park的误解-不仅spark是内存计算,hadoop也是内存计算_光环大数据培训
大数据开发基础(试卷编号1412)
大数据开发基础(试卷编号1412)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]下列选项中，哪一个可以对Hadoop集群进行格式化（）A)hadoop namenode -formatB)hadoop namenode -lsC)hdfs datanode -lsD)hdfs datanode -format2.[单选题]以下对信息描述不正确的是( )。
A)信息与能源、材料属于同一层次的概念B)信息是客观的存在C)信息是人类社会赖以生存和发展的三大资源之一D)信息是对数据进行计量形成的记录3.[单选题]在 IBMPASS 中，聚类算法分为分层聚类、Kohonennetwork、K 均值聚类和（ ） 四种。
A)系统聚类B)两步聚类C)模型聚类D)其他聚类4.[单选题]大数据的4V特性不包括A)Volume(大量)B)Velocity(高速)C)Visual(可视)D)Variety(多样)5.[单选题]输入图片大小为100×100×3，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding same，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding same，stride 2），又一层卷积（kernel size 3×3，padding valid，stride 1）之后，输出特征图大小为：( )A)25×25B)50×50C)48×48D)23×236.[单选题]IBM在3V的基础上又归纳总结了第4个V是指C)巨量D)极速7.[单选题]在Zookeeper中，路径由( )字符串构成。
A)UnicodeB)UTF-8C)GBKD)ASCII8.[单选题]关于 Spark 的说法中，( )是错误的。
A)采用内存计算模式B)可利用多种语言编程C)主要用于批处理D)可进行map（）操作9.[单选题]Spark诞生于哪所学院A)加州大学芝加哥分校B)哈佛大学加州分校C)加州大学伯克利分校D)斯坦福大学圣地亚哥分校10.[单选题]在概率图模型中，（__）模型是结构最简单的动态贝叶斯网，主要用于时序数据建模。
大数据笔试题及答案
大数据笔试题及答案大数据技术的兴起和发展已经成为当今世界的热点话题。
随着人们对数据的需求和对数据分析的重视，大数据相关岗位的需求也日益增加。
因此，在求职和升职过程中，大数据笔试已成为各大公司选拔人才的重要环节。
本文将介绍几道常见的大数据笔试题目，并提供答案供参考。
题目一：请解释什么是大数据？并列举大数据的特点。
答案：大数据是指庞大且复杂的数据集合，无法使用传统的数据管理和分析方法进行处理。
大数据的特点包括以下几点：1. 大量性：大数据通常以TB、PB甚至EB为单位衡量，数据量巨大。
2. 高速性：大数据的产生速度非常快，需要实时或近实时地对数据进行处理和分析。
3. 多样性：大数据来源多样，可以包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等多种形式。
4. 核心价值：大数据蕴含着重要的商业价值和创新机会，可以为企业决策和业务发展提供有力支持。
题目二：请简述Hadoop的原理和应用场景。
答案：Hadoop是一种分布式计算框架，基于Google的MapReduce和Google文件系统的研究成果。
其核心是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce）。
Hadoop的原理是将一个大任务划分为多个小任务，分布式地在多台计算机上进行计算。
MapReduce将计算任务分为Map阶段和Reduce阶段，通过将数据分片并在多个节点上并行计算，提高了计算效率。
Hadoop的应用场景包括大数据分析、数据挖掘、机器学习等领域。
它可以处理海量的数据，并通过分布式处理提高了数据的处理速度和计算效率。
题目三：请简述Spark的特点和优势。
答案：Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎。
其特点和优势如下：1. 快速：Spark使用内存计算，相比传统的基于磁盘的计算框架，速度更快。
同时，Spark还支持迭代计算和交互式查询，适用于需要实时计算的场景。
2. 通用：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言（如Java、Scala、Python等），可以处理大部分数据处理和分析需求。
Spark和Hadoop：哪个更适合大数据处理
Spark和Hadoop：哪个更适合大数据处理随着数十年高速发展的信息技术，数字世界中的大数据变得越来越重要和必不可少。
大数据可以帮助企业进行更深入的市场研究，制定更优化的生产计划，提高产品质量和客户满意度。
但是，大数据的处理需要高效且可靠的解决方案。
Spark和Hadoop是当前最流行的两个解决方案，那么，哪个更适合大数据处理呢？Hadoop是传统大数据处理的开源软件框架，由Apache软件基金会开发和维护。
Hadoop的核心功能是分布式存储和处理大数据，其主要组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。
Hadoop是一个稳定而且容易部署的平台，可以在廉价的硬件上运行。
大数据处理是一个计算密集型任务，而Hadoop可以通过将数据划分为小块，然后在一系列经过优化的任务中处理这些块，以实现高可伸缩性。
相比之下，Spark是一种新一代数据处理框架，用于高速计算和处理数据。
它比Hadoop更快，更容易使用，且可应用于广泛的数据处理工作。
Spark的核心功能是内存计算，即将数据存储在内存中而不是硬盘中进行计算。
这使得Spark处理大量数据时比Hadoop快得多。
