wap网站开发实例,芜湖网络,电子商务网站建设,wordpress文章爬取大数据开发#xff08;Spark面试真题#xff09; 一、Spark基础和核心概念1、什么是Spark Streaming#xff1f;简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制#xff1f;请解释其中的主要概念#xff0c;并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么#xff0… 大数据开发Spark面试真题 一、Spark基础和核心概念1、什么是Spark Streaming简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制请解释其中的主要概念并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么以及为什么shuffle操作开销较大4、请解释一下Spark中的RDD持久化Caching是什么以及为什么要使用持久化5、请解释一下Spark中Resilient Distributed Datasets(RDD)是什么以及其优势是什么6、解释一下Spark Streaming中的窗口操作Window Operations是如何工作的7、请描述一下Spark和MapReduce之间有何不同8、Spark RDD宽窄依赖是什么9、Spark的阶段划分10、Spark的任务执行流程11、Spark作业调度12、Spark提交job的流程13、Spark的内存模型14、Spark的stage如何划分在源码中是怎么判断属于Shuffle Map Stage或Result Stage的15、Spark的内存模型 二、Spark Streaming 和数据处理1、Spark Streaming和Kafka如何结合使用以实时处理流式数据2、Kafka连接Spark Streaming的几种方式3、Spark Streaming的双流join的过程怎么做的 三、Spark 调度器和作业优化1、请解释一下Spark作业调度器中FIFO、Fair和Capacity调度器之间有何区别2、你如何优化一个Spark作业使其在处理大数据集时更加高效 四、Spark 数据处理算子和概念1、Spark RDD算子有哪些2、Spark有什么算子3、Spark中的persist是什么原理4、Spark为什么适合迭代处理5、Spark广播变量的实现和原理6、Spark reduceByKey和groupByKey的区别和作用7、Spark reduceByKey和reduce的区别 五、Spark SQL 和数据结构1、Spark分哪几个部分模块分别有什么作用2、Spark SQL的GroupBy会造成窄依赖吗3、Spark GroupBy是行动算子吗4、为什么要划分宽依赖和窄依赖5、Spark有了RDD为什么还要有DataFrame和DataSet6、Spark的RDD、DataFrame、DataSet、DataStream区别7、Spark的Spark Application、Job、Stage、Task分别介绍下如何划分8、Spark Stage内部逻辑9、Spark为什么要划分Stage 六、Spark 高级特性和优化1、Spark DAGScheduler如何划分干了什么活2、Spark RDD的容错3、Spark Executor内存分配4、Spark的batchsize怎么解决小文件合并问题5、说下什么是Spark RDDRDD有哪些特点说下知道的RDD算子6、说下 Spark checkpoint7、Spark SQL的优化8、Spark的cache和persist的区别它们是transformation算子还是action算子 七、Spark 与其他框架的对比1、Flink和Spark Streaming的区别是什么2、Spark为什么比Hadoop速度快 八、Spark 数据倾斜和Partitioner1、Spark数据倾斜问题如何定位解决方案2、Spark HashPartitioner和RangePartitioner的实现 九、Spark Shuffle 和 Join1、介绍下Spark Shuffle及其优缺点2、什么情况下产生Spark Shuffle3、Sparkjoin的分类 一、Spark基础和核心概念
1、什么是Spark Streaming简要描述其工作原理。
Spark Streaming是Spark提供用于实时流式数据处理和分析的库。它基于离散时间间隔将原始流式数据划分为小的批处理然后将这些批次数据提供给Spark引擎进行处理。
2、什么是Spark内存管理机制请解释其中的主要概念并说明其作用。
Spark内存管理机制通过动态划分内存空间为执行引擎和缓存两个部分来优化计算和访问速度。以下是主要概念及其作用
Executor Memory执行内存执行内存用于保存RDD转换操作生成的执行结果及相关遍历。它直接影响了并行处理任务时可利用的资源量。Storage Memory缓存内存缓存部分被称为Storage Memory并且用于缓冲磁盘读写操作中频繁访问的数据块。Off-Heap Memory堆外内存堆外内存在Executor进程之外管理。它用于存储Spark的元数据和缓冲数据可以减少Java堆内存的压力。Memory Fraction内存分配比例内存分配比例是指Executor可使用的堆内存在执行和缓冲之间划分的比例。该参数根据任务性质来优化计算与缓冲之间的平衡关系。
3、请解释一下Spark中的shuffle是什么以及为什么shuffle操作开销较大
在Spark中Shuffle是将RDDResilient Distributed Dataset的中间结果进行重新排序和混洗的过程。它通常发生在需要对数据进行跨节点迁移、合并、整合操作时如groupByKey()、reduceByKey()和sortByKey()等操作。
Shuffle操作开销较大主要有以下原因
网络传输Shuffle过程需要将计算结果从多个Task传输到其它Task所在的节点上并且可能需要跨网络进行数据传输。磁盘IOShuffle过程中产生了大量临时文件用于保存待处理和归约阶段间的中间输出结果以及排序缓存等。内存占用对于较大数据集Shuffle过程可能会超过内存限制在这种情况下需要频繁地进行磁盘溢出和加载降低了性能。
4、请解释一下Spark中的RDD持久化Caching是什么以及为什么要使用持久化
在Spark中RDD的持久化是指将计算过程中产生的RDD结果缓存在内存或磁盘上并在后续的计算过程中重用这些缓存数据。通过对RDD进行持久化在下一次迭代计算时可以节省重新计算相同操作链所需的时间。
使用持久化主要有以下几个原因
