大数据—Spark

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云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
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简介: 大数据—Spark

一、单选


1、Spark 的四大组件下面哪个不是 ( D )


A、Spark Streaming

B、Mlib

C、Graphx

D、Spark R


SQL and DataFrames


Spark Streaming


MLlib (machine learning)


GraphX (graph)


是spark的四大组件


2、Spark 支持的分布式部署方式中哪个是错误的==( D )==


A、standalone

B、spark on mesos

C、spark on YARN

D、Spark on local


Spark支持的主要的三种分布式部署方式分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN。


standalone模式,即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统。它是Spark实现的资源调度框架,其主要的节点有Client节点、Master节点和Worker节点。


而yarn是统一的资源管理机制,在上面可以运行多套计算框架,如map reduce、storm等根据driver在集群中的位置不同,分为yarn client和yarn cluster。


而mesos是一个更强大的分布式资源管理框架,它允许多种不同的框架部署在其上,包括yarn。


3、Spark Job 默认的调度模式 ( A )


A、FIFO

B、FAIR

C、无

D、运行时指定


Spark中的调度模式主要有两种:FIFO和FAIR。 默认情况下Spark的调度模式是FIFO(先进先出),谁先提交谁先执行,后面的任务需要等待前面的任务执行。 而FAIR(公平调度)模式支持在调度池中为任务进行分组,不同的调度池权重不同,任务可以按照权重来决定执行顺序。


4、下列不属于Spark中driver的作用的是==( D )==


A、执行main方法

B、把用户程序转化为task

C、协调任务的调度

D、负责运行组成 Spark 应用的任务


Driver具有main函数,并且有SparkContext实例,是程序的入口


把用户程序转为任务

跟踪Executor的运行状况

为Executor节点调度任务

UI展示应用运行状况

Executor


它们负责运行组成 Spark 应用的任务,并将结果返回给驱动器进程;

它们通过自身的块管理器(Block Manager)为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式存储。RDD 是直接缓存在Executor进程内的,因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加速运算。

5、下面哪个不是 RDD 的特点==( C )==


A、可分区

B、可序列化

C、可修改

D、可持久化


可转换不可修改


6、下面哪个端口不是 spark 自带服务的端口==( C )==


A、8080

B、4040

C、8090

D、18080


50070:HDFSwebUI的端口号


8485:journalnode默认的端口号


9000:非高可用访问数rpc端口


8020:高可用访问数据rpc


8088:yarn的webUI的端口号


8080:master的webUI,Tomcat的端口号


7077:spark基于standalone的提交任务的端口号


8081:worker的webUI的端口号


18080:historyServer的webUI的端口号


4040:application的webUI的端口号


2181:zookeeper的rpc端口号


9083:hive的metastore的端口号


60010:Hbase的webUI的端口号


6379:Redis的端口号


8080:sparkwebUI的端口号


9092:kafka broker的端口


7、哪个不是本地模式运行的条件==( D )==


A、spark.localExecution.enabled=true

B、显式指定本地运行

C、finalStage 无父 Stage

D、partition默认值


8、sc.parallelize([(1,2),(1,3),(2,3),(2,4),(3,1)].reduceByKey(lambda x,y : x +y).count().collect”操作中会产生==( B )==个stage


A、1

B、2

C、3

D、4


首先获取list里面的每个元素,不管有没有map都算开始第一个阶段,stage1


接着reducebykey 肯定shuffle 了。 因此就 有一个 stage2 了


而后面的count 计算 是可以并行处理的,也就是 每个key的总数互相之间计算并没有依赖,因此不会产生新的 stage 。


9、关于广播变量,下面哪个是错误的==( D )==


A、任何函数调用

B、是只读的

C、存储在各个节点

D、存储在磁盘或 HDFS


每个函数都可以调用,且只读,优先存放在内存中,内存不够溢写到磁盘上。不会存放在HDFS中。


10、关于累加器,下面哪个是错误的 ( D )


A、支持加法

B、支持数值类型

C、可并行

D、不支持自定义类型


当然支持自定义,我们经常会用到map类型的自定义累加器


11、以下哪个操作可能会产生大量小文件==( C )==


A、mapper数较多的map-only任务

B、reduer数较多的任务

C、从海量数据中过滤出符合条件的少量数据


二、多选


1、在当下比较流行的分布式数据处理平台 Spark 中,有一些常用的高阶算子,比如说 flatMap, filter, groupByKey等等;它们中的某些算子会触发shuffle操作,所谓shuffle,粗略的可以理解为要处理的数据集的内部分区需要进行重排,而不是原地计算。下面哪个算子会引起shuffle ( CD )


A、map

B、count

C、sortByKey

D、join


spark中会导致shuffle操作的有以下几种算子:


1、repartition类的操作:比如repartition、repartitionAndSortWithinPartitions、coalesce等

2、byKey类的操作:比如reduceByKey、groupByKey、sortByKey等

3、join类的操作:比如join、cogroup等


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