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    大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day16】——Spark3

    1)用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例,默认是0.6,,默认Executor 60%的内存,可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略,如果内存不够时,可能数据就不会持久化,或者数据会写入磁盘; 2)如果持久化操作比较多,可以提高spark.storage.memoryFraction参数,使得更多的持久化数据保存在内存中,提高数据的读取性能,如果shuffle的操作比较多,有很多的数据读写操作到JVM中,那么应该调小一点,节约出更多的内存给JVM,避免过多的JVM gc发生。在web ui中观察如果发现gc时间很长,可以设置spark.storage.memoryFraction更小一点。

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    大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累,每日五题【Day15】——Spark2

    1)如果说HDFS是大数据时代分布式文件系统首选标准,那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准。 2)速度更快:从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看,绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右,在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下,使用parquet很多时候可以成功运行。 3)parquet的压缩技术非常稳定出色,在spark sql中对压缩技术的处理可能无法正常的完成工作(例如会导致lost task,lost executor)但是此时如果使用parquet就可以正常的完成。 4)极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间,由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容,尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的IO和内存的占用,(下推过滤器)。 5)spark 1.6x parquet方式极大的提升了扫描的吞吐量,极大提高了数据的查找速度spark1.6和spark1.5x相比而言,提升了大约1倍的速度,在spark1.6X中,操作parquet时候cpu也进行了极大的优化,有效的降低了cpu消耗。 6)采用parquet可以极大的优化spark的调度和执行。我们测试spark如果用parquet可以有效的减少stage的执行消耗,同时可以优化执行路径。

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