加速迭代计算当对同一个RDD执行多次action操作时如果不进行持久化则每次action都需要重复一遍前面所有transformation操作。而通过将中间结果缓存在内存或磁盘上在迭代计算中可以直接使用已经计算出的结果大幅度减少了计算时间。节约资源RDD持久化可以将中间结果保存在内存或磁盘上避免了频繁的数据重复计算和IO操作。通过重用缓存数据节省了不必要的CPU和IO资源消耗。处理故障恢复Spark提供了容错机制如果某个节点宕机或者失败可以根据RDD的持久化信息重新构建该节点上的数据并继续后续计算。
持久化方法包括
MEMORY_ONLY将RDD以Java对象方式持久化到堆内存中MEMORY_AND_DISK将RDD部分分配到堆内存并且溢写到磁盘保存。DISK_ONLY将RDD全部溢写到磁盘进行持久化。
5、请解释一下Spark中Resilient Distributed Datasets(RDD)是什么以及其优势是什么
Spark中RDD(弹性分布式数据集)是一个可以并行操作、可容错、支持高效缓存与重用的基本抽象概念。简而言之RDD是Spark提供的一个面向数据集的分布式内存计算模型。
RDD优势
容错性由于RDD的不可变性Spark可以通过日志来重新计算任何丢失或损坏的分区。计算速度快RDD支持内存计算并可以在多个节点上并行操作数据因此能够更快地处理大规模数据集。数据复用支持将数据缓存在内存中这样在后续迭代计算中可以快速访问和重用已经读取过的数据。灵活性与易用性RDD提供了丰富的转换操作例如map、filter、reduce方便开发人员对数据进行处理。
6、解释一下Spark Streaming中的窗口操作Window Operations是如何工作的
在Spark Streaming中窗口操作允许我们根据指定时间长度对实时流数据进行批处理。窗口操作包括滑动窗口和固定窗口两种类型。
滑动窗口滑动窗口定义了一个大小以及一个滑动步长在每个步长之间会产生新的RDD计算这些RDD来生成结果。固定窗口固定时间间隔内收集到来所有数据并在结束时触发一次计算。
7、请描述一下Spark和MapReduce之间有何不同
Spark和MapReduce都是用于大规模数据处理的分布式计算框架但它们之间有以下几点不同
内存使用mapreduce主要依赖磁盘I/O而spark则更倾向于内存计算在许多情况下比MapReduce更快速。运行速度由于Spark将数据保留在内存中因此避免了不必要的磁盘读写比MapReduce更快速。数据处理方式Spark支持RDD弹性分布式数据集和DataFrame而MapReduce只能处理键值对形式的数据。运行模型在Spark中可以使用多个运行模型例如批处理、交互式查询和流式处理而MapReduce主要用于批处理。
8、Spark RDD宽窄依赖是什么
在Spark中对RDD的转换操作可以分为两种依赖宽依赖和窄依赖。窄依赖指的是每个父RDD的分区只被子RDD的单个分区使用例如map()、filter()等操作。宽依赖则表示多个子RDD的分区可能依赖于同一个父RDD的分区例如groupByKey()、reduceByKey()等操作。宽依赖可能导致数据的重新分区和网络传输。
9、Spark的阶段划分
Spark的阶段划分是指将一个Spark作业划分为多个阶段Stage来执行的过程。每个阶段包含一组相互依赖的任务并且每个任务可以并行执行。Spark的阶段划分是为了提高作业的执行效率和并行度。 Spark的阶段划分分为两个阶段转换阶段Transformation Stage和动作阶段Action Stage。
转换阶段在转换阶段中Spark会将作业中的转换操作如map、fliter、reduce等划分为多个任务并将这些任务组织成一个阶段。每个任务会以一种无依赖的方式执行并生成RDD弹性分布式数据集作为输出。转换阶段的任务之间可以并行执行但不同阶段的任务之间存在依赖关系。动作阶段在动作阶段中Spark会将作业中的动作操作如count、collect、save等划分为多个任务并将这些任务组织成一个阶段。每个任务会以一种有依赖的方式执行依赖于前面阶段的输出RDD。动作阶段的任务之间可以并行执行但不同阶段的任务之间存在依赖关系。
通过将作业划分为多个阶段Spark可以有效地利用集群资源并实现作业地并行执行。同时阶段划分还可以帮助Spark进行任务调度和数据分区提高整体地执行效率。
10、Spark的任务执行流程
用于编写Spark应用程序程序中包含RDD的创建、转换和动作等操作。Spark应用程序通过SparkContext连接到集群的主节点SparkContext是与集群交互的入口点。当SparkContext连接到主节点它会向集群管理器如YARN或Mesos请求资源并启动驱动程序进程。驱动程序进程会将应用程序转化为有序无环图DAGDAG中的节点表示RDD边表示RDD之间的依赖关系。驱动程序将DAG提交给集群管理器集群管理器将任务分发给集群中的工作节点。每个工作节点上的任务执行器会根据任务的依赖关系和数据位置从磁盘或其它节点获取所需的数据并执行相应的操作。执行的结果会被写回到内存中的RDD中供后续的转换和动作使用。如果应用程序包含多个阶段StageSpark会自动将DAG划分为不同阶段并在每个阶段结束时进行数据的洗牌Shuffle操作。当所有的任务执行完成后驱动程序会将最终的结果返回给用户或写入外部存储系统。
11、Spark作业调度
Spark作业调度是指对Spark应用中的任务进行合理的调度和分配资源的过程。Spark作业调度的目标是最大化资源利用率提高作业执行的效率和性能。
Spark作业调度的主要内容包含以下几个方法
任务划分将应用程序划分为多个任务单元每个任务单元对应一个RDD的转换操作或动作操作。任务调度将划分的任务单元分配给可用的执行器Executor执行。Spark支持多种任务调度模式如FIFO、FAIR和SPARK。资源分配根据任务的需求和集群资源的可用性将任务分配给合适的执行器并分配合适的资源如CPU和内存。数据本地化优化尽可能将任务调度到存储有数据的节点上以减少数据传输开销提高作业执行效率。任务执行监控和管理监控任务的执行情况及时发现和处理异常情况。
12、Spark提交job的流程
首先用户编写Spark应用程序并将其打包成一个可执行的JAR文件。用户通过Spark的命令行接口如spark-submit或通过编程方式如Spark的API向Spark集群提交该JAR文件。Spark提交任务到集群的主节点Driver。主节点将任务分解成一个或多个任务并将它们分配给集群中的工作节点Executors。工作节点接收到任务后会根据分配的资源启动一个或多个执行线程Task。执行线程从数据源如HDFS或其它存储系统中读取数据并将其转换为RDD弹性分布式数据集。RDD经过一系列的转换和操作后生成最终的结果。结果可用被存储到内存、磁盘或其它外部存储系统中。在任务执行完成后结果会被返回给主节点。主节点将结果返回给用户用户可用根据需要进行后续操作或分析。
13、Spark的内存模型
