Spark面试指南

Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下显著优势：

1. 高效性：Spark在内存计算模式下比MapReduce快100倍。Spark利用先进的DAG调度程序、查询优化程序和物理执行引擎，实现了批处理和流式数据的高性能处理。

2. 易用性：Spark支持Java、Python和Scala的API，并提供了超过80种高级算法，使用户能够快速构建多样化的应用。

3. 通用性：Spark提供了一套统一的解决方案，可用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一应用中无缝衔接。

4. 兼容性：Spark可以与许多开源项目兼容使用。例如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为资源管理和调度器，并且可以读取多种数据源，如HDFS、HBase、MySQL等。对于已经部署Hadoop基础集群的企业，无需进行数据迁移即可快速利用Spark的强大数据处理和计算能力。

可以说，Spark几乎是企业搭建大数据平台不可或缺的组件。数据分析工程师在工作中频繁需要使用Spark来执行程序、调试程序和查询数据，因此对Spark知识的考察变得十分必要。

如何准备Spark面试

对于概念性的知识点，可以在面试前进行突击复习，阅读类似的面试指南。对于代码题或项目题，则需要依靠平时的工作和学习积累，多写代码并加入自己的思考。

精选面试题

基本概念

1. Spark支持哪些编程语言？

   Spark同时支持Scala、Python、Java和R四种编程语言。通常情况下，考虑到大数据处理的特性，优先选择Scala进行编程。

2. Spark有哪些特点？在处理大数据时有何优势？

   1. Spark提供了一个全面、一致的框架，适用于各种分布式平台场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询和流处理。
   2. Spark相比MapReduce，运行速度提高了数十到数百倍。
   3. Spark提供了丰富的开箱即用算子工具，使开发者可以快速用Java、Scala或Python编写程序，自带超过80种高级操作符。

3. Spark中的Worker主要负责什么？

   主要职责是管理当前节点的内存和CPU使用情况，接收来自Master的资源指令，通过ExecutorRunner启动任务并分配工作。Worker类似于包工头，负责管理和分配新进程。

   注意：

   • Worker不会向Master报告当前信息，只会发送心跳信号。
   • Worker不运行代码，具体执行的是Executor。

4. Spark Driver的主要功能是什么？

   1. Driver进程是作业的主进程，持有SparkContext实例，是程序的入口点。
   2. 功能包括向集群请求资源、向Master注册信息、调度作业、解析作业并生成Stage和Task。

5. Spark如何实现容错？

   分布式数据集的容错一般有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。对于大规模数据分析，数据检查点的成本很高，因此Spark采用记录更新的方式。然而，如果更新粒度太细，记录更新成本也不低。因此，RDD仅支持粗粒度转换，即记录单个块上的操作，从而通过“血缘”机制（Lineage）恢复丢失的分区。

6. SparkContext和SparkSession有何区别和联系？

   SparkContext是使用Spark功能的入口点。SparkSession是在Spark 2.x版本后引入的概念，旨在统一不同类型的Context。在2.x之前，需要根据不同功能使用不同的Context，如SparkContext用于RDD操作、StreamingContext用于流处理、SQLContext用于SQL查询、HiveContext用于Hive操作。而在2.x中，SparkSession整合了SQLContext、HiveContext和SparkContext的功能。

7. Hadoop和Spark在并行计算方面有何异同？

   1. Hadoop和Spark都使用MR模型进行并行计算，但机制不同。Hadoop的Job分为Map Task和Reduce Task，每个Task都在各自的进程中运行。Spark的应用称为Application，一个Application包含多个Job，每个Job可以并行或串行执行。
   2. Hadoop的Job只有Map和Reduce操作，而Spark提供了丰富的算子，可以完成各种数据处理操作。
   3. Spark的迭代计算都在内存中进行，提供了良好的容错机制。

