Spark 1.X 大数据平台V2(第四周作业)

分享几个自认为不错的学习Spark的视频资源(百度云) 有段时间没写大数据相关的博客了,主要是最近一边学着Spark,一边手上做着基于Hadoop的实现一个web端推荐系统的项目。 想写点东西,整理了一会儿发现写的不咋地就没发出来,这次就放几个Spark的学习视频资源吧,是百度云链接啊 学习 Scala 进击大数据 Spark 生态圈:https://pan.baidu.com/s/1Ld35QE4xfsOQ9o6qFwxL0A 密码:detm Sp... 阅读详情

1 . 假如数据源来自网络,数据默认会在几个node的内存中缓存住。

•   A. 1
•   B. 2
•   C. 3

选B
    当数据源来自于网络时(例如通过Kafka、Flume、sockets等等),默认的持久化策略是将数据保存在两台机器上,这也是为了容错性而设计的。

2 . Spark Streaming默认持久化的级别是什么?

•   A. 内存+序列化
•   B. 内存+非序列化
•   C. 磁盘+序列化
•   D. 磁盘+非序列化
选A
    Spark Streaming默认将接收到的数据序列化后存储以减少内存的使用。但序列化和反序列化需要更多的CPU时间,因此更加高效的序列化方式(Kryo)和自定义的序列化接口可以更高效地使用CPU。 

3 . 假设batchDuration已经设置为2秒,那么在做window操作的时候,下列哪些slide interval的设置是合法的?

4 . Spark Streaming最后还是通过Spark来执行任务的?

正确

5 . Spark Streaming 和 Storm的运行模型是一样的?

错误

6 . Spark Streaming一定不会有数据丢失?

错误

7 . RDD cache默认的StorageLevel级别是什么?

数据科学转行实战路线图:12周交付驱动学习系统 数据科学不是抽象理论堆砌,而是将业务问题转化为可执行数据分析流程的能力体系。其核心原理在于以真实工作流倒推学习路径,通过SQL取数、Pandas清洗、Matplotlib可视化等工具链闭环,实现从原始数据到业务决策的端到端交付。技术价值体现在降低转行门槛、提升简历通过率与面试转化率,尤其适合零基础非理工科背景者快速建立‘业务翻译者+工具执行者’双重能力。典型应用场景包括用户留存分析、RFM分群、销售日报自动化等高频职场任务。本路线图聚焦Python+SQL+Excel三大高ROI工具,拒绝过度工程化,强调最 阅读详情

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撸依天
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