大数据技术原理与应用之【Spark】习题

答：Spark具有如下4个主要特点：

①运行速度快；②容易使用；③通用性；④运行模式多样。

答：

(1)Hadoop存在以下缺点：

①表达能力有限；②磁盘IO开销大；③延迟高

(2)Spark主要有如下优点：

①Spark的计算模式也属于MapReduce，但不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集操作类型，编程模型比MapReduce更灵活；

②Spark提供了内存计算，中间结果直接存放内存中，带来更高的迭代运算效率；

③Spark基于DAG的任务调度执行机制，要优于MapReduce的迭代执行机制。

答：

①复杂的批量数据处理：时间跨度通常在数十分钟到数小时之间；

②基于历史数据的交互式查询：时间跨度通常在数十秒到数分钟之间；

③基于实时数据流的数据处理：时间跨度通常在数百毫秒到数秒之间。

答：Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成一套完整生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等。Spark可以部署在资源管理器YARN之上，提供一站式的大数据解决方案。因此，Spark所提供的生态系统同时支持批处理、交互式查询和流数据处理。

答:

（1）实现一键式安装和配置、线程级别的任务监控和告警；

（2）降低硬件集群、软件维护、任务监控和应用开发的难度；

（3）便于做成统一的硬件、计算平台资源池。

答：Spark可以运行与YARN之上，与Hadoop进行统一部署，即“Spark on YARN”，其架构如图所示，资源管理和调度用YARN，分布式存储则用HDFS。

答：

① RDD：是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset）的英文缩写，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。

② DAG：是Directed Acyclic Graph（有向无环图）的英文缩写，反映RDD之间的依赖关系。

③ 阶段：是作业的基本调度单位，一个作业会分为多组任务，每组任务被称为“阶段”，或者也被称为“任务集”。

④ 分区：一个RDD就是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段。

⑤窄依赖：父RDD的一个分区只被一个子RDD的一个分区所使用就是窄依赖。

⑥ 宽依赖：父RDD的一个分区被一个子RDD的多个分区所使用就是宽依赖。

答：

行动（Action）：在数据集上进行运算，返回计算值。

转换（Transformation）：基于现有的数据集创建一个新的数据集。

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