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大数据工程师面试常见的问题_科技频道_东方头条
发布日期:2019-11-02 22:32   来源:未知   阅读:

②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;

groupByKey:groupByKey会对每一个RDD中的value值进行聚合形成一个序列(Iterator),此操作发生在reduce端,所以势必会将所有的数据通过网络进行传输,造成不必要的浪费。同时如果数据量十分大,可能还会造成OutOfMemoryError。

通过以上对比可以发现在进行大量数据的reduce操作时候建议使用reduceByKey。不仅可以提高速度,还是可以防止使用groupByKey造成的内存溢出问题。

⑤dataNode 向 Client通信 表示已经传完 数据块 同时向NameNode报告

⑥依照上面(④到⑤)的原理将 所有的数据块都上传结束 向 NameNode 报告 表明 已经传完所有的数据块

③客户端 首先 根据返回的信息 先将 文件分块(Hadoop2.X版本 每一个block为 128M 而之前的版本为 64M;

2、讲述一下hdfs上传文件的流程。

大数据工程师面试应该注意什么呢?常见的面试问题有哪些呢?下面科多大数据老师就带领着大家一起去看看,面试常见的几个问题。对于这些问题我们应该如何完美的解答呢。

④然后通过那么Node返回的DataNode信息 直接发送给DataNode 并且是 流式写入同时会复制到其他两台机器;

reduceByKey:reduceByKey会在结果发送至reducer之前会对每个mapper在本地进行merge,有点类似于在MapReduce中的combiner。这样做的好处在于,在map端进行一次reduce之后,数据量会大幅度减小,从而减小传输,保证reduce端能够更快的进行结果计算。

答:这里描述的 是一个256M的文件上传过程

1、RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好,为什么

① 由客户端 向 NameNode节点节点 发出请求;

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