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Spark 1.6.0的spark作业服务器

是指Spark框架中用于执行Spark作业的服务器。Spark是一个快速、通用的大数据处理框架,可以在大规模数据集上进行高效的数据处理和分析。

Spark作业服务器的主要功能是接收和执行Spark作业。它负责管理和分配作业的执行资源,包括计算资源和存储资源。作业服务器通过与Spark集群中的其他组件(如Spark驱动程序和执行器)进行通信,协调作业的执行过程。

Spark作业服务器的优势包括:

  1. 高性能:Spark作业服务器利用内存计算和并行处理等技术,能够快速处理大规模数据集,提供高性能的数据处理能力。
  2. 灵活性:Spark作业服务器支持多种编程语言(如Scala、Java、Python和R),可以根据用户的需求选择合适的编程语言进行开发。
  3. 扩展性:Spark作业服务器可以与其他大数据处理框架(如Hadoop、Hive和HBase)无缝集成,实现更复杂的数据处理和分析任务。
  4. 容错性:Spark作业服务器具有容错机制,能够在节点故障时自动恢复作业的执行,保证数据处理的可靠性。

Spark作业服务器的应用场景包括:

  1. 大数据处理和分析:Spark作业服务器可以用于处理和分析大规模数据集,包括数据清洗、数据转换、数据聚合等任务。
  2. 机器学习和数据挖掘:Spark作业服务器提供了丰富的机器学习和数据挖掘算法库,可以用于构建和训练模型,进行数据挖掘和预测分析。
  3. 实时数据处理:Spark作业服务器支持流式数据处理,可以实时处理和分析数据流,用于实时监控、实时推荐等应用。

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  • spark面试题目_面试提问的问题及答案

    1.Spark master使用zookeeper进行HA的,有哪些元数据保存在Zookeeper? 答:spark通过这个参数spark.deploy.zookeeper.dir指定master元数据在zookeeper中保存的位置,包括Worker,Driver和Application以及Executors。standby节点要从zk中,获得元数据信息,恢复集群运行状态,才能对外继续提供服务,作业提交资源申请等,在恢复前是不能接受请求的。另外,Master切换需要注意2点 1)在Master切换的过程中,所有的已经在运行的程序皆正常运行!因为Spark Application在运行前就已经通过Cluster Manager获得了计算资源,所以在运行时Job本身的调度和处理和Master是没有任何关系的! 2) 在Master的切换过程中唯一的影响是不能提交新的Job:一方面不能够提交新的应用程序给集群,因为只有Active Master才能接受新的程序的提交请求;另外一方面,已经运行的程序中也不能够因为Action操作触发新的Job的提交请求; 2.Spark master HA 主从切换过程不会影响集群已有的作业运行,为什么? 答:因为程序在运行之前,已经申请过资源了,driver和Executors通讯,不需要和master进行通讯的。 3.Spark on Mesos中,什么是的粗粒度分配,什么是细粒度分配,各自的优点和缺点是什么? 答:1)粗粒度:启动时就分配好资源, 程序启动,后续具体使用就使用分配好的资源,不需要再分配资源;好处:作业特别多时,资源复用率高,适合粗粒度;不好:容易资源浪费,假如一个job有1000个task,完成了999个,还有一个没完成,那么使用粗粒度,999个资源就会闲置在那里,资源浪费。2)细粒度分配:用资源的时候分配,用完了就立即回收资源,启动会麻烦一点,启动一次分配一次,会比较麻烦。 4.如何配置spark master的HA? 1)配置zookeeper 2)修改spark_env.sh文件,spark的master参数不在指定,添加如下代码到各个master节点 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=”-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark” 3) 将spark_env.sh分发到各个节点 4)找到一个master节点,执行./start-all.sh,会在这里启动主master,其他的master备节点,启动master命令: ./sbin/start-master.sh 5)提交程序的时候指定master的时候要指定三台master,例如 ./spark-shell –master spark://master01:7077,master02:7077,master03:7077 5.Apache Spark有哪些常见的稳定版本,Spark1.6.0的数字分别代表什么意思? 答:常见的大的稳定版本有Spark 1.3,Spark1.6, Spark 2.0 ,Spark1.6.0的数字含义 1)第一个数字:1 major version : 代表大版本更新,一般都会有一些 api 的变化,以及大的优化或是一些结构的改变; 2)第二个数字:6 minor version : 代表小版本更新,一般会新加 api,或者是对当前的 api 就行优化,或者是其他内容的更新,比如说 WEB UI 的更新等等; 3)第三个数字:0 patch version , 代表修复当前小版本存在的一些 bug,基本不会有任何 api 的改变和功能更新;记得有一个大神曾经说过,如果要切换 spark 版本的话,最好选 patch version 非 0 的版本,因为一般类似于 1.2.0, … 1.6.0 这样的版本是属于大更新的,有可能会有一些隐藏的 bug 或是不稳定性存在,所以最好选择 1.2.1, … 1.6.1 这样的版本。 通过版本号的解释说明,可以很容易了解到,spark2.1.1的发布时是针对大版本2.1做的一些bug修改,不会新增功能,也不会新增API,会比2.1.0版本更加稳定。 6.driver的功能是什么? 答: 1)一个Spark作业运行时包括一个Driver进程,也是作业的主进程,具有main函数,并且有SparkContext的实例,是程序的人口点;2)功能:负责向集群申请资源,向master注册信息,负责了作业的调度,,负责作业的解析、生成Stage并调度Task到E

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