Spark的内存模型是基于分布式内存计算的主要包括两个组件Driver和Executor。 Driver是Spark应用程序的主控节点负责将应用程序转化为任务并将其分配给Executor执行。Driver节点包含了应用程序的整个代码以及数据集的元数据也会保存一部分数据在内存中。 Executor是Spark应用程序的工作节点负责执行任务并保存数据。每个Executor运行在一个独立的JVM进程中它们通过网络与Driver进行通信。Executor会将数据存在在内存中的数据结构中这些数据结构可以是RDD弹性分布式数据集或DataFrame等。 Spark的内存模型中整个集群的内存被划分为两部分存储内存和执行内存。存储内存用于存储数据以提高数据访问的速度执行内存用于存储正在执行的任务的数据。 在Spark的内存模型中数据会首先被加载到存储内存中如果存储内存不足则会选择将一部分数据溢出到磁盘上。而执行内存则用于执行计算任务包括转化、过滤、聚合等操作。 Spark的内存模型的优势在于可以将数据缓存在内存中从而加快数据的访问速度提高计算性能。同时Spark的内存模型也支持弹性扩展可以根据需要动态调整内存的使用以适应不同的工作负载。
14、Spark的stage如何划分在源码中是怎么判断属于Shuffle Map Stage或Result Stage的
在Spark中Stage是任务调度和执行的基本单位它将一个作业划分为多个阶段。Spark中的Stage划分分为Shuffle Map Stage和Result Stage两种类型。
Shuffle Map StageShuffle阶段
Shuffle Map Stage是指需要进行数据重分区的阶段通常在该阶段需要将数据按照key进行重新分区以便进行后续的聚合操作或者连接操作。在源码中Spark通过检查每个RDD的依赖关系来判断是否属于Shuffle Map Stage。如果一个RDD的依赖关系包含宽依赖即父RDD与子RDD之间存在Shuffle操作则该RDD属于Shuffle Map Stage。
Result Stage结果阶段
Result Stage是指不需要进行数据重分区的阶段通常包含计算结果的最终输出。在源码中Spark通过检查每个RDD的依赖关系来判断是否属于Result Stage。如果一个RDD的依赖关系不包含宽依赖即父RDD与子RDD之间不存在Shuffle操作则该RDD属于Result Stage。 Shuffle Map Stage的输出会作为Result Stage的输入。
15、Spark的内存模型
Spark的内存模型是基于分布式内存计算的主要包括两个组件Driver和Executor。 Driver是Spark应用程序的主控节点负责将应用程序转化为任务并将其分配给Executor执行。Driver节点包含了应用程序的整个代码以及数据集的元数据也会保存一部分数据在内存中。 Executor是Spark应用程序的工作节点负责执行任务并保存数据。每个Executor运行在一个独立的JVM进程中它们通过网络与Driver进行通信。Executor会将数据存在在内存中的数据结构中这些数据结构可以是RDD弹性分布式数据集或DataFrame等。 Spark的内存模型中整个集群的内存被划分为两部分存储内存和执行内存。存储内存用于存储数据以提高数据访问的速度执行内存用于存储正在执行的任务的数据。 在Spark的内存模型中数据会首先被加载到存储内存中如果存储内存不足则会选择将一部分数据溢出到磁盘上。而执行内存则用于执行计算任务包括转化、过滤、聚合等操作。 Spark的内存模型的优势在于可以将数据缓存在内存中从而加快数据的访问速度提高计算性能。同时Spark的内存模型也支持弹性扩展可以根据需要动态调整内存的使用以适应不同的工作负载。
二、Spark Streaming 和数据处理
1、Spark Streaming和Kafka如何结合使用以实时处理流式数据
Spark Streaming和Kafka结合使用可以实现实时流式数据处理。主要步骤如下
首先在Spark Streaming应用程序中引入Kafka引来库以获取Kafka相关API。然后创建一个Kafka消费者连接并配置相关参数例如指定要读取的Topic、Brokers等信息。将从Kafka接收到的消息流转换为DStream离散化流这样就能够按批次实时处理消息了。在DStream中应用需要的转换操作或窗口函数以处理数据例如对文本进行分词、统计频率等。最后在Spark Streaming应用程序中开始流式计算并启动Streaming Context来接收消息并处理数据。处理完成后可以将结果写入数据块发送到另一个系统或在控制台打印。
2、Kafka连接Spark Streaming的几种方式
直接使用Spark Streaming的Kafka集成APISpark Streaming提供了对Kafka的直接支持可以通过创建KafkaUtils.createDirectStream方法来连接Kafka集群。这种方式可以实现高吞吐量和低延迟的消息处理。使用Receiver方式连接KafkaReceiver方式是Spark Streaming早期版本的一种连接Kafka的方式。通过创建KafkaUtils.createStream方法并指定KafkaCluster、消费组组和主题等参数可以将Kafka的消息以DStream的形式传递给Spark Streaming进行处理。使用Kafka Connect连接Kafka和Spark StreamingKafka Connect是Kafka的一个插件可以将Kafka和其它数据存储系统如HDFS、Elasticsearch等进行连接。通过配置Kafka Connect可以将Kafka中的消息转发到Spark Streaming进行实时处理。使用Structured Streaming连接KafkaStructured Streaming是Spark 2.0版本引入的一种新型流处理API。它可以直接连接Kafka 2.0版本引入的一种新型流处理API。它可以直接连接Kafka通过获取Kafka的消息来进行实时处理。使用Structured Streaming可以更方便地进行流处理的开发并且具备更好的性能和可靠性。
3、Spark Streaming的双流join的过程怎么做的
创建两个输入DStream分别表示两个流的数据源。对两个DStream进行窗口操作可以使用窗口函数来定义窗口的大小和滑动间隔。对两个DSteam进行键值对转换将流的数据转换为键值对以便进行连接操作。使用transform操作对其中一个DStream进行处理通过transform操作可以将其中一个DStream的RDD转换为另一个DStream的RDD。在转换操作中进行join操作使用join函数对两个DStream的RDD进行连接操作根据键值对进行匹配。处理连接结果根据连接操作的结果可以对连接后的数据进行进一步的处理例如过滤、聚合或输出等。 需要注意的是双流join操作需要保证两个流的窗口大小和滑动间隔相同以确保数据能够正确地进行连接。
三、Spark 调度器和作业优化
1、请解释一下Spark作业调度器中FIFO、Fair和Capacity调度器之间有何区别
