Spark面试

Spark 的面试资料，内容还挺全，讲得也蛮透，尤其适合准备跳槽或者刚接触 Spark 的朋友。RDD 的那部分讲得挺细，弹性、分布式、不可变这些关键特性，直接讲大白话，还配了几个使用建议，方便你对照理解。map、foreach这些常用算子的区别也有解释，尤其是mapPartitions和foreachPartition，适合大数据时优化性能——嗯，真的挺实用。还有宽依赖、窄依赖的，对理解Spark 任务调度蛮关键的。讲 Stage 划分那段也不错，直接串起来你就知道 Spark 作业怎么一段段跑了。别忘了那段讲的spark-submit引 jar 包的方式，--jars、--py-files

Spark面试2000题详细解析

面试前的冲刺，搞定 Spark 靠这份压箱底的干货包就够了。Apache Spark 的面试题.zip整理得还挺全，从基础概念到性能调优，10 大模块内容都有，讲得还挺清楚。RDD、DataFrame、Shuffle这些高频点都有详细解释，而且配了不少实用技巧，比如怎么减少 Shuffle 开销，怎么理解 Job、Stage、Task 这些执行单位。架构部分也不错，像本地模式和 YARN 模式啥的，讲得简明又直白，适合临时抱佛脚但又想理解透一点的你。Spark SQL那块我觉得讲得还挺细，DataFrame 和 Dataset 的区别、新老 SQL 接口的对比这些，面试官爱问的点基本都踩上了。

探讨了Spark面试中常见问题与答案，以及重要概念和技术，包括Spark中的Lineage（血缘）概念，它以有向无环图（DAG）形式追踪和处理数据，处理倾斜数据的方法如增加shuffle分区数和使用随机前缀，以及比较DataFrame和RDD在Spark中的优缺点。此外，文章还介绍了Spark中的多种缓存级别，如MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK，以及它们的应用场景。

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阿里 2018 年面试题，覆盖了大数据和分布式计算领域，重点在于Spark SQL与Hadoop。这两个技术是大数据开发的核心，Spark SQL 让你能够用 SQL 查询 Spark 上的数据，适合结构化和半结构化数据。而 Hadoop 作为大数据的基础框架，则在数据存储和上有着不可替代的作用。面试时，常会涉及如何优化 Spark SQL 的查询效率，如何用 Hadoop 海量数据等等。这些知识点不仅是面试的重点，也能帮你提升在实际项目中的开发能力。如果你在备考面试，了解Spark SQL的 DataFrame 和 Dataset 应用，掌握 Hadoop 的工作原理，肯定能大大提升你的面试

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