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大数据：spark内核调度，DAG，job，宽窄依赖，stage阶段，内存计算管道，并行度task数量

大数据：spark内核调度

2022找工作是学历、能力和运气的超强结合体，遇到寒冬，大厂不招人，可能很多算法学生都得去找开发，测开
测开的话，你就得学数据库，sql，oracle，尤其sql要学，当然，像很多金融企业、安全机构啥的，他们必须要用oracle数据库
这oracle比sql安全，强大多了，所以你需要学习，最重要的，你要是考网络警察公务员，这玩意你不会就别去报名了，耽误时间！
与此同时，既然要考网警之数据分析应用岗，那必然要考数据挖掘基础知识，今天开始咱们就对数据挖掘方面的东西好生讲讲 最最最重要的就是大数据，什么行测和面试都是小问题，最难最最重要的就是大数据技术相关的知识笔试

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  • 总结

大数据：spark内核调度

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DAG，有方向direction ancircle 无环graph图
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DAG有向无环图
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action是执行开关
执行之前是有一个迭代链条哦
这个链条就是DAG有向无环图

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就是执行流程图，不需要运行，看代码就知道你要咋运行

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一步步走
构建DAG图
在这里插入图片描述大数据：spark内核调度，DAG，job，宽窄依赖，stage阶段，内存计算管道，并行度task数量_第8张图片
构建出来一个DAG
因为take启动就可以搞定所有的任务

继续需求2
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又是跟split_rdd开始玩的
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take就是触发开关
持久化了的缓存就可以直接用

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各个action，都有各自的链条

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一个action触发一个工作应用程序子任务job
job
一条链子就是一个job

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懂了，action有多少个，就有多少dag
一个application包含多个action，就是多个job

懂了

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分叉

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窄依赖美滋滋
线程运行在不同的executor
之间，那传输数据，可能造成网络io性能满
怎么说呢？
所以窄依赖的阶段，全部放同一个内存中计算？是不是不要传输io了
同一个线程中处理好不好？
很好
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线程1全干一条线，内存中计算的一条管子，美滋滋，叫内存计算管道，叫pipeline

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同理，右边一样

那宽依赖就必须走网络io了
或者都在同一个executor上，也是内存内部计算了【很难做到】

不得不走网络io的就得传输了，反正计算管道内部不就是美滋滋了

当然了，spark并行的优先级，是核心
内存计算是次要的

你想要全内存，知识local模式，绝对不是yarn模式

大数据做不到全内存内部计算的

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没事不要修改并行度
这样性能才能保证
懂了吧
不要乱

不要没事改分区数量

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窄依赖直接做内存迭代，即内存计算管道，一个task干就完事了
不需要网络io传输，提高了性能

spark构建了DAG

DAG往后传输形成宽窄依赖

窄依赖内就是管道计算迭代

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spark比MapReduce的好处就是算子多
spark有内存迭代管道，少了很多io网络传输，这性能一下子就高了

这就是面试的题目了，考试要区分好
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并行度，不是分区哦
最好分区就是和并行度类似

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shuffle是洗牌
最好别洗网络io或者太多洗牌操作
难搞

计算复杂
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并行度是cpu数量的2–10倍

总结

提示：重要经验：

1）
2）学好oracle，即使经济寒冬，整个测开offer绝对不是问题！同时也是你考公网络警察的必经之路。
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。

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  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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