【面试宝典】100道Spark高频题库整理(附答案背诵版)

简述什么是Spark ？

Spark 是一个开源的大数据处理框架，它被设计来进行高速度、通用性和易用性的大规模数据处理。Spark 最初由加州大学伯克利分校的AMPLab 开发，后来成为Apache软件基金会的顶级项目。

Spark 的主要特点包括：

1. 快速性：Spark 使用了内存计算技术，相较于Hadoop的MapReduce，它能更快地处理大规模数据集。这是因为MapReduce在数据处理过程中频繁地将中间结果写入磁盘，而Spark尽可能地将数据保留在内存中处理，从而大幅度提高了处理速度。

2. 易用性：Spark 提供了易于使用的APIs，支持多种编程语言，如Scala、Python和Java。这使得开发人员可以用他们熟悉的语言快速编写分布式数据处理任务。

3. 通用性：Spark 不仅支持批量数据处理（类似于MapReduce），还支持流处理、图计算、机器学习等多种计算模式。这意味着同一个框架可以用于不同类型的数据处理需求，提高了开发和管理的效率。

4. 高容错性：通过RDD（弹性分布式数据集）的概念，Spark 能够容错。如果某个节点执行失败，Spark 可以重新计算丢失的数据，保证处理过程的稳定性。

举个例子，Spark 被广泛应用于实时数据分析。假设一个电商平台想要实时分析用户的点击流数据来做个性化推荐。在这种场景下，Spark的快速数据处理能力可以实时处理海量数据，同时其机器学习库（MLlib）可以辅助进行用户行为分析，从而实现即时的个性化推荐。

简述Spark部署模式 ？

Spark 支持多种部署模式，以适应不同的计算环境。主要的部署模式包括：

1. 本地模式：在这种模式下，Spark 集群运行在单个机器上，通常用于开发和测试。在这种模式下，所有的 Spark 组件都运行在同一个 JVM 进程中。

2. 独立模式：这是 Spark 的标准集群部署模式，不依赖于外部的集群管理器。在这种模式下，你需要手动启动 Spark 的 Master 和 Worker 节点。它适合于专门为 Spark 或小型到中型集群配置的环境。

3. YARN 模式：在这种模式下，Spark 运行在 YARN（Yet Another Resource Negotiator）上，YARN 是 Hadoop 的资源管理器。这种模式允许 Spark 与其他基于 YARN 的应用共享集群资源。

4. Mesos 模式：Apache Mesos 是一个通用的集群管理器，可以运行 Spark 和其他应用。在 Mesos 模式下，Mesos 负责分配资源给 Spark。

5. Kubernetes 模式：近年来逐渐流行，可以在 Kubernetes 集群上运行 Spark。Kubernetes 提供了容器编排和管理，使 Spark 可以更灵活地部署和扩展。

各种部署模式都有自己的适用场景。例如，本地模式适合开发和测试，独立模式适合专门为 Spark 配置的小型集群，YARN 模式适合已有 Hadoop 集群的环境，Mesos 和 Kubernetes 模式适合需要更复杂资源调度和管理的大型应用。在实际应用中，选择合适的部署模式取决于具体的资源管理需求、集群环境和应用场景。

简述Spark主要功能与特性 ？

Spark是一个强大的分布式数据处理系统，主要用于大数据处理和分析。它的主要功能与特性包括：

1. 快速处理：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以实现快速的数据处理。它可以比传统的Hadoop MapReduce快上数倍。

2. 易于使用：Spark提供了丰富的API，支持Scala、Java、Python和R语言，使得编写大数据应用更加简单。

3. 支持多种计算模式：Spark不仅支持批处理，还支持流处理、交互式查询（Spark SQL）、机器学习（MLlib）和图处理（GraphX）。

4. 内存计算：Spark的一个显著特点是它能够将数据存储在内存中，这大大加快了迭代算法和交互式数据挖掘的速度。

5. 容错性：即使在节点失败的情况下，Spark也能保证数据的容错性和一致性，通过RDD（弹性分布式数据集）的概念实现数据的恢复。

6. 可伸缩性：Spark可以在从几台机器到几千台机器的集群上运行，具有很好的水平伸缩性。

应用场景示例：

• 实时数据处理：例如，使用Spark Streaming对社交媒体数据进行实时分析，以监测品牌声誉或即时趋势。
• 机器学习：利用MLlib进行大规模机器学习，如推荐系统或预测模型。
• 数据仓库：通过Spark SQL进行大数据仓库的建设和复杂查询，支持数据挖掘和报告。
• 图形处理：使用GraphX对社交网络或交通网络进行图形分析和计算。