与Hadoop类似，Spark也是一个开源的框架，由Apache软件基金会维护。
Hadoop和Spark的设计理念也不同。
Hadoop旨在处理大量的数据，同时使计算任务在大规模的计算机集群中分布式运行，从而提高处理大数据集的能力。
而Spark的设计目标则是集成数据处理任务，并使用一个统一的数据处理框架来处理不同的任务，包括批处理、流处理和机器学习等功能。
因此，Spark不仅用于大规模的数据处理，还用于数据挖掘和实时数据流分析等各种领域。
在实际运用中，Hadoop和Spark各有优劣。
如果数据处理需要进行大规模计算，适合使用Hadoop。
Hadoop的传统计算模型是MapReduce，MapReduce算法可以将计算分布式，从而快速地完成计算任务。
Spark是什么Spark和Hadoop的区别
Spark是什么Spark和Hadoop的区别Spark 是加州大学伯克利分校 AMP（Algorithms，Machines，People）实验室开发的通用内存并行计算框架。
Spark 在 2013 年 6 月进入 Apache 成为孵化项目，8 个月后成为 Apache 顶级项目。
Spark 以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕着 Spark 推出了 SparkSQL、SparkStreaming、MLlib 和 GraphX 等组件，逐渐形成大数据处理一站式解决平台。
Spark 与 HadoopHadoop 已经成了大数据技术的事实标准，Hadoop MapReduce 也非常适合于对大规模数据集合进行批处理操作，但是其本身还存在一些缺陷。
特别是 MapReduce 存在的延迟过高，无法胜任实时、快速计算需求的问题，使得需要进行多路计算和迭代算法的用例的作业过程并非十分高效。
根据 Hadoop MapReduce 的工作流程，可以分析出 Hadoop MapRedcue 的一些缺点。
1）Hadoop MapRedue 的表达能力有限。
所有计算都需要转换成 Map 和 Reduce 两个操作，不能适用于所有场景，对于复杂的数据处理过程难以描述。
2）磁盘 I/O 开销大。
Hadoop MapReduce 要求每个步骤间的数据序列化到磁盘，所以 I/O 成本很高，导致交互分析和迭代算法开销很大，而几乎所有的最优化和机器学习都是迭代的。
所以，Hadoop MapReduce 不适合于交互分析和机器学习。
3）计算延迟高。
如果想要完成比较复杂的工作，就必须将一系列的 MapReduce 作业串联起来然后顺序执行这些作业。
每一个作业都是高时延的，而且只有在前一个作业完成之后下一个作业才能开始启动。
因此，Hadoop MapReduce 不能胜任比较复杂的、多阶段的计算服务。
Spark 是借鉴了 Hadoop MapReduce 技术发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了 MapReduce 明显的缺陷。
Hadoop能否被Spark替代_光环大数据培训
Hadoop能否被Spark替代_光环大数据培训谈到大数据，相信大家对hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。
然而，最近业界有一些人正在大张旗鼓的宣扬Hadoop将死，Spark将立。
他们究竟是危言耸听?哗众取宠?还是眼光独到堪破未来呢?与Hadoop相比，Spark技术如何?现工业界大数据技术都在使用何种技术?如果现在想要参加大数据培训的话，应该从哪一种开始呢?大数据(1)先说二者之间的区别吧。
首先，Hadoop与Spark解决问题的层面不同。
Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。
Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。
Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。
其次，还有一点也值得注意——这两者的灾难恢复方式迥异。
因为Hadoop将每次处理后的数据都写入到磁盘上，所以其天生就能很有弹性的对系统错误进行处理。
Spark的数据对象存储在分布于数据集群中的叫做弹性分布式数据集(RDD: Resilient Distributed Dataset)中。
这些数据对象既可以放在内存，也可以放在磁盘，所以RDD同样也可以提供完成的灾难恢复功能。
由于两者的侧重点不同，使用场景不同，大讲台老师认为其实并没有替代之说。
Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。
因为在Spark里面，有RDD的概念。
RDD可以cache到内存中，那么每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。
但是，我们也要看到spark的限制：内存。
Hadoop是大数据的未来_光环大数据培训
Hadoop是大数据的未来_光环大数据培训有人认为hadoop 正在失败，但硅谷数据管理公司Hortonworks 的总经理Vamsi K. Chemitiganti 并不这么看，为了反驳此前一篇文章《为什么Hadoop 正在消亡?(Why Hadoop is Failing)》的观点，他在自己的博客上写了一篇论述自己看法的文章，他认为达尔文式的开源生态系统正在确保Hadoop 成为稳固和成熟的技术平台。
机器之心对这篇反驳文章进行了编译介绍，但本文内容并不代表机器之心的观点。
「女士，那么刚出生的孩子能干什么?」——迈克尔·法拉第，在18 世纪被问及新发明的电有什么用的时候。
Hadoop为什么Hadoop 正在发展壮大过去两年来，我一直致力于大数据方面的研究，并在这段时间里经历了令人感到震撼的变革，因为我一直在全球各地为银行业的领导者们提供咨询服务。
