。这五种结构分别为 sdshdr5、sdshdr8、sdshdr16、sdshdr32、sdshdr64(末尾数字对...

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