大数据最全重生之我在湖科职学Spark(1)，成功入职腾讯月薪45K

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• 通用性：Spark支持批处理、交互式查询、实时流处理、机器学习等多种应用场景。
• 容错性：Spark使用弹性分布式数据集（RDD）进行容错，能够自动恢复数据丢失。

Spark的运行架构基于主从结构，包括一个Driver节点和多个Executor节点。Driver节点负责任务的调度和结果的收集，而Executor节点负责实际的数据处理。Spark使用DAG（有向无环图）来优化任务的执行顺序，提高了计算效率。

1. 对比MapReduce和Spark的区别：

MapReduce和Spark都是大规模数据处理框架，但它们之间存在一些关键区别：

• 处理速度：Spark使用内存计算，比MapReduce更快。
• 易用性：Spark提供了更丰富的API和更高的编程抽象，使得开发更加简单。
• 容错性：Spark使用RDD进行容错，而MapReduce使用Hadoop的文件系统。
• 应用场景：MapReduce主要用于批处理，而Spark支持批处理、交互式查询、流处理等多种场景。
• 运行架构：MapReduce基于Hadoop YARN，而Spark有自己的运行架构，更加灵活。

1. 结构化数据与非结构化数据是什么？：

• 结构化数据：结构化数据是指具有固定结构或模式的数据，通常存储在关系型数据库中。结构化数据具有明确的行和列，并且每个字段都有预定义的数据类型。
• 非结构化数据：非结构化数据是指没有固定结构或模式的数据，通常存储在文件系统、NoSQL数据库或对象中。非结构化数据包括文本、图像、音频、视频等，其格式和内容多种多样。

1. Linux简单操作命令实训练习：

以下是一些常见的Linux操作命令实训练习：

• 目录操作：

  ls：列出目录内容
  pwd：显示当前工作目录
  cd：切换目录
  mkdir：创建目录
  rmdir：删除空目录
  cp：复制文件或目录
  mv：移动或重命名文件或目录
  rm：删除文件或目录

• 文件操作：

  touch：创建空文件
  cat：显示文件内容
  echo：显示文本或写入文件
  grep：搜索文件内容
  head：显示文件开头内容
  tail：显示文件末尾内容
  find：查找文件或目录

   ![](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/e9f237898cfd4155b7b452747dd9c869.png)
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  > ***麦克阿瑟将军提醒：以上命令为最最最基础命令，将军就不再这里展示了。***
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• 系统信息：

  uname：显示系统信息
  df：显示磁盘空间使用情况
  du：显示文件或目录的

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