这也是为什么当近期KDnuggets 出现了一篇挑衅性质的《为什么Hadoop 正在消亡》时，我必须站出来反对了。
在那篇文章中，作者的讨论具有建设性，但问题在于其讨论基于一些毫无根据的假设。
在深入研究之前，我们要考虑其中的背景。
公司业务中数字架构的出现意味着公司能够与全球客户/消费者/病人持续地在线互动。
其目的并不仅仅是为了提供友好的可视化内容，而是为了提供跨渠道，多类型的个性化服务。
移动应用首先迫使企业将服务形式升级为与消费者在多渠道中展开沟通。
例如银行业，所有银行现在都涵盖了四到五种服务方式：移动app、电子银行、呼叫中心、快捷银行等。
医疗保健业有希望成为下一个改变面貌的行业，护理人员已经开始采用iPad 来协助诊断，存储和处理患者的药物和疾病数据。
大数据技术的发展是为了克服以往方法(RDBMS 和EDW)的局限性，解决在数字应用堆栈中数据架构和分析的挑战。
这些挑战包括：数据体量扩大的挑战。
公司数据种类的飞速膨胀。
Hadoop 显然也有自己的限制——例如支持低延迟BI(Business Intelligence，商业智能)查询的能力。
云计算与大数据技术考核试卷
2.大数据技术中，如何理解“数据挖掘”这一概念？请列举三种常用的数据挖掘技术，并简要说明它们的应用场景。
3.请阐述Hadoop的核心组件及其作用，并分析Hadoop在处理大数据方面的优势。
4.结合实际案例，说明大数据技术如何在金融、医疗、电商等其中一个行业中的应用，以及它所带来的价值。
5.大数据分析中，K-means算法属于______类型的算法。
6.云计算的服务部署模型包括公共云、私有云、混合云和______云。
7.下列哪种技术常用于大数据的实时流数据处理：______。
8.在大数据分析中，数据可视化是帮助用户理解数据的重要手段，常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI和______。
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. C
3. C
4. C
5. D
6. D
7. D
8. B
9. C
10. D
11. D
12. D
13. C
14. D
15. C
16. D
17. D
18. D
19. D
20. D
二、多选题
1. ACDE
2. AB
3. ABCD
4. ABC
5. ABCD
6. ABCD
7. ABC
3.在云计算中，PaaS层为用户提供的是平台化的服务，用户无需关心底层的硬件和操作系统。（）
4. Spark比Hadoop快的原因之一是Spark使用内存计算，而Hadoop完全依赖于磁盘I/O。（）
5.云计算中的多租户技术是指多个用户共享同一物理硬件资源，但彼此之间的数据和计算是隔离的。（）
大数据理论考试(习题卷14)
大数据理论考试(习题卷14)第1部分：单项选择题，共64题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下关于Mahout说法正确的是（）。
A)存储框架B)数据管理框架C)数据可视化专业工具D)可扩展的机器学习算法及其实现答案:D解析:Mahout是ApacheSoftwareFoundation（ASF）旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序2.[单选题]支持向量回归与传统回归模型的差别（）。
A)模型输出与真实值相同B)模型输出与真实值存在ε偏差C)模型输出大于真实值D)模型输出小于真实答案:B解析:以线性回归为例，通过模型输出的f(x)与真实输出的y值之间的差别来计算损失。
而SVR假设模型输出f(x)与真实的y值之间可以容忍有eps大小的偏差，也就意味只要样本的预测值落在f(x)两侧在y轴方向上绝对值只差小于eps的间隔带上就是预测正确的。
3.[单选题]因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为（），另一部分为（）。
A)公共因子和特殊因子B)特殊因子和相关因子C)相关因子和独立因子D)独立因子和公共因子答案:A解析:因子分析把每个原始变量分解为两部分因素：一部分为公共因子，另一部分为特殊因子。
4.[单选题]scipy中包含对随机变量计算期望和方差等函数的模块是（）。
A)statsB)cdfC)sfD)rvs答案:A解析:stats是scipy的统计模块，包含期望方差等计算。
5.[单选题]数据科学处于哪三大领域的重叠之处（）。
A)数学与统计知识、黑客精神与技能、领域实务知识B)数据挖掘、黑客精神与技能、领域实务知识C)数学与统计知识、数据挖掘、领域实务知识D)数学与统计知识、黑客精神与技能、数据挖掘答案:A6.[单选题]关于Python注释，以下选项中描述错误的是（）。
A)Python注释语句不被解释器过滤掉，也不被执行B)注释可以辅助程序调试C)注释可用于标明作者和版权信息D)注释用于解释代码原理或者用途答案:A解析:Python注释语句会被解释器过滤掉，不被执行。
Spark与Hadoop大数据深度解析
Spark 与Hadoop大数据深度解析对于任何一个进入大数据世界的人来讲，大数据和Hadoop 就成了同义词。
随着人们学习了大数据生态系统及其工具和运作原理，他们更能理解大数据的实际意义以及Hadoop 在生态系统中所扮演的角色。
维基百科对大数据这样解释：大数据是一个宽泛的术语，它指传统数据处理应用程序无法处理的巨大而复杂的数据集。
简单来讲，随着数据量的增加，采用常规处理方法需要花费大量时间且价格不菲。
Doug Cutting受谷歌GFS及MapReduce白皮书的启发，在2005年创办了Hadoop 。
Hadoop 采用开源软件框架对超大数据集进行分布式存储技术及分布式处理。
换句话说，设计这一产品的目的在于缩减处理大数据集的时间和成本。
Hadoop，其分布式文件系统(HDFS)和分布式处理模块(MapReduce)成为大数据计算的实际标准。
