front节点提前走k - (k - (n + 1))步，然后front，last一起走，直到front==null为止，此时last刚好停在倒数第n+1个节点上。简单的一个数学问题，假设这条链表的长度是k，我们要删除的是链表的倒数第n个节点。last节点走几步才能到倒数第n+1个节点呢？k - (n + 1)步。要删除倒数第n个节点，其实就是要找到倒数第n+1个节点。给你一个链表，删除链表的倒数

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在YARN的（Yet Another Resource Negotiator）集群中，资源调度器负责管理和分配集群中的计算资源给不同的应用。yarn支持多种资源调度模式，以适应不同类型的作业和用户需求。以下是yarn集群模式下的三种主要资源调度模式。

在Spark中，join操作用于合并两个数据集（如dataFrame和Dataset），其原理依赖于分布式计算的特性。Spark的join主要通过不同的连接策略来实现，选择哪种策略取决于多种因素，包括参数连接的数据集大小，是否进行了广播，是否有共同的分区分区键等。

(cache算子可以将数据缓存在内存中，避免大量的重复计算)，减少对磁盘I/O的依赖。对于需要反复迭代的数据处理任务，如机器学习算法，这种特性可以极大提高效率。综上所述，Spark之所以能在很多场景下表现出优于MR的速度，是因为它结合了内存计算的优势、先进的任务调度机制、精简的操作流程、JVM级别的性能优化以及良好的开发体验。MR由于其固有的架构，在某些情况下会强制执行额外的MapReduce阶段

使用自定义类型时需要预先注册好要序列化的自定义的类。

一般指的是用户自己定义的单行函数。一进一出，函数接受的是一行中的一个或者多个字段值，返回一个值。比如MySQL中的，日期相关的dateDiff函数，字符串相关的substring函数。定义一个Scala函数，并将其注册为UDF。示例指的是用户自定义的聚合函数，多进一出，比如MySQL中的，count函数，avg函数。以学生信息为主进行统计，所有人员的年龄的总和或者每个性别的年龄的平均值/***//

由于大多数Spark计算的内存性质，Spark程序可能会受到集群中任何资源（CPU，网络带宽或内存）的瓶颈。通常，如果内存资源足够，则瓶颈是网络带宽。数据序列化，这对于良好的网络性能至关重要。在Spark的架构中，在网络中传递的或者缓存在内存、硬盘中的对象需要进行序列化操作。比如：1）分发给Executor上的Task2）广播变量3）Shuffle过程中的数据缓存等操作，序列化起到了重要的作用，将

工作的过程中我们会遇见数据分类的情况，想要根据自己的需求定义分区的规则，让符合规则的数据发送到不同的分区中，这个时候我们就需要自定义分区器了。定义分区器，让数据发送到不同的分区，从而不同的task任务输出的文件结果内容也不同# 自己创建数据data/a.txt# 需求就是将数据按照规则进行分发到不同的分区中# 存储的时候一个文件存储hello其他的文件存储tom jack分区器的定义需要实现分区器

join是两个结果集之间的链接，需要进行数据的匹配。演示一下join是否存在shuffle。，会发生shuffle。但分区数量不变。