Spark 面试题（八）

1. 简述Stage内部逻辑 ？

在Spark中，一个Stage由多个Task组成，这些Task是并行执行的。Stage内部的逻辑主要涉及以下几个方面：

1. 任务分配：当一个Stage开始时，它的所有Task被分配给集群中的不同节点执行。每个Task负责处理其对应RDD分区的数据。

2. 数据本地性：Spark调度器在分配Task时会考虑数据本地性，尽量将Task分配到存储其所需数据的节点上，以减少数据传输的开销。

3. 依赖关系处理：

   • 在窄依赖Stage中，由于子RDD的每个分区只依赖于父RDD的特定分区，因此Task可以直接从父RDD的相应分区读取数据。
   • 在宽依赖Stage中，由于子RDD的分区可能依赖于父RDD的所有分区，因此需要进行数据Shuffle。这意味着数据需要在不同节点间传输，以便相同键的数据可以聚集到同一个Task进行处理。

4. Shuffle过程：

   • 映射阶段（Map Phase）：每个Task首先从其父RDD的相应分区读取数据，并根据Shuffle操作的需要进行映射处理。
   • 归约阶段（Reduce Phase）：对于聚合类操作，如groupByKey或reduceByKey，映射阶段生成的数据需要按照键进行排序和分组，然后进行归约操作。

5. 数据序列化与反序列化：在Task执行过程中，数据在不同阶段可能需要被序列化和反序列化，以便于网络传输或磁盘存储。

6. 容错处理：Spark使用各种容错机制（如RDD的 lineage信息或数据checkpointing）来处理Task执行过程中可能发生的失败。

7. 结果收集：每个Task执行完成后，其结果会被收集并传递给下一个Stage的Task，或者在行动操作中返回给Driver。

8. 资源管理：Stage的执行受集群资源管理器（如YARN或Mesos）的控制，资源管理器负责分配执行Task所需的资源。

9. 执行优化：Spark的优化器（如Catalyst）可能会在Stage内部对执行计划进行优化，以提高执行效率。

10. 监控与日志记录：Spark会监控Stage中Task的执行状态，并记录相应的日志信息，以便于问题诊断和性能分析。

Stage内部的逻辑是Spark高效执行大规模分布式计算任务的关键。通过合理的任务分配、数据本地性优化、Shuffle操作管理以及容错处理，Spark能够确保作业的快速和可靠执行。

2. 简述为什么要根据宽依赖划分Stage ？

在Apache Spark中，根据宽依赖划分Stage（阶段）是一种重要的优化手段，主要原因如下：

1. 数据Shuffle的局部性&#x