FIFO按照提交顺序运行作业。Fair公平调度器根据每个作业所需的资源进行动态分配以确保所有作业都能以公平的方式共享资源。当集群资源饱和时会根据每个作业的权重来划分资源。Capacity容器调度器将集群分为多个虚拟队列并按照预先定义好的比例为每个队列分配资源。这使得用户可以在不同队列之间设置不同优先级并且避免了某些高优先级队列长时间占用大部分资源。
2、你如何优化一个Spark作业使其在处理大数据集时更加高效
优化Spark作业以提高其在处理大数据集时的效率是一个关键问题。下面是一些可行的优化策略
数据分区确保数据正确地分区和分片以便在集群中并行处理。根据数据的特性和大小选择正确的分区策略如哈希分区或范围分区。内存管理根据集群的可用内存调整Spark的内存分配。通过调整executor和driver的内存分配比例合理设置内存使用限制。数据压缩使用适当的压缩算法对数据进行压缩以减少磁盘IO和网络传输的开销。可以使用Snappy、Gzip等压缩算法。数据序列化选择高效的序列化器如Kryo以减少内存开销和网络传输的大小。并行度根据集群资源和作业的特征调整并行度。合理设置并行度参数如num-executors、executor-cores和executor-memory。数据倾斜处理当数据倾斜时采取相应的措施进行处理如使用随机前缀或抽样来解决数据倾斜的问题。持久化缓存使用持久化缓存将中间计算结果存储在内存中以便后续的迭代计算或重复计算。广播变量使用广播变量将共享的只读数据广播到各个节点减少网络传输和内存开销。任务调度合理设置任务调度模式如FIFO、FAIR或者SPARK默认的动态资源分配模式。数据本地化尽可能地将计算任务分配到数据所在地节点上以减少数据传输的开销。
四、Spark 数据处理算子和概念
1、Spark RDD算子有哪些
Spark中的RDD是一个弹性分布式数据集它提供了一系列用于数据转换和操作的算子操作符。这些算子可以分为两大类转换算子Transformation和行动算子Action。
转换算子Transformation用于从现有的RDD创建新的RDD这些操作不会立即执行而是惰性计算只有在行动算子被调用时才会触发计算。一些常见的转换算子包括 map(func)对RDD中的每个元素应用一个函数返回一个新的RDD。 filter(func)根据给定的条件筛选RDD中的元素返回一个新的RDD。 flatMap(func)类似于Map但每个输入元素可以映射到多个输出元素返回一个扁平化的新RDD。 distinct()去除RDD中的重复元素返回一个新的RDD。 union(otherRDD)将两个RDD合并成一个新的RDD。 intersection(otherRDD)返回两个RDD的交集。 subtract(otherRDD)返回两个RDD的差集。 groupByKey()将RDD中的元素按键分组生成键值列表对的RDD。 reduceByKey(func)对具有相同键的元素执行reduce操作。 sortByKey()根据键对RDD进行排序。
行动算子Action触发实际计算并返回结果这些操作会导致计算在集群上执行。一些常见的行动算子包括 collect()将RDD中的所有元素收集到驱动程序节点以数组的形式返回。 count()返回RDD中元素的数量。 first()返回RDD中的第一个元素。 take(n)返回RDD中的前n个元素。 reduce(func)使用给定的二元运算符函数对RDD中的元素进行归约操作。 foreach(func)对RDD中的每个元素应用一个函数通常用于执行副作用操作。
2、Spark有什么算子
转换算子Transformation用于对RDD数据集进行转换操作生成新的RDD。行动算子Action用于对RDD数据集进行触发计算操作返回结果或将结果输出到外部存储系统。键值对算子Key-Value用于对键值对类型的RDD数据集进行操作。排序算子Sorting用于对RDD数据集进行排序操作。连接算子Joining用于将两个RDD数据集按照特定的规则进行连接操作。文件操作算子File Operations用于读取和写入文件数据。广播变量算子Broadcast Variables用于在集群中共享变量。
3、Spark中的persist是什么原理
在Spark中persist()是一种用于持久化RDD的方法。它通过将RDD的数据存储在内存中或磁盘上以便后续的操作可以更快地访问数据。 当调用persist()方法时Spark会将RDD的数据分片并存储在集群中的多个节点上。具体的存储位置可以通过配置选项进行指定包括内存、磁盘或者两者的组合。 persist()方法使用了懒计算的机制也就是只有在需要使用RDD数据时才会进行计算和持久化。一旦RDD被持久化后续的操作可以直接从存储中读取数据而不需要再次计算。 Spark中的persist()方法提供了多个存储级别包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。每个级别都具有不同的优点和适用场景。例如MEMORY_ONLY级别将数据存储在内存中适用于对性能要求较高的场景而MEMORY_AND_DISK级别将数据存储在内存和磁盘上适用于数据量较大的情况。
4、Spark为什么适合迭代处理
内存计算Spark使用内存计算将数据存储在内存中而不是磁盘上。这大大提高了数据处理的速度。对于迭代处理来说可以将中间结果保留在内存中避免了磁盘读写的开销从而加快了迭代速度。可以保留中间结果Spark的弹性分布式数据集RDD可以在内存中保留中间结果。对于迭代处理来说每次迭代都可以重用中间结果而不是重新计算。这进一步加速了迭代处理的速度。基于DAG执行引擎Spark使用DAG有向无环图执行引擎可以将迭代处理转化为一系列的有向无环图操作。这种方式可以优化任务的执行顺序减少数据的传输和计算开销提高了迭代处理的效率。支持多种语言Spark支持多种编程语言包括Scala、Java、Python和R等。这使得开发者可以使用自己熟悉的编程语言进行迭代处理的开发提高了开发效率。
5、Spark广播变量的实现和原理
Spark广播变量是一种分布式共享变量它允许开发者在每个节点上缓存一个只读的变量而不是将其复制到每个任务中。它可以用于在每个节点上缓存一个较大的数据集以便在任务执行期间共享。
Spark广播变量的实现和原理如下
在Driver程序中将要广播的变量使用’SparkContext.broadcast()方法进行广播。这个方法会返回一个’Broadcast’对象。Driver程序将要广播的变量划分为多个块并将每个块序列化为字节数组。Driver程序将这些字节数组通过网络传播到每个Executor节点上。Executor节点接收到字节数组后将它们反序列化为广播变量的块。Executor节点将这些块缓存在本地内存中以供任务使用。在任务执行期间每个任务可以访问本地内存中的广播变量而不需要从Driver节点每次获取。
通过广播变量Spark可以将数据集从Driver节点传输到每个Executor节点以便在任务执行期间共享。这样可以避免多次复制数据集并减少网络传输。同时广播变量是只读的因此在任务执行期间可以安全地共享。
