【Spark大数据习题】习题-Spark SQL&&&Kafka&& HBase&&HivePDF资源路径-Spark2

【Spark大数据习题】涉及到的知识点涵盖了Spark的基础、Spark SQL、Kafka、HBase和Hive等关键领域。我们从Scala语言基础部分开始。 Scala是一种多范式编程语言，融合了面向对象编程和函数式编程的特点。它具有静态类型的特性，这意味着编译器可以在编译时检查类型错误，提高代码的可靠性。Scala的数据类型包括基本类型、元组、列表等。元组可以通过下划线和角标来访问其元素，如`_1`、`_2`等。模式匹配是Scala中的一个重要概念，它使用`match`关键字配合`case`来实现数据的解构和处理。 Spark基础部分介绍了Spark的核心组件和特点。Spark生态系统包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLib（机器学习库）、GraphX（图形处理库）以及独立调度器。Spark以其快速、易用、通用和兼容性的特点受到广泛欢迎。Spark集群部署有Standalone、YARN和Mesos三种模式，启动Spark集群的命令是`sbin/start-all.sh`。Spark的运行架构由SparkContext、Cluster Manager和Worker组成，其中SparkContext是应用程序的入口点。 Spark SQL是Spark处理结构化数据的模块，它允许用户使用SQL或者DataFrame/Dataset API进行查询。Spark比Hadoop更快，因为它使用了内存计算，减少了磁盘I/O。在高可用性方面，Spark Master可以实现主从切换，但这个过程需要Zookeeper的协助。任务调度是由Driver负责，Executor负责执行任务。 Spark的弹性分布式数据集（RDD）是其核心数据抽象，它是一个容错的、并行的数据结构。RDD的操作分为转换操作（如map、filter）和行动操作（如count、collect）。RDD的依赖关系有两种：窄依赖和宽依赖，这决定了任务调度和Stage划分。RDD的分区策略包括哈希分区和范围分区，以优化数据分布。为了实现容错，RDD有血统和检查点两种恢复机制。 Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，常用于实时数据流处理。它将数据以主题的形式分发，并通过生产者和消费者模型进行数据交换。 HBase是一个基于列族的NoSQL数据库，运行在Hadoop之上，适用于大数据存储。它提供了实时读写和水平扩展的能力。 Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，它允许用户使用类SQL的HQL语言进行数据查询和分析，适合处理和管理大规模数据。 这个习题集覆盖了Scala语言基础、Spark核心功能、SQL查询、实时数据处理（Kafka）、大数据存储（HBase）和数据仓库（Hive）等多个关键知识点，是学习和掌握大数据技术栈的良好资源。