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1、第十章基于内存的分布式计算框架SparkL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SPARKJOME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(Transforma
2、tion)：对数据集进行转换操作，如mapfi 11erreduceByKey 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(Pair RDD)：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)
3、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
4、、在使用 Spark SQL 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。(
5、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(Local Mode)：将Spark部署在单台机器上，用于开发和测试目的。(2) Standalone模式(Stan
6、dalone Mode) ： 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(YARN Mode)：将Spark作为YARN的应用程序来部署和运行。(4) Mesos模式(Mesos Mode)：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
7、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使ropna()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(Client Mode)：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
8、。(2) expr2：集群模式(Cluster Mode)：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(Batch Processing)：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(Streaming Processing)：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(Interactive Queries)：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(Machine Learning)：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，PCA降维操作的目的是什么？PCA降维操作的目的是将高维数据转换为低维表示，从而去除冗余和噪声特征，减少数 据集的维度。这有助于减请求OpenAI接口失败：invalid character D looking for beginning of value