大数据平台技术实例教程-习题及答案 ch10

第十章基于内存的分布式计算框架Spark1、简述Spark的安装步骤。（1）下载Spark：从官网下载合适的Spark版本。（2）安装Java：确保系统中已经安装了Java环境。（3）解压Spark：将Spark压缩包解压到指定目录。（4）配置环境变量：设置SPARK_HOME和PATH环境变量。（5）配置Spark：根据需求修改conf目录下的spark-defaults.conf和spark-env.sh配置文件。（6）启动Spark：运行sbin目录下的start-all.sh脚本启动Spark集群。2、列出Spark常用的一些算子。（1）转换算子（Transformation）：对数据集进行转换操作，如map、filter、reduceByKey、groupBy等。（2）行动算子（Action）：对数据集进行计算和聚合操作，返回结果或将结果写入外部存储，如count、collect、saveAsTextFile等。（3）键值对算子（PairRDD）：对键值对型的数据集进行操作，如reduceByKey、join、sortByKey等。（4）排序算子（Sorting）：对数据集进行排序操作，如sortBy、sortByKey等。（5）连接算子（Joining）：将两个数据集按照某个键进行连接操作，如join、leftOuterJoin等。（6）聚合算子（Aggregation）：对数据集进行聚合操作，如reduce、fold、aggregate等。3、Spark和Hadoop的区别是什么?（1）数据处理模型：Hadoop使用的是基于磁盘的批处理模型，而Spark使用的是基于内存的迭代处理模型。（2）数据底层存储：Hadoop使用的是HDFS作为数据存储系统，而Spark可以在多种数据存储系统上运行，如HDFS、S3、HBase等。（3）数据处理速度：由于Spark的基于内存的处理模型，相比Hadoop能够提供更快的处理速度。（4）处理范围：Spark不仅支持批处理，还支持流式处理、交互式查询和机器学习等多种数据处理方式。4、在使用SparkSQL创建视图时，createTempView与createOrReplaceTempView有什么区别?createTempView用于创建一个临时视图，如果该视图已经存在，则会抛出异常。而createOrReplaceTempView用于创建或替换一个临时视图，如果该视图已经存在，则会将其替换。5、说明常见的机器学习算法。（1）监督学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯、K近邻（KNN）等。（2）无监督学习算法：聚类算法（K-means、层次聚类、DBSCAN）、关联规则挖掘、主成分分析（PCA）、异常检测等。（3）半监督学习算法：半监督聚类、标签传播算法等。（4）强化学习算法：Q-learning、深度强化学习等。6、机器学习执行的主要步骤有哪些?（1）数据预处理：包括数据清洗、特征选择、特征变换等。（2）模型选择和训练：选择合适的模型，并使用训练数据对模型进行训练。（3）模型评估和调优：使用测试数据对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行模型调优。（4）模型部署和应用：将训练好的模型部署到生产环境中，并用于实际应用中的预测或决策。7、Spark的部署模式有哪几种?（1）本地模式（LocalMode）：将Spark部署在单台机器上，用于开发和测试目的。（2）Standalone模式（StandaloneMode）：Spark自带的集群管理模式，可以在多台机器上部署Spark集群。（3）YARN模式（YARNMode）：将Spark作为YARN的应用程序来部署和运行。（4）Mesos模式（MesosMode）：将Spark作为Mesos的应用程序来部署和运行。8、reduce、fold、aggregate三种聚合类有什么异同?（1）reduce：对RDD中的每个元素使用指定的函数进行聚合操作，返回一个单独的结果。（2）fold：与reduce类似，但可以指定一个初始值作为聚合的起点。（3）aggregate：与reduce和fold不同，aggregate可以指定两个不同的聚合函数，分别用于RDD的局部聚合和全局聚合。同时，aggregate还可以指定一个初始值，并且要求聚合函数的返回值类型与初始值类型一致。9、如何删除数据集中含有空值的行?删除数据集中含有空值的行可以使用`dropna()`方法，例如：`df.dropna()`。该方法会删除数据集中含有空值或缺失值的行。10、Spark在YARN上的两种部署模式有什么优缺点?（1）客户端模式（ClientMode）：将Spark的Driver程序部署在客户端，与YARN的ResourceManager直接交互。优点是可以查看Driver的日志输出，方便调试和监控，但需要保持客户端与集群的连接。（2）expr2：集群模式（ClusterMode）：将Spark的Driver程序部署在YARN的某个节点上，由YARN的ResourceManager来管理和监控。优点是相对独立于客户端，不会因为客户端的断开而中断作业，但无法直接查看Driver的日志输出。11、Spark数据处理方式主要有哪些?有什么区别?（1）批处理（BatchProcessing）：将数据分成大量的小批次进行处理，适用于离线数据分析和批量处理任务。（2）流式处理（StreamingProcessing）：将连续的数据流进行实时处理和分析，适用于实时监控和流式数据处理任务。（3）交互式查询（InteractiveQueries）：支持实时的、动态的交互式查询，适用于数据探索和可视化分析。（4）机器学习（MachineLearning）：使用大数据来训练和构建机器学习模型，适用于分类、回归、聚类等任务。12、在进行Spark的机器学习项目时