1. 高速性：Spark 是一个基于内存计算的分布式计算框架，可以比传统的 MapReduce 作业快上几个数量级，因为它可以在内存中进行数据处理，减少了磁盘读写的开销。 2. 易用性：Spark ......
在Spark中，Local运行模式是指将Spark应用程序在本地机器上运行，而不需要连接到分布式集群。在Local模式下，Spark应用程序会在一个单独的JVM进程中运行，所有的任务和数据都在本地进行......
广播变量是一种分布式共享变量，用于在集群中的所有节点上保持一份只读的变量副本。这样可以在所有节点上使用同一个变量，避免在每个任务中都复制一份变量的开销，提高性能并减少内存占用。广播变量在Spark中是......
Spark中的Shuffle是一种数据重分区的操作，用于在集群中重新分配数据并进行数据交换，以便在不同的节点上进行并行处理。Shuffle操作通常发生在进行数据转换或聚合操作时，例如reduceByK......
数据倾斜调优是指在Spark中处理数据时，由于数据分布不均匀导致部分任务处理的数据量远远超过其他任务，从而影响整体作业的性能和效率。为了解决数据倾斜问题，可以采取以下几种优化策略： 1. 数据重分区......
Spark中的优化器是用来优化执行计划，提高查询性能的。它能够根据查询的复杂度和数据分布等因素，选择合适的执行计划，以降低查询的执行时间和资源消耗。优化器通常会考虑各种优化策略，比如谓词下推、投影剪裁......
RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、元素集合。RDD可以并行计算，分布在集群中的多个节点上。RDD可以从Had......
Spark中的DataFrame和RDD都是Spark的抽象数据类型，但它们在使用和操作上有一些区别。 1. DataFrame是基于RDD的高级抽象，它提供了更高级的API和更丰富的功能。Data......
Spark的容量调度是一种资源管理机制，用于在共享的集群资源上有效地调度和分配Spark作业的资源。在容量调度中，资源被划分为多个队列，每个队列被分配一定比例的资源，并且作业只能使用其分配的队列资源。......
在Spark中，流式处理通常使用DStream（离散流）来表示连续的数据流。为了保证数据的一致性和准确性，Spark提供了以下机制： 1. 内容保留：Spark会将接收到的数据进行缓存，以便在需要时......
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