Hadoop 这一术语不仅可以与基础模块相关，也与可兼容Hadoop的其他软件包生态系统息息相关。
随着时间的推移，生成的数据量猛增，处理大量数据的需求也随之猛增。
这最终使大数据计算需要满足各种不同需求，而这些需求并非都可以全部由Hadoop 完成。
大多数数据分析本质上是迭代处理。
尽管迭代处理可以由MapReduce完成，但数据读取应该在每次迭代中进行。
通常情况下，这并没有问题。
但如果读取100GB的数据或几个TB的数据时，就会费时，而人们会不耐烦。
许多人认为数据分析是一门艺术而非一门科学。
在任何艺术领域，艺术家创造一小块部分拼图，又将小拼图将放到更大的拼图上，见证它的生长。
可以粗略的翻译为：数据分析师想在下一个处理开始之前得到前一个处理的结果。
换句话说，许多数据分析学在本质上都是交互式的。
在传统意义上，交互式分析习惯上受结构化查询语言(SQL)的影响。
分析师在数据库中撰写可在数据中运行的查询条件。
尽管Hadoop 也有同类产品（Hive和Pig），这原本也耗时，因为每个查询条件需要大量时间处理数据。
Spark和Hadoop以及区别
Spark和Hadoop以及区别1. Spark是什么？Spark，是⼀种通⽤的⼤数据计算框架，正如传统⼤数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等。
Spark包含了⼤数据领域常见的各种计算框架：⽐如Spark Core⽤于离线计算，Spark SQL⽤于交互式查询，Spark Streaming⽤于实时流式计算，Spark MLlib⽤于机器学习，Spark GraphX⽤于图计算。
Spark主要⽤于⼤数据的计算，⽽Hadoop以后主要⽤于⼤数据的存储（⽐如HDFS、Hive、HBase等），以及资源调度（Yarn）。
2.Spark整体架构Spark的特点:速度快：Spark基于内存进⾏计算（当然也有部分计算基于磁盘，⽐如shuffle）。
容易上⼿开发：Spark的基于RDD的计算模型，⽐Hadoop的基于Map-Reduce的计算模型要更加易于理解，更加易于上⼿开发，实现各种复杂功能，⽐如⼆次排序、topn等复杂操作时，更加便捷。
超强的通⽤性：Spark提供了Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib、Spark GraphX等技术组件，可以⼀站式地完成⼤数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。
集成Hadoop：Spark并不是要成为⼀个⼤数据领域的“独裁者”，⼀个⼈霸占⼤数据领域所有的“地盘”，⽽是与Hadoop进⾏了⾼度的集成，两者可以完美的配合使⽤。
Hadoop的HDFS、Hive、HBase负责存储，YARN负责资源调度；Spark复杂⼤数据计算。
实际上，Hadoop+Spark的组合，是⼀种“double win”的组合。
极⾼的活跃度：Spark⽬前是Apache基⾦会的顶级项⽬，全世界有⼤量的优秀⼯程师是Spark的committer。
并且世界上很多顶级的IT公司都在⼤规模地使⽤Spark。
大数据处理与分析：Hadoop和Spark入门
大数据处理与分析：Hadoop和Spark入门近年来，随着互联网技术的不断发展和数据规模的急剧增长，大数据处理和分析成为了一项非常重要的技术。
传统的数据处理方式已经无法满足大规模数据处理和分析的需求，因此，Hadoop和Spark这两个开源框架应运而生。
Hadoop是一个可靠、可扩展的分布式计算系统，它的核心思想是将大数据分散在集群中的多台计算机上进行处理。
Hadoop采用的是分布式文件系统的方式，将大文件切分成更小的数据块，并在集群中的不同节点上进行存储和处理。
其中，Hadoop的两个核心组件是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。
HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它能够将大文件存储在集群中的多个节点上，并保证数据的冗余备份，提高数据的可靠性和可用性。
HDFS的架构非常简单，由一个NameNode和多个DataNode组成。
NameNode负责管理整个文件系统的命名空间和元数据信息，而DataNode负责存储和处理实际的数据块。
MapReduce是Hadoop的分布式计算框架，它可以将大规模数据的处理任务分解成多个小的子任务，并在集群中的多个计算节点上并行执行。
MapReduce的工作原理是将输入数据分割成多个小的数据块，然后分发给不同的计算节点上的Map任务进行处理，最后再将Map任务的输出结果进行合并和排序，最终得到最终的结果。
通过这种方式，可以实现大规模数据的高效处理和分析。
与Hadoop相比，Spark是一个更加灵活和高效的大数据处理和分析框架。
Spark的核心思想是将数据存放在内存中，通过内存计算来加快数据处理的速度。
相比之下，Hadoop将数据存储在磁盘上，需要频繁地进行磁盘读写操作，导致其速度相对较慢。
Spark采用的是分布式内存计算模型，通过将大规模数据缓存在内存中，可以大幅提高数据处理的速度。
Spark的核心组件是弹性分布式数据集（RDD），它是Spark数据处理和分析的基本单位。
Spark与Hadoop MapReduce谁实力更强_光环大数据培训
Spark与Hadoop MapReduce谁实力更强_光环大数据培训一提到大数据处理，相信很多人第一时间想到的是hadoop MapReduce。
没错，Hadoop MapReduce 为大数据处理技术奠定了基础。
近年来，随着Spark 的发展，越来越多的声音提到了Spark。
