简略信息一览：
大数据岗位Spark面试题整理附答案
1、答案：RDD，即Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据抽象，代表一个不可变、可分区的并行计算***。RDD中的数据可在内存或磁盘中存储，分区的结构可动态调整。面试题4：列举并比较Spark中常用算子的区别。
2、参考答案：Spark运行流程以SparkContext为总入口。在SparkContext初始化时，Spark创建DAGScheduler和TaskScheduler以进行作业和任务调度。运行流程概览如下：1）当程序提交后，SparkSubmit进程与Master通信，构建运行环境并启动SparkContext。SparkContext向资源管理器（如Standalone、Mesos或YARN）注册并申请执行资源。
3、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。
4、Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.paralleli***调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark Application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。
大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据,其最...
1、大数据属于新媒体。大数据或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取管理处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。
2、大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 大数据的特点。数据量大、数据种类多、 要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。
3、大数据需要特殊的技术来有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。这些技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台以及可扩展的存储系统。这些技术的结合使得大数据的存储和处理更加高效和可靠。
大数据具有哪些特征.答案
大数据的五个主要特征： 体量庞大（Volume）：大数据涉及的数据量极其巨大，这决定了数据的潜在价值和所蕴含的信息丰富度。 速度快（Velocity）：数据生成的速度极快，这要求处理系统能够实时或近实时地收集、分析和响应数据。
大数据的特征主要包括以下四个方面：数据量大 大数据时代，数据的大小达到了前所未有的规模。从数量级上看，大数据动辄涉及上亿甚至数十亿的数据记录。随着各类传感器、物联网设备、社交网络等的普及，数据的生成和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据的显著特征，根据IBM的定义，包括五个关键方面：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）以及Veracity（真实性）。大数据不再局限于传统的抽样分析，而是强调处理所有数据以挖掘隐藏的信息价值。它所涵盖的特性如下：容量（Volume）：数据的规模决定了其潜在价值和信息量。
关于大数据技术答案，以及大数据技术基础pdf的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
