考点介绍：
考点介绍：Spark，是一种"One Stack to rule them all"的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
本期分享的java开源框架之spark，分为试题、文章以及视频三部分。
答案详情解析和文章内容点击下方链接即可查看！
一、考点题目1.spark为什么比hadoop的mr要快？
解答：Spark比Hadoop快的主要原因：在内存核算战略和先进的DAG调度等机制的协助下，Spark能够用更快速度处理一样的数据集。1.spark基于内存、消除了冗余的HDFS读写，MapReduce在每次执行时都要从磁盘读取数据，计算完毕后都要把数据存放到磁盘上。 Hadoop每次shuffle（分区合并排序等……）操作后，必须写到磁盘，而Spark是基于内存的。Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时使用……
2.spark中的RDD是什么，有哪些特性?
解答：RDD (Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是spark中 最基本的数据抽象，它代表一个不可变， 可分区， 里面的元素可以并行计算的集合，Dataset:就是一个集合，用于存放数据，Destributed:分布式，可以并行在集群计算，Resilient:表示弹性的，弹性表示……
3.概述一下spark中的常用算子区别(map,mapPartitions, foreach, foreachPatition)
解答：map：用于遍历RDD，将函数应用于每一个元素， 返回新的RDD (transformation算子)，foreach：用于遍历RDD，将函数应用于每一个元素，无返回值(action算子)，mapPatitions：用于遍历操作RDD中的每一个分区， 返回生成一个新的RDD (transformation算子)，foreachPatition：用于遍历操作RDD中的每-个分区，无返回值(action算子 )……
4.下面哪个不是 RDD 的特点 ( )
A.可分区
B.可序列化
C.可修改
D.可持久化
正确答案：C，RDD (Resilient Distributed Dataset)叫做分布式数据集，是spark中 最基本的数据抽象，它代表一个不可变， 可分区， 里面的元素可以并行计算的集合，所以“可修改”错误……
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二、考点文章1.【校招VIP】Spark概述
Spark是什么，Apache Spark是一个快速的、多用途的集群计算系统，相对于Hadoop MapReduce将中间结果保存在磁盘中，Spark使用了内存保存中间结果，能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架，不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统，如果要使用Spark，需要搭载其它的文件系统和成熟的调度系统……
2.【校招VIP】Spark基础操作（一）
一、搭建学习环境，1、下载spark，我使用的是spark1.6.2，下载地址，我们直接下载，然后解压。我们看看里面的目录，2、python-shell，我们运行bin/pyspark之后就进入了spark的python shell。我们为了验证是否成功了，可以运行下面的代码……
3.【校招VIP】30分钟理解Spark的基本原理
一，Spark优势特点，作为大数据计算框架MapReduce的继任者，Spark具备以下优势特性。1，高效性，不同于MapReduce将中间计算结果放入磁盘中，Spark采用内存存储中间计算结果，减少了迭代运算的磁盘IO，并通过并行计算DAG图的优化，减少了不同任务之间的依赖，降低了延迟等待时间。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍……
三、考点视频1.二叉树叶子结点数=度为2结点数+1
这是二叉树最常考的性质之一，是校招和考研笔试的考点。性质有数学的定理一样，掌握了这种题就是送分题，没掌握花很长时间也得不了分……
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