6、Spark reduceByKey和groupByKey的区别和作用
Spark中的reduceByKey和groupByKey是两个常用转换操作用于对键值对RDD进行聚合操作。 1、区别
reduceByKey将具有相同键的值进行聚合并返回一个新的键值对RDD。在聚合过程中通过指定的聚合函数对每个键的值进行合并。它在每个分区上进行局部聚合然后再各个分区之间进行全局聚合从而减少了数据传输量。groupByKey将具有相同键的所有值分组并返回一个新的键值对RDD。它会将所有具有相同键的值放在一个迭代器中这可能会导致一些性能问题因为在处理大量数据时可能会导致数据倾斜和内存问题。
2、作用
reduceByKey用于对具有相同键的值进行聚合操作常用于计算键值对RDD中每个键的求和、求平均值等聚合操作。groupByKey用于对具有相同键的值进行分组操作常用于将相同键的所有值进行分组以便进行后续的处理如连接、筛选等。
总结reduceByKey适用于需要对键值对RDD进行聚合操作且不需要访问所有值的场景而groupByKey适用于需要将具有相同键的所有值进行分组的场景但可能会导致性能问题。
7、Spark reduceByKey和reduce的区别
Spark的reduceByKey和reduce都是对RDD进行聚合操作的方法但它们之间有一些区别。 reduceByKey是一个转换操作它将RDD中具有相同键的元素进行聚合并返回一个新的RDD其中每个键只出现一次。reduceByKey使用指定的聚合函数对具有相同键的元素进行合并并将结果作为键的新值。这个操作在进行分布式计算时非常有用因为它可以在每个分区上并行地进行聚合在最后将所有分区的结果合并起来。reduceByKey适用于对键值对RDD进行聚合操作返回一个新的键值对RDD。 而reduce是一个行动操作它将RDD中的所有元素进行聚合并返回一个单个的结果。reduce操作使用指定的聚合函数将RDD中的元素逐个进行合并直到得到一个最终的结果。这个操作在需要对整个RDD进行聚合并得到一个单一结果时非常有用。 因此reduceByKey和reduce的区别可以总结如下
reduceByKey适用于对键值对RDD进行聚合操作返回一个新的键值对RDD而reduce操作适用于对整个RDD进行聚合返回一个单一结果。reduceByKey可以在分区上并行地进行聚合操作而reduce操作是在整个RDD上进行的。reduceByKey需要指定一个聚合函数来合并具有相同键的元素而reduce操作只需要指定一个聚合函数即可。
五、Spark SQL 和数据结构
1、Spark分哪几个部分模块分别有什么作用
Spark分为以下几个部分模块
Spark CoreSpark的核心组件提供了任务调度、内存管理和错误恢复等基本功能并支持分布式数据处理的API。Spark SQL提供了用于处理结构化数据的API支持SQL查询和数据集DataFrames和Datasets的操作。Spark Streaming用于实时数据流处理的模块支持从各种源如Kafka、Flume和HDFS读取数据并进行实时处理。MLlibSpark的机器学习库提供了常见的机器学习算法和工具如分类、回归、聚类和推荐等。GraphX用于图计算的模块提供了图算法和图处理的API。SparkR提供了在R语言中使用Spark的接口和API方便R用于进行大数据处理和分析。
2、Spark SQL的GroupBy会造成窄依赖吗
是的Spark SQL的GroupBy操作通常会造成窄依赖。在Spark中窄依赖意味着父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区使用这种依赖关系可以通过Shuffle实现。 在GroupBy操作中Spark会根据指定的列对数据进行分组并将相同组的数据放在同一个分区中。由于同一个分区内得到数据已经按组进行了排序因此子RDD可以直接从父RDD的相同分区中获取数据而不需要进行Shuffle操作。
3、Spark GroupBy是行动算子吗
不Spark的GroupBy不是行动算子而是转化算子。转化算子只对数据集进行转化操作而行动算子则会触发Spark作业的执行并返回结果。GroupBy操作将数据集按照指定的键进行分组但并不立即执行计算而是在后续的行动算子被调用时才会触发计算。
4、为什么要划分宽依赖和窄依赖
将依赖关系划分为宽依赖和窄依赖的目的是为了在执行计算中进行优化。Spark可以通过识别窄依赖来执行一些优化例如在同一个节点上对多个窄依赖的转化操作进行合并从而减少网络传输的开销。而对于宽依赖Spark会根据分区的数量和大小来决定是否进行数据重分区以及如何进行数据重分区从而尽可能减少网络出传输的开销。
5、Spark有了RDD为什么还要有DataFrame和DataSet
Spark中引入Dataframe和Dataset是为了实现更高级的数据处理和优化。尽管RDD是Spark最早的数据抽象但它有一些限制。 首先RDD是强类型的它在编译时无法检查数据类型的准确性。这意味着在RDD中进行操作时如果类型不匹配只能在运行时抛出错误。而Dataframe和Dataset是基于RDD的抽象但提供了更高级的类型安全性允许编译器在编译时检查数据类型的准确性减少潜在的运行时错误。 其次RDD的操作是基于函数式编程的需要手动编写复杂的转化和操作逻辑。而Dataframe和Dataset提供了基于SQL的高级抽象可以使用SQL语句进行数据操作简化了开发人员的工作。此外Dataframe和Dataset还提供了一系列的高级函数和操作如过滤、聚合、排序等方便了数据处理和分析。 最后RDD在序列化和内存管理方面存在一些性能问题。Dataframe和Dataset通过使用Catalyst优化器和Tungsten内存管理引擎可以更高效地执行查询和操作。它们可以将数据存储在内存中的二进制格式减少了内存开销并通过优化查询计划和执行过程来提高性能。
6、Spark的RDD、DataFrame、DataSet、DataStream区别
RDD是Spark最早引入的概念它是一个不可变、分布式的数据集合可以并行处理。RDD的操作是基于分区的可以通过转化操作如map、filter、reduce等和行动操作如count、collect、reduce等来进行数据处理和计算。DataFrame是在Spark1.3版本中引入的它是一种以结构化数据为中心的数据抽象概念。DataFrame是一种分布式的数据集合具有类似于关系型数据库表的结构可以进行SQL查询、过滤、连接等操作。DataFrame可以通过多种数据源进行创建如CSV文件、Hive表等。DataSet是在Spark1.6版本中引入的它是DataFrame的扩展提供了类型安全和更高级的API。DataSet是强类型的数据集合可以通过编译时类型检查来提高代码的可靠性和性能。DataSet支持类型于RDD和DataFrame的转化和行动操作。DataStream是Spark Streaming模块中的概念用于处理实时流式数据。DataStream是一个连续的数据流可以通过窗口操作、滑动窗口等来对数据进行处理和计算。DataStream可以从多种数据源获取数据如Kafka、Flume等。
