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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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Flume 如何与流处理框架（如 Apache Storm、Flink）集成？有哪些常见的应用场景？

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Flume 是如何处理数据流中的故障转移的？有哪些机制保证数据不丢失？

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在 Flume 中，如何通过 Channel 选择器实现多通道的数据流分发？

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Flume 的数据流冗余设计是如何实现的？如何保证数据在传输中的高可用性？

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Flume 的事务机制对性能有什么影响？如何通过配置优化事务的性能？

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在 Flume 中，如何通过 Source 的定制化实现特定格式的数据采集？

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Flume 中的复杂数据流拓扑是如何设计的？如何通过多级 Agent 提高数据处理效率？

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如何在 Flume 中通过分区机制优化 HDFS 文件的写入性能？

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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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