延迟操作（Delayed Operations）是指Spark中的转换操作（transformation）不会立即执行，而是等到触发动作操作（action）时才会被执行。这样的延迟执行可以帮助Spar...
在Spark中，动作操作是指对RDD数据集进行计算并返回结果的操作，例如collect、count、reduce等操作，这些操作会触发Spark的计算任务，并将结果返回给驱动程序。转换操作是指对RDD...
DataFrame和Dataset都是Spark中用来表示数据集的数据结构，但是在Spark中有一些不同之处。 1. DataFrame是一种分布式的数据集，它是以一种类似于关系型数据库表格的方式组...
Spark中的数据倾斜是指在数据处理过程中，部分数据分区中的数据量远远超过其他分区，导致任务的执行时间不均匀，部分节点负载过重，影响整个作业的性能。数据倾斜通常发生在数据分布不均匀或者数据倾斜的key...
Spark中的容错机制是指在任务执行过程中出现错误或数据丢失时，系统能够自动恢复并继续执行，保证任务的正确完成。Spark中的容错机制包括： 1. DAG执行引擎：Spark使用DAG（有向无环图）...
在Spark中，广播变量（Broadcast Variables）用于高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值，从而减少每个任务中需要传输的数据量。广播变量的作用包括： 1. 减少网络传输: 广播变...
1. Standalone Mode：独立模式，Spark自身启动一个资源管理器，并通过内置的资源调度器来管理资源。 2. YARN Mode：使用Hadoop的YARN资源管理器来管理Spark作...
广播变量是一种分布式共享变量，用于在集群中的所有节点上保持一份只读的变量副本。这样可以在所有节点上使用同一个变量，避免在每个任务中都复制一份变量的开销，提高性能并减少内存占用。广播变量在Spark中是...
Spark的持续性存储选项主要有以下几种： 1、HDFS：Hadoop分布式文件系统是Spark最常用的持续性存储选项之一，它提供了可靠的分布式存储和计算能力。 2、Apache Cassandr...
在Spark中，Shuffle操作是指将数据重新分布并重新组织以执行聚合操作或数据重组的过程。在Spark中，Shuffle操作通常发生在数据需要跨多个分区重新组织或重新分区时，如Reduce操作、J...