而Spark相比Hadoop MapReduce有哪些优势?HadoopSpark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法：一是Spark 将代替Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向;二是Spark 将会和Hadoop 结合，形成更大的生态圈。
其实Spark 和Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。
相对于Hadoop MapReduce 来说，Spark 有点“青出于蓝”的感觉，Spark 是在Hadoop MapReduce 模型上发展起来的，在它的身上我们能明显看到MapReduce的影子，所有的Spark 并非从头创新，而是站在了巨人“MapReduce”的肩膀上。
千秋功罪，留于日后评说，我们暂且搁下争议，来看看相比Hadoop MapReduce，Spark 都有哪些优势。
1、计算速度快大数据处理首先追求的是速度。
Spark 到底有多快?用官方的话说，“Spark 允许Hadoop 集群中的应用程序在内存中以100 倍的速度运行，即使在磁盘上运行也能快10 倍”。
可能有的读者看到这里会大为感叹，的确如此，在有迭代计算的领域，Spark 的计算速度远远超过MapReduce，并且迭代次数越多，Spark 的优势越明显。
这是因为Spark 很好地利用了目前服务器内存越来越大这一优点，通过减少磁盘I/O 来达到性能提升。
它们将中间处理数据全部放到了内存中，仅在必要时才批量存入硬盘中。
或许读者会问：如果应用程序特别大，内存能放下多少GB ?答曰：什么? GB ?目前IBM 服务器内存已经扩展至几TB 了。
Apache Spark常见的三大误解
Apache Spark常见的三大误解如果想及时了解Spark、Hadoop或者Hbase相关的文章，欢迎关注微信公共帐号：ite blog_hadoop上图已经明显展示出最近五年，Apache Spark越来越受开发者们的欢迎，大家通过Go ogle搜索更多关于Spark的信息。
然而很多人对Apache Spark的认识存在误解，在这篇文章中，将介绍我们对Apache Spark的几个主要的误解，以便给那些想将Apache Spark应用到其系统中的人作为参考。
这里主要包括以下几个方面：• Spark是一种内存技术;• Spark要比Hadoop快10x-100x;• Spark在数据处理方面引入了全新的技术误解一：Spark是一种内存技术大家对Spark最大的误解就是其是一种内存技术(in-memory technology)。
其实不是这样的!没有一个Spark开发者正式说明这个，这是对Spark计算过程的误解。
我们从头开始说明。
什么样的技术才能称得上是内存技术?在我看来，就是允许你将数据持久化(persist)在RAM中并有效处理的技术。
然而Spark并不具备将数据数据存储在RA M的选项，虽然我们都知道可以将数据存储在HDFS, Tachyon, HBase, Cassandra等系统中，但是不管是将数据存储在磁盘还是内存，都没有内置的持久化代码( native persistenc e code)。
它所能做的事就是缓存(cache)数据，而这个并不是数据持久化(persist)。
已经缓存的数据可以很容易地被删除，并且在后期需要时重新计算。
但是即使有这些信息，仍然有些人还是会认为Spark就是一种基于内存的技术，因为S park是在内存中处理数据的。
这当然是对的，因为我们无法使用其他方式来处理数据。
操作系统中的API都只能让你把数据从块设备加载到内存，然后计算完的结果再存储到块设备中。
我们无法直接在HDD设备上计算;所以现代系统中的所有处理基本上都是在内存中进行的。
光环大数据培训班 常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训
光环大数据培训班常见的七种Hadoop和Spark项目案例_光环大数据培训光环大数据大数据培训机构，如果您的hadoop项目将有新的突破，那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。
有一句古老的格言是这样说的，如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情，他们最终却会做别人正在做的事情。
如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm，每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情，但它不需要很长的时间遇到相同的模式。
具体的实施可能有所不同，但根据我的经验，它们是最常见的七种项目。
项目一：数据整合称之为“企业级数据中心”或“数据湖”，这个想法是你有不同的数据源，你想对它们进行数据分析。
这类项目包括从所有来源获得数据源(实时或批处理)并且把它们存储在hadoop中。
有时，这是成为一个“数据驱动的公司”的第一步;有时，或许你仅仅需要一份漂亮的报告。
“企业级数据中心”通常由HDFS 文件系统和HIVE或IMPALA中的表组成。
未来，HBase和Phoenix在大数据整合方面将大展拳脚，打开一个新的局面，创建出全新的数据美丽新世界。
销售人员喜欢说“读模式”，但事实上，要取得成功，你必须清楚的了解自己的用例将是什么(Hive模式不会看起来与你在企业数据仓库中所做的不一样)。
真实的原因是一个数据湖比Teradata和Netezza公司有更强的水平扩展性和低得多的成本。
许多人在做前端分析时使用Tabelu和Excel。
许多复杂的公司以“数据科学家”用Zeppelin或IPython笔记本作为前端。
项目二：专业分析许多数据整合项目实际上是从你特殊的需求和某一数据集系统的分析开始的。
这些往往是令人难以置信的特定领域，如在银行领域的流动性风险/蒙特卡罗模拟分析。
在过去，这种专业的分析依赖于过时的，专有的软件包，无法扩大数据的规模经常遭受一个有限的功能集(大部分是因为软件厂商不可能像专业机构那样了解的那么多)。