7、Spark的Spark Application、Job、Stage、Task分别介绍下如何划分
Spark Application应用程序一个独立的Spark作业它是由一系列的任务tasks组成的。一个Spark Application通常包含多个任务jobs每个作业由一个或多个RDD转换和操作组成。Job作业Job是一组相互依赖的RDD转化和动作操作的有向无环图DAG。一个Job代表了一个完整的作业执行过程它从输入数据开始经过一系列的RDD转化和动作操作最终产生输出结果。一个Spark应用程序通常包含多个Job。例如一个简单的WordCount应用程序可以包含一个Job来计算单词频次另一个Job来排序输出结果。Stage阶段Stage是Job的划分一个Job可以由多个Stage组成。Stage是根据RDD之间的宽依赖关系划分的即一个Stage中的所有任务Task都可以并行执行而不同Stage之间的任务需要等待前一个Stage的任务完成。一个Stage包含一组并行计算的任务这些任务可以在不同的Executor上并行执行。Stage可以分为两种类型ShuffleMapStage和ResultStage。ShuffleMapStage用于计算需要Shuffle操作的阶段而ResultStage用于计算没有Shuffle操作的阶段。Task任务Task是Spark作业的最小执行单元它是对RDD的实际操作和计算。每个Stage包含多个任务每个任务负责处理一个RDD分区的数据。在一个Stage中所有的任务是并行执行的它们可以在不同的Executor上同时执行。每个任务都会被分配到一个Executor上执行并且可以通过序列化方式传递和操作数据。 总结来说Job代表一个完整的作业执行过程Stage是Job的划分根据RDD之间的宽依赖关系划分Task是Stage的执行单元负责对RDD进行实际的操作和计算。
8、Spark Stage内部逻辑
Spark Stage是Spark作业的执行单元它是由一组具有相同宽依赖关系的RDD弹性分布式数据集组成的。一个Stage可以看作是一个逻辑划分它将整个作业划分为多个阶段每个阶段包含一组并行执行的任务。
内部逻辑
DAG生成在Stage内部Spark会根据RDD之间的依赖关系生成一个有向无环图。这个图表示作业中RDD之间的依赖关系和转换操作。任务划分Spark会将每个Stage划分为多个任务Task每个任务对应一个RDD的分区。任务划分是根据数据的分区和计算的依赖关系来确定的。任务调度Spark会将任务调度到集群中的执行器Executor上执行。调度算法通常采用的是优先级队列算法根据任务的优先级和资源的可用情况来进行调度。任务执行一旦任务被调度到执行器上Spark会将任务的计算逻辑发送给执行器然后执行器会在分配给它的资源上执行任务。任务的计算逻辑包括RDD的转换操作和用于自定义的函数。数据传输在Stage内部RDD之间可能需要进行数据的传输。如果一个RDD的分区需要在另一个RDD的分区上进行计算Spark会将数据传输到执行器上进行计算。
9、Spark为什么要划分Stage
Spark划分Stage的目的是为了优化任务执行过程提高计算性能和效率。 Spark将整个计算过程划分为多个Stage每个Stage包含一组可以并行执行的任务Task。划分Stage的主要原因有以下几点
任务并行度划分Stage可以将整个计算过程划分为多个阶段每个阶段中的任务可以并行执行从而提高计算的并行度和效率。每个Stage的任务数可以根据集群的资源情况和数据规模进行调整以充分利用集群的计算能力。依赖关系Spark中的每个Stage都是基于RDD弹性分布式数据集的转换操作划分的每个Stage之间存在依赖关系。通过划分Stage可以将RDD的转换操作划分为多个阶段按照依赖关系有序地执行从而减少数据地冗余计算和传输。每个Stage的输出数据可以通过Shuffle等机制传递给下一个Stage以满足计算需求。数据本地性Spark划分Stage可以根据数据的本地性进行优化。例如如果数据在某个节点上已经存储那么相应的任务可以在该节点上执行避免数据的网络传输提高计算效率。划分Stage可以根据数据的分布情况和计算任务的需求将任务分配到合适的节点上执行以提高数据本地性和计算性能。
六、Spark 高级特性和优化
1、Spark DAGScheduler如何划分干了什么活
DAGScheduler是Apache Spark中的一个关键组件负责将用户的Spark程序转换为有向无环图DAG并划分任务。它的主要职责包括
解析任务DAGScheduler首先会解析用户提交的Spark程序将其转换为一系列的阶段Stage。每个阶段由一组具有相同操作例如map、reduce等的任务组成。划分任务DAGScheduler会根据任务之间的依赖关系划分阶段。每个阶段代表一组可以并行执行的任务任务之间没有依赖关系。这种划分可以提高任务的并行度和整体执行效率。调度任务一旦阶段划分完成DAGScheduler会将任务提交给TaskScheduler进行调度。它将任务按照优先级和资源可用性等因素进行排序并将任务分配给可用的执行器Executor进行执行。处理任务失败DAGScheduler还负责处理任务执行过程中的失败情况。当一个任务失败时它会根据任务之间的依赖关系重新调度相关的任务以确保任务的正确执行。
2、Spark RDD的容错
Spark RDD弹性分布式数据集的容错性是指其在发生故障能够自动恢复并且不会丢失任何数据。Spark RDD通过以下方式实现容错。
数据复制Spark RDD将数据划分为多个分区并将每个分区的数据复制到集群中的多个节点上。如果某个节点发生故障Spark可以从其它节点上的副本中重新计算丢失的数据。日志记录Spark RDD将每个转换操作例如map、reduce等都记录在日志中。如果节点失败Spark可以使用这些日志来重新计算丢失的数据。惰性执行Spark RDD采用惰性执行的方式即只有在遇到行动操作例如collect、count等时才会真正执行转换操作。这使得Spark能够在节点故障时重新计算丢失的数据。任务重试Spark RDD中的任务可以在发生错误时进行重试。如果某个任务失败Spark可以重新分配该任务给其它可用的节点执行以确保计算的连续性。
3、Spark Executor内存分配
Spark Executor内存分配主要涉及到两个参数driver-memory和executor-memory。 driver-memory是指驱动程序运行时可用的内存量它决定了Spark应用程序驱动程序在集群中的可用内存大小。这个参数的设置应根据应用程序的需求和集群的可用资源来确定。 executor-memory是指每个Executor可用的内存量它决定了每个Executor可以用来执行任务的内存大小。这个参数的设置应根据任务的需求和集群的可用资源来确定。 除了这两个参数还有一些其它的内存分配参数如executor-memory-overhead和spark.memory.fraction等它们用来调整Executor内存的分配比例和使用方式。
