大数据最新Spark面试题精选（附答案），2024年最新深入浅出

作者：在线问答5 | 2024-07-07 05:47:51

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spark面试

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（2）一个计算每个分区的函数。Spark中的RDD的计算以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。

（3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算对视的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。

（4）一个Partitioner,即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的，另一个是基于范围的

（5）一个列表，存储存取每个Partition（分片）的优先位置。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。

5.3通过简单的词频统计来了解RDD

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六、RDD的创建方式

6.1通过读取文件生成

由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等

scala> val file = sc.textFile("/spark/hello.txt")

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6.2通过并行化的方式创建RDD

由一个已经存在的Scala集合创建

scala> val array = Array(1,2,3,4,5)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val rdd = sc.parallelize(array)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at parallelize at <console>:26

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6.3其他方式

读取数据库等等其他的操作。也可以生成RDD。

RDD可以通过其他的RDD转换而来的。

七、RDD编程API

Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action

7.1Transformation

主要做的是就是将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性(延迟加载)。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会真正的被执行。这种设计让Spark更加有效率地运行。

常用的Transformation:

转换	含义
map(func)	返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成
filter(func)	返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成
flatMap(func)	类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素）
union(otherDataset)	对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
groupByKey([numTasks])	在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RD
sortByKey	在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD
	官方很全面，这里只做了解。

7.2Action

触发代码的运行，我们一段spark代码里边至少需要有一个action操作

常用的Action：

动作	含义
reduce(func)	通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是课交换且可并联的
collect()	在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素
count()	返回RDD的元素个数
first()	返回RDD的第一个元素（类似于take(1)）
foreach(func)	在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。
	此处只是列举几个，更为全面的去查看官方文档

7.3Spark WordCount代码编写

使用maven进行项目搭建

查看官方文档，导入2个依赖包

详细代码-scala

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkWordCountWithScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()
    /\*\*
 \* 如果这个参数不设置，默认认为你运行的是集群模式
 \* 如果设置成local代表运行的是local模式
 \*/
    conf.setMaster("local")
    //设置任务名
    conf.setAppName("WordCount")
    //创建SparkCore的程序入口
    val sc = new SparkContext(conf)
    //读取文件 生成RDD
    val file: RDD[String] = sc.textFile("E:\\hello.txt")
    //把每一行数据按照，分割
    val word: RDD[String] = file.flatMap(_.split(","))
    //让每一个单词都出现一次
    val wordOne: RDD[(String, Int)] = word.map((_,1))
    //单词计数
    val wordCount: RDD[(String, Int)] = wordOne.reduceByKey(_+_)
    //按照单词出现的次数 降序排序
    val sortRdd: RDD[(String, Int)] = wordCount.sortBy(tuple => tuple._2,false)
    //将最终的结果进行保存
    sortRdd.saveAsTextFile("E:\\result")

    sc.stop()
  }

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详细代码-jdk8

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkWordCountWithScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()
    /\*\*
 \* 如果这个参数不设置，默认认为你运行的是集群模式
 \* 如果设置成local代表运行的是local模式
 \*/
    conf.setMaster("local")
    //设置任务名
    conf.setAppName("WordCount")
    //创建SparkCore的程序入口
    val sc = new SparkContext(conf)
    //读取文件 生成RDD
    val file: RDD[String] = sc.textFile("E:\\hello.txt")
    //把每一行数据按照，分割
    val word: RDD[String] = file.flatMap(_.split(","))
    //让每一个单词都出现一次
    val wordOne: RDD[(String, Int)] = word.map((_,1))
    //单词计数
    val wordCount: RDD[(String, Int)] = wordOne.reduceByKey(_+_)
    //按照单词出现的次数 降序排序
    val sortRdd: RDD[(String, Int)] = wordCount.sortBy(tuple => tuple._2,false)
    //将最终的结果进行保存
    sortRdd.saveAsTextFile("E:\\result")

    sc.stop()
  }

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