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分布式计算机制剖析与实战要点
资料介绍
分布式计算面试题解析 分布式计算的模型 分布式计算将任务拆分到多节点并行，批处理与流处理，MapReduce与Flink。模型决定计算方式。面试常考察计算的模型、批与流的差异，以及并行，理解模型是分布式计算的基础。 任务调度与执行 分布式计算调度任务到节点，资源分配与容错，失败重试。调度保障执行。面试常考察调度的机制、资源的分配，以及容错，理解调度是分布式计算的执行核心。 数据分区与Shuffle 计算的数据分区分布任务，Shuffle跨分区传递，代价高。分区与Shuffle影响性能。面试常考察分区的策略、Shuffle的机制，以及优化，理解分区与Shuffle是分布式计算的性能关键。 容错与恢复 分布式计算通过数据血缘、Checkpoint与重试容错，故障恢复。容错保障正确。面试常考察容错的机制、血缘与Checkpoint，以及恢复，理解容错是分布式计算的可靠性保障。 计算与存储结合 分布式计算与存储分离或结合，存算分离弹性，存算结合低延迟。结合影响架构。面试常考察存算的关系、分离的权衡，以及选型，理解计算与存储结合是分布式计算的架构考量。 分布式计算的工程实践 分布式计算落地需结合框架、优化与监控，选型Spark与Flink，处理倾斜与性能。实践需规划。面试常考察分布式计算的工程实施、框架的选型，以及优化，体现分布式计算从原理到工程的综合能力。
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