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Spark面试

1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable、text等 将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出 之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,可以通过重写hashpartitioner的getpartition方法来自定义分区规则 之后会对key进行进行sort排序,grouping分组操作将相同key的value合并分组输出,在这里可以使用自定义的数据类型,重写WritableComparator的Comparator方法来自定义排序规则,重写RawComparator的compara方法来自定义分组规则 之后进行一个combiner归约操作,其实就是一个本地段的reduce预处理,以减小后面shufle和reducer的工作量 reduce task会通过网络将各个数据收集进行reduce处理,最后将数据保存或者显示,结束整个jo...

Spark基础 --RDD详解

RDD算子分为两类:Transformation和Action,如下图,记住这张图,走遍天下都不怕。 Transformation:将一个RDD通过一种规则映射为另外一个RDD。 Action:返回结果或保存结果。 注意:只有action才触发程序的执行,transformation不触发执行。 RDD的操作种类有多个,分为: 单指RDD操作、Key/Value RDD操作、多个RDD联合操作,其他操作。 单值RDD 1. Map map (f: T => U) : RDD[U] ,其中f定义了类型为T的元素到类型为U 的元素的映射,RDD[T] => RDD[U]的变换 举例: var rdd=sc.makeRDD(1 to 7,3) 简写为 rdd.map(_+1) //rdd.map(x=>x+1) 2. collect collect(): Array[T],T是RDD中元素类型,将RDD转化为数组。 举例: val rdd = sc.makeRDD(1 to 7, 3) rdd.collect() 注意:此算子非常危险,他会将所有RDD中的数据...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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