8. Spark有哪些组件？每个组件的功能是什么？对应的应用场景是什么？

   1. Spark Core：Spark的核心组件，包含有向无环图、RDD、血缘关系、缓存、广播等功能。
   2. Spark Streaming：流式处理系统，可以处理多种数据源，如Kafka、Flume、Twitter等。
   3. Spark SQL：支持关系表和RDD的一致处理，便于进行SQL查询和复杂数据分析。
   4. SparkR：R语言包，提供分布式DataFrame支持。
   5. MLBase：Spark生态系统的一部分，简化机器学习的使用。
   6. GraphX：用于图和图并行计算。

9. Spark有哪些部署形式？每种形式的特点是什么？

   1. Local（本地模式）：常用于本地开发测试，分为单线程和多线程模式。
   2. Standalone（集群模式）：典型的Master/Slave架构，支持ZooKeeper实现Master HA。
   3. On Yarn（集群模式）：在Yarn资源管理器框架上运行，由Yarn管理资源，Spark负责任务调度和计算。
   4. On Mesos（集群模式）：在Mesos资源管理器框架上运行，由Mesos管理资源，Spark负责任务调度和计算。
   5. On Cloud（集群模式）：例如AWS EC2，方便访问Amazon S3，支持多种分布式存储系统，如HDFS和S3。

10. Spark有哪些存储级别？

    1. MEMORY_ONLY：数据保存在内存中，内存不足时数据可能不会持久化。
    2. MEMORYANDDISK：数据优先保存在内存中，内存不足时存到磁盘。
    3. MEMORYONLYSER：与MEMORY_ONLY相似，但数据会被序列化，节省内存。
    4. MEMORYANDDISKSER：与MEMORYAND_DISK相似，但数据会被序列化，节省内存。
    5. DISK_ONLY：数据全部写入磁盘文件。
    6. MEMORYONLY2、MEMORYANDDISK_2：数据有副本保存在其他节点上，用于容错。

11. RDD的优势是什么？

    1. 高效容错机制：RDD没有Checkpoint的开支，只需根据血缘关系还原数据，基本不需要重计算。
    2. 数据本地性：任务可以根据数据本地性分配，优先分配到数据存储的节点，提高性能。
    3. 优雅降级：读取数据最快的方式是从内存中读取，内存不足时，RDD会将大分区溢出到磁盘，仍能提供并行计算的能力。

12. DataFrame的特性是什么？

    1. 大数据量级：支持从KB到PB级的数据量。
    2. 多种数据源：支持多种数据格式和存储系统。
    3. 代码优化：通过Catalyst优化器进行高级优化。
    4. 通用性：与主流大数据工具和基础设施无缝集成。
    5. 多种开发语言：支持Python、Java、Scala和R语言。

13. RDD中的转换（Transformation）和动作（Action）的区别是什么？

    转换操作会产生新的RDD，但不会触发计算；动作操作会触发计算并将结果返回给程序。

14. RDD中有哪几种依赖？作用是什么？

    有窄依赖（Narrow Dependencies）和宽依赖（Wide Dependencies）。窄依赖是指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区使用，而宽依赖是指父RDD的分区被多个子RDD的分区使用。窄依赖用于划分Stage。

15. RDD有哪几种操作类型？

    1. Transformation：将RDD转换为另一种RDD。
    2. Action：触发具体的作业并对RDD执行最终操作。
    3. Cache/Persist：用于提高性能和容错。

16. Cache和Persist的区别是什么？

    Cache是Persist的一种特殊形式，缓存级别为MEMORY_ONLY。Persist可以设置不同的缓存级别。

17. RDD、DataFrame和DataSet的区别是什么？

    RDD全称Resilient Distributed Dataset，是Spark的基本数据结构，支持弹性分布和只读分区集合。DataFrame在RDD基础上增加了Schema，支持更多数据处理操作。DataSet是DataFrame API的扩展，提供强类型支持。

希望以上内容对您有所帮助，如有任何疑问，请随时提问！