大数据框架Hadoop和Spark的异同_光环大数据培训
大数据框架Hadoop和Spark的异同_光环大数据培训大数据框架Hadoop和Spark的异同，首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。
Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。
Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。
Spark数据处理速度秒杀MapReduceSpark因为其处理数据的方式不一样，会比MapReduce快上很多。
MapReduce 是分步对数据进行处理的: ”从集群中读取数据，进行一次处理，将结果写到集群，从集群中读取更新后的数据，进行下一次的处理，将结果写到集群，等等…“Booz Allen Hamilton 的数据科学家Kirk Borne如此解析。
反观Spark，它会在内存中以接近“实时”的时间完成所有的数据分析：“从集群中读取数据，完成所有必须的分析处理，将结果写回集群，完成，”Born说道。
Spark的批处理速度比MapReduce快近10倍，内存中的数据分析速度则快近100倍。
如果需要处理的数据和结果需求大部分情况下是静态的，且你也有耐心等待批处理的完成的话，MapReduce的处理方式也是完全可以接受的。
但如果你需要对流数据进行分析，比如那些来自于工厂的传感器收集回来的数据，又或者说你的应用是需要多重数据处理的，那么你也许更应该使用Spark进行处理。
两者可合可分Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。
因此可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。
Spark基础知识详解
Spark基础知识详解Apache Spark是⼀种快速通⽤的集群计算系统。
它提供Java，Scala，和R中的⾼级API，以及⽀持通⽤执⾏图的优化引擎。
它还⽀持⼀组丰富的⾼级⼯具，包括⽤于SQL和结构化数据处理的Spark SQL，⽤于机器学习的MLlib，⽤于图形处理的GraphX和Spark Streaming。
Spark优点：减少磁盘I/O：随着实时⼤数据应⽤越来越多，Hadoop作为离线的⾼吞吐、低响应框架已不能满⾜这类需求。
HadoopMapReduce的map端将中间输出和结果存储在磁盘中，reduce端⼜需要从磁盘读写中间结果，势必造成磁盘IO成为瓶颈。
Spark允许将map端的中间输出和结果存储在内存中，reduce端在拉取中间结果时避免了⼤量的磁盘I/O。
Hadoop Yarn中的ApplicationMaster申请到Container后，具体的任务需要利⽤NodeManager从HDFS的不同节点下载任务所需的资源（如Jar包），这也增加了磁盘I/O。
Spark将应⽤程序上传的资源⽂件缓冲到Driver本地⽂件服务的内存中，当Executor执⾏任务时直接从Driver的内存中读取，也节省了⼤量的磁盘I/O。
增加并⾏度：由于将中间结果写到磁盘与从磁盘读取中间结果属于不同的环节，Hadoop将它们简单的通过串⾏执⾏衔接起来。
Spark把不同的环节抽象为Stage，允许多个Stage 既可以串⾏执⾏，⼜可以并⾏执⾏。
避免重新计算：当Stage中某个分区的Task执⾏失败后，会重新对此Stage调度，但在重新调度的时候会过滤已经执⾏成功的分区任务，所以不会造成重复计算和资源浪费。
可选的Shuffle排序：HadoopMapReduce在Shuffle之前有着固定的排序操作，⽽Spark则可以根据不同场景选择在map端排序或者reduce端排序。
灵活的内存管理策略：Spark将内存分为堆上的存储内存、堆外的存储内存、堆上的执⾏内存、堆外的执⾏内存4个部分。
Hadoop Spark技术讲解_光环大数据培训
Hadoop Spark技术讲解_光环大数据培训hadoop&Spark扫盲最近在工作中使用Spark ,突然发现Hadoop ,HDFS,Hive ,Mapreduce等很多大家讨论火热的东西基本只听过名词。
今天查了下相关东西，总结在此，如果我的博客帮助到了你，纯属偶然。
HadoopApache Hadoop 是受Google 的两篇Paper( Mapreduce , Google File System )启发诞生的。
最早在Nutch项目里，2006年移入Hadoop,命名也有传播很广的故事。
Hadoop 主要包括两步分，** Hadoop Distributed File System (HDFS) 和Hadoop MapReduce**。
很明显了HDFS解决了存储，MapReduce 更多情况下是一个编程框架。
入门者最开始使用MapReduce 的例子基本都是进行词频统计。
使用Map进行分词，然后Reduce得到词频，从这个例子也大概可以理解下MapReduce 干的事情。
那经常听到的Hive,Hbase 又是什么鬼? Hive 是建立在Hadoop 之上的数据仓库，可以通过Sql查询和实现一些MapReduce 操作。
Hbase 是建立在Hadoop之上的一种分布式非关系型数据库。
模型也是产生于Google的一篇research Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data 。
用过的Cassandra也是一种Bigtable的实现。
你可能会听到Hadoop YARN ,YARN 是作业管理框架，我理解MapReduce 是建立在YARN上的。
Spark我记得在Spark 出来之后看到有人说Spark会代替Hadoop 。
但是今天研究了一番完全不是那么回事。
Spark 的重点在于数据的处理和计算能力，它并没有解决数据存储问题。
