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
Spark调优之Shuffle调优本节开始先讲解Shuffle核心概念；然后针对HashShuffle、SortShuffle进行调优；接下来对map端、reduce端调优；再针对Spark中的数据倾斜问题进行剖析及调优；最后是Spark运行过程中的故障排除。本文首发于公众号【五分钟学大数据】，本公号专注于大数据技术，分享高质量大数据原创技术文章。一、Shuffle的核心概念1.ShuffleMapStage与ResultStageShuffleMapStage与ResultStage在划分stage时，最后一个stage称为FinalStage，它本质上是一个ResultStage对象，前面
Spark简介ApacheSpark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行，有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。Spark运行流程具体运行流程如下：SparkContext向资源管理器注册并向资源管理器申请运行Executor资源管理器分配Executor，然后资源管理器启动ExecutorExecutor发送心跳至资源管理器Sp
一、概述 上篇blog记录了些在用spark-sql时遇到的一些问题，今天继续记录用Spark提供的RDD转化方法开发公司第一期标签分析系统（一部分scala作业逻辑代码后面blog再给大家分享）遇到的一些SPARK作业错误信息。其中有些问题可能一些数据量或者shuffle量比较小的作业时不会遇到的，我们整套标签系统的初级输入数据大概是8T左右，这里也是个参考。(下面的Spark部署模式为sparkonyarn)二、问题1、大规模数据往HDFS中写时候，报了HDFS读写超时，具体日志看下面。（1）具体到某个Excutor的错误日志:（2）具体到各个数据节点DataNode的日志:分析：从这两个
1.前言如果要深入了解ApacheHudi技术的应用或是性能调优，那么明白源码中的原理对我们会有很大的帮助。Upsert是ApacheHudi的核心功能之一，主要完成增量数据在HDFS/对象存储上的修改，并可以支持事务。而在Hive中修改数据需要重新分区或重新整个表，但是对于Hudi而言，更新可以是文件级别的重写或是数据先进行追加后续再重写，对比Hive大大提高了更新性能。upsert支持两种模式的写入CopyOnWrite和MergeOnRead，下面本文将介绍ApacheHudi在Spark中Upsert的内核原理。2.Upsert场景执行流程介绍对于HudiUpsert操作整理了比较核心
1、数据倾斜Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题例如，reduce点一共要处理100万条数据，第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据，计算5分钟内完成，第三个task分配到了98万数据，此时第三个task可能需要10个小时完成，这使得整个Spark作业需要10个小时才能运行完成，这就是数据倾斜所带来的后果数据倾斜俩大直接致命后果1）数据倾斜直接会导致一种情况：OutOfMemory2）运行速度慢注意，要区分开数据倾斜与数据量过量这两种情况，数据倾斜是指少数task被分配了绝大
问过的一些公司：头条，字节，阿里x3，腾讯，竞技世界参考答案：1、容错方式容错指的是一个系统在部分模块出现故障时还能否持续的对外提供服务，一个高可用的系统应该具有很高的容错性；对于一个大的集群系统来说，机器故障、网络异常等都是很常见的，Spark这样的大型分布式计算集群提供了很多的容错机制来提高整个系统的可用性。一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。面向大规模数据分析，数据检查点操作成本很高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源。因此，Spark选择记录更新的方式。但是，如果更新粒度太