4、Spark的batchsize怎么解决小文件合并问题
在Spark中可以使用以下几种方法来解决小文件合并问题
coalesce()方法可以将多个小文件合并成较少的大文件。该方法会将数据重新分区并将分区数减少到指定的值。通过减少分区数可以减少小文件的数量。repartition()方法与coalesce()方法类似可以将数据重新分区。但是repartition()方法会进行shuffle操作因此适用于需要重新分配数据均衡的情况。wholeTextFiles()方法Spark提供了wholeTextFiles()方法可以一次性读取整个目录下的所有小文件并将它们作为(key,value)对返回。其中key是文件路径value是文件内容。这样可以将小文件合并成一个大的RDD然后进行处理。使用Hadoop的合并小文件工具Hadoop提供了一个合并小文件的工具可以将多个小文件合并成一个大文件。可以使用Shell命令或者编写一个简单的MapReduce程序来调用该工具。
5、说下什么是Spark RDDRDD有哪些特点说下知道的RDD算子
Spark RDD是Spark中最基本的数据抽象是一种分布式的、不可变的数据集合。RDD可以看作是Spark中的一个弹性分布式的内存数据集它可以在集群中进行并行计算。
RDD具有以下特点
弹性由于RDD是不可变的所以可以通过重新计算来恢复丢失的数据保证了数据的弹性和容错性。分区RDD将数据分为多个分区每个分区可以在集群中的不同节点上进行并行计算。依赖RDD之间通过依赖关系构建了有向无环图DAG这样可以在数据丢失时进行恢复。惰性计算RDD采用惰性计算的方式只有当需要执行算子操作时才会计算提高了计算的效率。可持久化RDD可以将数据持久化到磁盘中以便在计算失败时候进行恢复。
一些常见的RDD算子包括
转换算子如map、filter、flatMap等用于对RDD中的元素进行转换和筛选。行动算子如reduce、count、collect等用于对RDD中的数据进行聚合和返回结果。键值对算子如groupByKey、reduceByKey、join等用于处理键值对类型的RDD。排序算子如sortBy、sortByKey等用于对RDD中的元素进行排序。持久化算子如cache、persist等用于将RDD的数据进行持久化提高计算速度。
6、说下 Spark checkpoint
Spark checkpoint是一种机制用于将Spark应用程序的中间数据保存到持久存储中以便在发生故障或重启时恢复应用程序的状态。Spark的checkpoint机制可以防止数据丢失并支持应用程序的容错性。 在Spark中checkpoint主要用于DAG有向无环图的优化以减少计算的开销。当应用程序启用checkpoint后Spark会将DAG中的中间数据保存到可靠的存储系统如HDFS或分布式文件系统。这样即使发生故障和重启Spark也可以从checkpoint中恢复数据而不必重新计算整个DAG。 要启用Spark的checkpoint机制需要在应用程序中设置一个目录来存储checkpoint数据。可以使用’sparkContext.setCheckpointDir(path)方法来指定目录路径。一旦设置了checkpoint目录就可以在需要时调用’rdd.checkpoint()方法将RDD标记为需要checkpoint。 当调用’rdd.checkpoint()方法后Spark会在下一次触发作业执行时在checkpoint目录中创建一个目录并将RDD数据保存在该目录下。Spark会在执行作业时自动创建checkpoint并在发生故障或重启时使用该checkpoint来恢复应用程序的状态。
7、Spark SQL的优化
Catalyst优化器Spark SQL使用Catalyst优化器来对SQL查询进行优化。Catalyst优化器采用基于规则和代价模型的优化策略可以自动推断查询计算的最优执行方式。通过遵循一系列优化规则Catalyst可以对查询计划进行逻辑优化、物理优化和执行计划生成。列式存储Spark SQL采用列式存储的方式来存储和处理数据。相比于传统的行式存储方法列式存储可以减少IO开销提高查询性能。Spark SQL还使用了一些列式存储相关的技术如矢量化执行和基于预测编码的列存储。数据划分和分区Spark SQL支持对数据进行划分和分区可以将大规模的数据集划分成多个小块进行处理。这样可以提高并行度加速查询执行速度。Spark SQL还支持基于数据分区的数据倾斜处理可以解决数据倾斜对查询性能的影响。数据裁剪和推测执行Spark SQL可以通过数据裁剪和推测执行来减少查询的资源消耗。数据裁剪可以根据查询条件将不相关的数据过滤掉减少数据的传输和处理量。推测执行可以在查询执行过程中提前终止一部分任务以提高整体查询的执行速度。并行执行和动态分配资源Spark SQL可以将查询计划划分为多个任务并行执行提高查询的整体并行度。同时Spark SQL还支持动态分配资源的功能可以根据查询的需求动态调整资源的分配提高系统的利用率。
8、Spark的cache和persist的区别它们是transformation算子还是action算子
Spark的cache和persist都是用于将数据集缓存到内存中以提高性能的方法。它们的区别在于持久化级别和触发时间。 cache方法将数据集缓存在内存中默认情况下持久化级别为MEMORY_ONLY即数据存储在内存中。如果内存不足部分数据可能会被保存在磁盘上。 persist方法与cache方法相似但它允许用于指定不同的持久化级别如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK等。
七、Spark 与其他框架的对比
1、Flink和Spark Streaming的区别是什么
Flink和Spark Streaming是两个流式处理框架它们的区别主要体现在以下几个方面
数据处理模型Flink采用基于事件时间的处理模型而Spark Streaming采用基于批处理的处理模型。Flink对于事件的处理是基于事件时间的顺序而Spark Streaming则将数据划分为一小批一小批进行处理。精确一次语义Flink支持精确一次的处理语义可以确保数据只被处理一次而Spark Streaming则无法提供这样的保证。窗口操作Flink提供了更灵活的窗口操作可以根据时间和数量等多个维度进行窗口的定义和计算而Spark Streaming则只支持基于时间的窗口操作。状态管理Flink内置了分布式状态管理机制可以轻松处理与事件相关的状态信息并支持容错和恢复。而Spark Streaming需要借助外部的存储系统来管理状态。执行引擎Flink使用自己的执行引擎可以实现更低的延迟和更高的吞吐量。而Spark Streaming则是基于Spark的执行引擎受到Spark的一些限制。