Spark 超越Hadoop MapReduce _光环大数据培训
Spark 超越Hadoop MapReduce _光环大数据培训和 Hadoop 一样，Spark 提供了一个 Map/Reduce API（分布式计算）和分布式存储。
二者主要的不同点是，Spark 在集群的内存中保存数据，而 Hadoop 在集群的磁盘中存储数据。
1大数据对一些数据科学团队来说是主要的挑战，因为在要求的可扩展性方面单机没有能力和容量来运行大规模数据处理。
此外，即使专为大数据设计的系统，如 Hadoop，由于一些数据的属性问题也很难有效地处理图数据，我们将在本章的其他部分看到这方面的内容。
Apache Spark 与 Hadoop 类似，数据分布式存储在服务器的集群或者是“节点”上。
不同的是，Spark 将数据保存在内存（RAM）中，Hadoop 把数据保存在磁盘（机械硬盘或者 SSD 固态硬盘）中。
定义：在图和集群计算方面，“节点”这个词有两种截然不同的意思。
图数据由顶点和边组成，在这里“节点”与顶点的意思相近。
在集群计算方面，组成集群的物理机器也被称为“节点”。
为避免混淆，我们称图的节点为顶点，这也是 Spark 中的专有名词。
而本书中的“节点”这个词我们严格定义为集群中的单个物理计算节点。
2大数据因为数据量大单机无法处理。
Hadoop 和 Spark 都是把数据分布在集群节点上的分布式框架中。
Spark 把分布式数据集存放在内存中，所以比Hadoop 把数据存放在磁盘中处理速度要快很多。
除了将要计算的数据保存的位置不同（内存和磁盘），Spark 的 API 比Hadoop的 Map/Reduce API 更容易使用。
Spark 使用简洁且表达力较好的 Scala 作为原生编程语言，写 Hadoop Map/Reduce 的 Java 代码行数与写 Spark 的Scala 的代码行的数量比一般是 10:1。
虽然本书主要使用 Scala，但是你对 Scala 不熟悉也不用担心，我们在第 3 章提供了快速入门，包括怪异、晦涩和简练的 Scala 语法。
Python hadoop和Spark的区别和联系
Python hadoop和Spark的区别和联系Python和Hadoop以及Spark都是大数据处理和分析的常用工具，但是它们各自有着独特的优势和应用场景。
Hadoop是一个分布式计算框架，它通过分布式文件系统HDFS来存储和管理大数据，同时使用MapReduce算法来分析和处理数据。
Hadoop的核心思想是将数据分割成小块，然后通过分布式计算的方式并行处理每个块，最后将结果合并。
Hadoop适合处理大量的、静态的数据。
它利用HDFS将数据分散存储在集群中的节点上，然后由MapReduce集群进行计算和分析。
不同于Hadoop，Spark是一个基于内存的高性能计算框架，它支持多种语言，包括Python。
Spark提供了强大的API和丰富的工具，主要用于处理大规模数据集，包括批处理、实时流处理和机器学习等。
Spark与Hadoop相比，具有更快的处理速度和更低的延迟，因为它将常用的数据存储在内存中。
同时，Spark还支持在内存中对数据进行多次修改和处理，这使它在机器学习和数据分析中非常好用。
然而，Spark的内存使用也使它更倾向于处理内存可以容纳的数据量。
Python是一种广泛使用的编程语言，也是大数据分析领域中常用的编程语言之一。
Python具有易学易用的特点和强大的可扩展性，可以用于各种数据分析和数据科学的任务。
Python提供了多种库和工具，如NumPy、Pandas和SciPy，可用于数据处理和分析。
同时，Python也支持Hadoop和Spark的API，可以调用它们进行分布式计算和大数据处理。
因此，Python是大数据分析中重要的工具之一。
Hadoop、Spark和Python之间存在联系和互补。
虽然它们的功能不同，但可以通过Python连接Hadoop或Spark。
例如，Python可以使用PySpark连接Spark集群，利用Spark执行数据处理和计算任务，而Hadoop也提供了Python API来实现类似的分布式计算和数据处理任务。
spark面试题及答案
spark面试题及答案Spark是一个快速通用的大数据处理框架，被广泛应用于大规模数据处理和分析。
在面试中，对Spark的理解和掌握程度是评估候选人技能水平的重要指标之一。
本文将给出一些常见的Spark面试题及其答案，以帮助读者更好地准备Spark相关的面试。
一、基础概念1. 什么是Spark？答：Spark是一个开源的分布式计算系统，可以快速进行大规模数据处理和分析。
它提供了丰富的API和功能，支持多种编程语言（如Java、Scala和Python）的开发，并具备高速、易用和弹性扩展的特点。
2. Spark和Hadoop的区别是什么？答：Spark和Hadoop都是用于大数据处理的框架，但两者在一些方面有所不同。
首先，在处理批处理任务时，Hadoop使用磁盘存储和复杂的MapReduce模型，而Spark基于内存计算和更高级的数据流模型，因此更快速。
其次，Spark提供了更为全面的功能和API，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，而Hadoop主要专注于批处理任务。
此外，Spark还支持交互式分析、机器学习和图形处理等应用。
3. Spark核心组件有哪些？答：Spark核心组件包括：- Spark Core：Spark的基础组件，提供了分布式任务调度、内存管理和容错机制等功能。
- Spark SQL：用于结构化数据处理和分析的模块，支持SQL查询和DataFrame API。
- Spark Streaming：用于实时流处理的模块，支持高吞吐量的实时计算。
- MLlib：Spark的机器学习库，提供了一系列常见的机器学习算法和工具。
- GraphX：用于图计算的模块，支持图形处理和分析。
