spark 源码分析,mysql源码分析

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2、如何使用 sparkRDD的转换去做数据清洗一般来说，对陌生名词的第一反应是“Whatisit？” 。RDD是Spark的核心内容，在Spark的官方文档中是这样解释的:rddisaffaulttolerant collection of elements和hatcanbeoperateddoninparallel 。因此，有两个关键词:容错和不并行。首先，
这是并行计算的数据。RDD的中文解释是:弹性分布式数据集，全称是ResilientDistributedDatasets 。对象是dataset，即内存中的数据库。RDD是只读的，可以分区，数据集的全部或部分可以缓存在内存中，并在多次计算中重用。所谓灵活，就是内存不够的时候可以用磁盘交换。这就涉及到RDD的另一个特点:记忆计算。
3、Spark和Flink的区别?Flink和Spark都是基于内存计算，支持实时和批量计算模式的统一框架。Spark的技术理念是使用微批处理来模拟流的计算。以微批处理为基础，通过分布式数据集RDD将数据流在时间上划分成批，批量处理，是一种伪实时。Flink是事件驱动的，是面向流的处理框架。Flink是基于每个事件逐行进行的真实流计算。此外，还可以模拟基于流的批量计算，实现批量处理。
未来可能会成为统一的大数据处理引擎，因为他们的技术理念不同，导致性能相关指标的差异。spark基于微批，流水线优化很好，所以说它的吞咽能力最大，但是它付出了延迟的代价，延迟是秒级的；而Flink则是基于事件的，逐个处理消息，容错机制非常轻量级，因此在低延迟的同时可以兼顾高吞吐量，延迟可以达到毫秒级；SparkStreaming仅支持处理时间。
4、Shark/Spark除了耗内存之外还有什么缺点Shark为了实现Hive的兼容性，重用了Hive中的HQL分析、逻辑执行计划翻译和执行计划优化的逻辑，可以近似认为只是用Spark job代替了物理执行计划(辅以各种与Hive无关的优化，比如内存存储) 。同时，它还依赖于HiveMetastore和HiveSerDe(用于兼容各种现有的Hive存储格式) 。
SparkSQL解决了这两个问题。第一，SparkSQL在Hive兼容性上只依赖HQLparser、HiveMetastore和HiveSerDe 。换句话说，自从HQL被解析成抽象语法树(AST)后，它就被SparkSQL接管了。Catalyst负责执行计划的生成和优化。
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