2、Spark为什么比Hadoop速度快
内存计算Spark将数据存储在内存中进行计算和处理而Hadoop则将数据存储在磁盘上。内存计算使得Spark可以更快地访问和处理数据从而提高了处理速度。DAG执行引擎Spark使用DAG有向无环图执行引擎通过将任务划分为多个阶段并进行优化可以有效地减少任务之间的数据传输和磁盘读写操作从而提高了计算效率。运行模式Spark支持多种运行模式包括本地模式、独立模式、YARN模式等。这些不同的运行模式可以根据不同的常见和需求进行选择从而提高了Spark的适应性和灵活性。缓存机制Spark具有强大的缓存机制可以将中间结果存储在内存中避免了重复计算和磁盘读写操作从而加快了数据处理速度。数据流水线Spark可以将多个数据处理操作连接成一个数据流水线减少了中间数据的存储和传输提高了处理效率。
八、Spark 数据倾斜和Partitioner
1、Spark数据倾斜问题如何定位解决方案
Spark数据倾斜问题是大数据处理中常见的挑战之一。下面是解决该问题的一般步骤和解决方案
定位数据倾斜首先通过监控Spark作业运行过程中的日志信息查看各个阶段的任务执行情况。如果发现某个阶段的任务执行时间远远超过其它任务很可能存在数据倾斜的问题。分析数据倾斜原因确定数据倾斜的原因是解决问题的第一步。常见的数据倾斜原因包括数据分布不均匀、数据键值冲突等。解决方法
增加分区如果数据分布不均匀可以尝试增加分区数使数据能够更均匀地分配到不同地分区中。重新分桶/哈希对于键值冲突的情况可以尝试重新分桶或者通过哈希函数重新计算键值使数据能够更均匀地分布到不同的分区中。增加缓存对于某些热点数据可以将其缓存到内存中减少重复计算。采用随机前缀/后缀对于键值冲突较多的情况可以通过在键值的前缀或者后缀添加随机值使冲突几率降低。倾斜数据单独处理将倾斜数据单独处理可以将其分成多个小任务并行处理降低整体任务的执行时间。
测试和优化实施解决方案后需要对作业进行测试和优化确保数据倾斜问题得到解决并且整体性能得到提升。
2、Spark HashPartitioner和RangePartitioner的实现
Spark中的HashPartitioner和RangePartitioner是两种不同的分区策略用于将数据按照特定的方式进行分区以便在并行计算中进行处理。
HashPartitioner哈希分区器
HashPartitioner是Spark默认的分区策略也是最常用的分区策略之一。它使用数据的哈希值来确定数据所属的分区将具有相同哈希值的数据放入同一个分区中。HashPartitioner的实现非常简单它使用数据的hashCode方法计算哈希值并通过取模运算将哈希值映射到分区的范围内。HashPartitioner的分区数等于RDD的分区数目可以通过’rdd.getNumPartitions()方法获取。
RangePartitioner范围分区器
RangePartitioner是一种基于数据范围的分区策略适用于有序数据集。它将数据根据键的范围值进行划分并将具有相似键范围的数据放入同一个分区中。RangePartitioner的实现需要对数据进行排序然后根据排序后的数据来确定分区边界。RangePartitioner的分区数可以手动指定也可以使用默认值默认值为当前Spark上下文中的分区数。 总结 HashPartitioner适用于无序数据集直接根据哈希值进行分区分区数等于RDD的分区数。 RangePartitioner适用于有序数据集根据键的范围值进行分区分区数可以手动指定或使用默认值。
九、Spark Shuffle 和 Join
1、介绍下Spark Shuffle及其优缺点
Spark Shuffle是Apache Spark中的一个关键概念用于在数据分区的过程中重新分配和重组数据。当Spark执行对数据进行重新分区或聚合操作时它需要将数据重新发送到不同的节点上以便进行下一步的计算。这个过程就是Shuffle。
优点
数据本地性Spark Shuffle可以在节点之间移动数据以便在计算过程中最大限度地利用数据本地性。这减少了数据传输地开销提高了计算的性能。分布式计算Shuffle运行Spark在多个节点上进行执行计算操作从而实现了分布式计算的能力。这使得Spark能够处理大规模的数据集并在短时间内完成计算任务。灵活性Spark Shuffle提供了多种不同的Shuffle实现方式如Sort Shuffle、Hash Shuffle和Tungsten Shuffle等可以根据数据和计算需求选择最合适Shuffle策略。
缺点
数据传输开销Shuffle涉及将数据从一个节点传输到另一个节点这会产生网络传输的开销。当数据量巨大时这个开销可能会成为性能的瓶颈。磁盘IOShuffle操作可能需要将数据持久化到磁盘上以便在不同阶段的计算中使用。这可能导致磁盘IO成为性能瓶颈并增加延迟。内存消耗Shuffle操作需要在内存中存储大量的数据并进行排序、合并等操作。如果内存不足可能会导致内存溢出或性能下降。
2、什么情况下产生Spark Shuffle
数据重分区当需要将数据重新分区以进行后续的数据处理操作时Spark Shuffle就会产生。这可能会因为数据需要重新分发到不同的Executor上以便进行并行处理。聚合操作当需要对数据进行聚合操作时Spark Shuffle就会发送。例如当使用groupByKey、reduceByKey、aggregateByKey等操作时需要将具有相同键的数据重新分发到同一个Executor进行聚合。排序操作当需要对数据进行排序时Spark Shuffle也会发送。例如当使用sortByKey、sort、distinct等操作时需要将数据重新分发到不同的Executor上进行排序。
3、Sparkjoin的分类
Sparkjoin可以根据不同的分类标准进行分类。一种常见的分类是根据Join操作的执行方式进行分类可以分为Shuffle Join和Broadcast Join。
Shuffle Join在Shuffle Join中Spark会将参与Join操作的数据集按照Join的条件进行分区并将具有相同Join键的数据分发到同一个节点上进行Join操作。这种方式适用于数据集比较大的情况但需要进行数据的洗牌操作因此会带来网络传输和性能开销。Broadcast Join在Broadcast Join中Spark会将一个小数据集复制到每个节点的内存中然后将参与Join操作的大数据集分发到各个节点上进行Join操作。这种方式适用于一个数据集比较小而另一个数据集比较大的情况可以避免数据的洗牌操作提高性能。
此外还可以根据Join操作的实现方式进行分类如Sort-Merge Join、Hash Join等。Sort-Merge Join是通过对参与Join操作的数据集进行排序然后按照Join的条件进行合并操作。Hash Join则是通过构建哈希表将参与Join操作的数据集按照Join的条件进行哈希并将具有相同哈希值的数据进行Join操作。