二、常见问题1. Spark中的RDD是什么？答：RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark的核心数据结构，代表一个可分布式计算的不可变数据集合。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
park的误解-不仅spark是内存计算，hadoop也是内存计算_光环大数据培训
市面上有一些初学者的误解，他们拿spark和hadoop比较时就会说，Spark 是内存计算，内存计算是spark的特性。
请问在计算机领域，mysql,redis,ssh 框架等等他们不是内存计算吗?依据冯诺依曼体系结构，有什么技术的程序不是在内存中运行，需要数据从硬盘中拉取，然后供cpu进行执行?所有说sprk的特点是内存计算相当于什么都没有说。
那么spark的真正特点是什么?抛开spark 的执行模型的方式，它的特点无非就是多个任务之间数据通信不需要借助硬盘而是通过内存，大大提高了程序的执行效率。
而hadoop由于本身的模型特点，多个任务之间数据通信是必须借助硬盘落地的。
那么spark的特点就是数据交互不会走硬盘。
只能说多个任务的数据交互不走硬盘，但是sprk的shuffle过程和hadoop一样仍然必须走硬盘的。
误解一：Spark是一种内存技术
大家对Spark最大的误解就是spark一种内存技术。
其实没有一个Spark开发者正式说明这个，这是对Spark计算过程的误解。
Spark是内存计算没有错误，但是这并不是它的特性，只是很多专家在介绍spark的特性时，简化后就成了spark是内存计算。
什么样是内存技术?就是允许你将数据持久化在RAM中并有效处理的技术。
然而Spark并不具备将数据数据存储在RAM的选项，虽然我们都知道可以将数据存储在HDFS, HBase等系统中，但是不管是将数据存储在磁盘还是内存，都没有内置的持久化代码。
它所能做的事就是缓存数据，而这个并不是数据持久化。
已经缓存的数据可以很容易地被删除，并且在后期需要时重新计算。
但是有人还是会认为Spark就是一种基于内存的技术，因为Spark是在内存中处理数据的。
这当然是对的，因为我们无法使用其他方式来处理数据。
操作系统中的API都只能让你把数据从块设备加载到内存，然后计算完的结果再存储到块设备中。
我们无法直接在HDD设备上计算;所以现代系统中的所有处理基本上都是在内存中进行的。
虽然Spark允许我们使用内存缓存以及LRU替换规则，但是你想想现在的RDBMS系统，比如Oracle ，你认为它们是如何处理数据的?它们使用共享内存段作为table pages的存储池，所有的数据读取以及写入都是通过这个池的，这个存储池同样支持LRU替换规则;所有现代的数据库同样可以通过LRU策略来满足大多数需求。
但是为什么我们并没有把Oracle 称作是基于内存的解决方案呢?再想想操作系统IO，你知道吗?所有的IO操作也是会用到LRU缓存技术的。
写入到磁盘的。
shuffle的处理包括两个阶段：map 和 reduce。
Map操作仅仅根据key计算其哈希值，并将数据存放到本地文件系统的不同文件中，文件的个数通常是reduce端分区的个数;Reduce端会从 Map端拉取数据，并将这些数据合并到新的分区中。
所有如果你的RDD有M个分区，然后你将其转换成N个分区的PairRDD，那么在shuffle阶段将会创建 M*N 个文件!虽然目前有些优化策略可以减少创建文件的个数，但这仍然无法改变每次进行shuffle操作的时候你需要将数据先写入到磁盘的事实!
所以结论是：Spark并不是基于内存的技术!它其实是一种可以有效地使用内存LRU策略的技术。
误解二：Spark要比Hadoop快 10x-100x
大家在Spark的官网肯定看到了如下所示的图片
这个图片是分别使用 Spark 和 Hadoop 运行逻辑回归(Logistic Regression)机器学习算法的运行时间比较，从上图可以看出Spark的运行速度明显比Hadoop快上百倍!但是实际上是这样的吗?大多数机器学习算法的核心部分是什么?其实就是对同一份数据集进行相同的迭代计算，而这个地方正是Spark 的LRU算法所骄傲的地方。
当你多次扫描相同的数据集时，你只需要在首次访问时加载它到内存，后面的访问直接从内存中获取即可。
这个功能非常的棒!但是很遗憾的是，官方在使用Hadoop运行逻辑回归的时候很大可能没有使用到HDFS 的缓存功能，而是采用极端的情况。
如果在Hadoop中运行逻辑回归的时候采用到HDFS缓存功能，其表现很可能只会比Spark差3x-4x，而不是上图所展示的一样。
根据经验，企业所做出的基准测试报告一般都是不可信的!一般独立的第三方基准测试报告是比较可信的，比如：TPC-H。
他们的基准测试报告一般会覆盖绝大部分场景，以便真实地展示结果。
一般来说，Spark比MapReduce运行速度快的原因主要有以下几点：
task启动时间比较快，Spark是fork出线程;而MR是启动一个新的进程;
更快的shuffles，Spark只有在shuffle的时候才会将数据放在磁盘，而MR却不是。
更快的工作流：典型的MR工作流是由很多MR作业组成的，他们之间的数据交互需要把数据持久化到磁盘才可以;而Spark支持DAG以及pipelining，在没有遇到shuffle完全可以不把数据缓存到磁盘。
高效，特别是在SparkSQL中，我们可以将数据以列式的形式储存在内存中。
所有的这些原因才使得Spark相比Hadoop拥有更好的性能表现;在比较短的作业确实能快上100倍，但是在真实的生产环境下，一般只会快 2.5x ~ 3x!
为什么大家选择光环大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。
通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
【报名方式、详情咨询】
光环大数据官方网站报名：/
手机报名链接：http:// /mobile/。