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Yarn 的调度器（Scheduler）负责什么工作？有哪些常见的调度策略

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Yarn 的 ApplicationMaster 在任务执行过程中如何与 ResourceManager 交互

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Yarn 的 ApplicationMaster 是什么

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在 Spark 中，如何优化大规模数据集上的 Join 操作？有哪些实际应用场景

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在 Spark 中，如何通过自定义 Partition 实现数据分区优化

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Spark 中的 Checkpoint 机制如何实现数据恢复和任务重启？它对性能有什么影响

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在 Spark 中，如何通过动态资源分配实现资源的精细化管理

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在 Spark 中，如何处理 Executor 和 Driver 之间的通信瓶颈

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Spark 中的 Tungsten 引擎是什么？它如何通过物理执行优化提升性能

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Spark 的任务重试机制是如何实现的？如何通过任务重试提高容错能力

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在 Spark 中，如何通过调整并行度和任务划分来优化执行效率

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Spark 中的 Windowing 操作是如何实现的？它的应用场景有哪些

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Spark 的资源调度器是如何工作的？如何调优资源调度策略

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Spark 的内存管理分为哪些部分？如何优化内存管理以提高作业性能

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Spark 的容错机制是如何设计的？它在大规模数据处理中的作用是什么

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Spark 的内存和磁盘溢写策略是如何设计的？如何优化以避免频繁的溢写

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Spark 的 DAG 执行计划是如何生成的？如何优化 DAG 以减少执行开销

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Spark 的 Shuffle 写阶段是如何工作的？如何优化 Shuffle 的写入性能

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Spark 的 Shuffle 读取阶段是如何优化的？如何减少网络 IO 和延迟

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Spark 的 Stage 划分机制是如何设计的？如何优化 Stage 的划分以提升任务执行效率

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Spark 的动态分区调度是如何工作的？它对资源利用率有什么影响

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Spark 的 RDD 转换为 DataFrame 时有哪些性能优化策略

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Spark Structured Streaming 如何保证 Exactly Once 语义？它的底层实现是什么

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在 Spark 中，如何使用窗口操作处理实时数据流

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