Spark的这些特性使得它非常适用于需要快速处理大量数据的场景，尤其是在数据分析和机器学习领域。

简述Spark对MapReduce优势 ？

Spark 相对于 MapReduce 的优势主要体现在以下几个方面：

1. 内存计算：Spark 最大的优势是它的内存计算能力。MapReduce 在处理每个阶段的数据时，都需要读写磁盘，这导致了大量的磁盘I/O开销和较长的处理时间。而Spark能将数据存储在内存中，减少了磁盘I/O，从而显著提高了数据处理速度。

2. 计算优化：Spark 提供了高级的DAG（有向无环图）执行引擎，可以对任务流程进行优化。这意味着Spark能更智能地安排任务的执行顺序和数据的传输方式，而MapReduce的执行计划相对简单且固定。

3. 易用性：Spark 提供了更丰富、更高层次的API，比如DataFrame和Dataset API，使得编写分布式数据处理程序更加简单。而MapReduce的API相对底层，编写起来更加复杂。

4. 多样的数据处理模式：Spark 不仅支持批处理（类似MapReduce），还支持流处理、机器学习、图处理等多种数据处理模式。这意味着可以用同一个框架来处理不同类型的数据处理任务，而MapReduce主要用于批处理。

5. 容错机制：虽然MapReduce和Spark都有很好的容错性，但Spark通过RDD实现的容错机制更加高效。它可以在内存中快速恢复丢失的数据，而MapReduce需要重新执行整个任务，这会导致更长的恢复时间。

例如，在进行大规模数据分析时，使用Spark可以显著减少数据处理的时间，提高效率。在实时数据流处理方面，Spark的流处理能力也远远超过MapReduce，能更好地满足实时数据分析的需求。

简述Spark的任务执行流程 ？

Spark 的任务执行流程可以分为以下几个主要步骤：

1. 创建 RDD（弹性分布式数据集）：Spark 程序的第一步通常是创建一个 RDD，这可以通过读取外部数据源（如 HDFS、S3等）或将现有的 Scala/Java/Python 集合转换为 RDD 来实现。

2. RDD 转换：创建 RDD 后，可以对其进行各种转换操作，如 map、filter、reduceByKey 等。这些转换是惰性执行的，也就是说，它们只有在需要结果的时候才会执行。

3. 行动操作：要触发实际的计算，需要调用行动操作（action），如 collect、count、saveAsTextFile 等。行动操作会触发 Spark 作业的提交。

4. 作业调度：当行动操作被调用时，Spark 上下文会提交一个作业。Spark 会将作业分解为一系列阶段（stage），阶段之间由宽依赖（例如 Shuffle）分隔。

5. 任务分配：在每个阶段内，Spark 会根据分区数创建任务（task）。这些任务会被分配到集群中的不同节点上执行。

6. 任务执行：各节点上的执行器（executor）开始执行任务。这包括读取数据、执行 RDD 转换和行动操作，并将结果返回给 Spark 上下文。

7. Shuffle 过程：如果操作需要跨分区移动数据（如 reduceByKey），则会进行 Shuffle 过程。Shuffle 是一个复杂的过程，涉及跨节点的数据传输。

8. 结果返回：最终，结果会被发送回到发起行动操作的 Spark 上下文，或者被写入到外部存储系统中。

整个过程中，Spark 会尽量在内存中处理数据以提高效率，但也支持磁盘备份以处理大数据集。例如，一个典型的应用场景是数据聚合：首先通过 map 操作来转换数据，然后通过 reduceByKey 来进行聚合操作，最后使用 collect 或其他行动操作来获取最终结果。这个流程涵盖了从数据读取、处理到结果获取的整个过程。

简述Spark的运行流程 ？

Spark 的运行流程大致可以分为以下几个步骤：

1. 初始化：Spark 应用的运行始于初始化一个 SparkC