spark全面个人总结（20个面试点）非网文 持续更新中

本文主要是介绍spark全面个人总结（20个面试点）非网文 持续更新中，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1.  请简述Spark的工作原理和架构？

1. 基于RDD，一种数据结构，含数据项、处理函数、血缘。
2. spark解析任务，生成rdd，并将系列rdd转换成一系列物理计划，然后发送到集群上的各个节点执行。
3. spark负责管理这些任务，并分配到集群中的各个执行器，利用分区存储副本实现容错

2.  Spark与Hadoop MapReduce相比，主要有哪些优势？

1. 速度快 （1.基于内存计算 2.spark更灵活，job数更少）
2. 易用性，支持多种编程语言 scala java python R
3. 功能更强大 ，可以做批处理、准实时处理、机器学习和图计算

3.  Spark有哪几种运行模式？请详细解释它们之间的区别。

   spark local 、 spark on mesos、spark standalone、 spark on yarn

Local mode: 在本地模式下，spark作业在单个机器上运行，通常用于开发和测试

Standalone: spark使用自己的集群管理器来调度作业

yarn模式：yarn是hadoop的资源管理器，spark可以运行在yarn之上

mesos模型：mesos是一个开源的资源管理器和资源调度器

kubernetes：Kubernetes是一个容器编排平台，Spark可以利用Kubernetes来部署和运行

4.  Spark的RDD（弹性分布式数据集）是什么？它有哪些特性？

 

rdd：抽象数据结构，也是spark最小的计算单元，含数据分区、数据项、转换函数、rdd血缘、 （但并不会存储数据)

特性：

1. rdd有多个分区构成
2. 对rdd的每个分区做计算
3. rdd之间有依赖关系，可以溯源
4. rdd里面存的数据是key-value形式，则可以传递一个自定义的partition进行重新分区
5. 存储存取每个partitiion的优先位置。计算每个split时，在split所在机器的本地上运行task是最好的。也就是说 计算靠近数据

5.  Spark的内存计算模型是如何工作的？ 

内存管理策略：内存管理器、存储级别、缓存和持久化、内存溢出处理、内存使用监控、内存使用策略

6.  请解释一下Spark的“弹性”特性。

1. 存储弹性(数据持久化、数据分区、数据复制)
2. 容错弹性(任务重试、数据恢复、动态资源调整、容错机制(日志记录、检查点))

7.  Spark Streaming与Spark SQL有什么区别？ 

  a. 处理的数据类型

     spark streaming主要处理实时流数据，例如来自传感器、日志、社交媒体等的连续数据流

     spark sql侧重于处理结构化的静态数据，例如关系型数据库中的表、parquet格式的文件等

  b.处理方式：

     spark streaming以微批处理的方式处理流数据，将数据流切分成小的批次进行处理

     spark sql 通常是对已经存在的数据集进行一次性的查询和分析操作

8.  Spark如何处理流数据？请举例说明。

     主要通过spark streaming实现。Spark streaming 是spark用于处理实时数据流的组件，它允许你将实时数据流分割成一系列小的批处理，然后在每个微批上运行你的处理逻辑。

步骤：

1.创建一个spark应用程序，并使用sparkcontext初始化spark streaming应用

2.创建dstream：dstream是spark streaming中的基本数据流抽象，定义一个函数从数据源创建dstream

3.在每个微批上运行你的数据处理逻辑

4.运行 spark streaming应用程序

9.  Spark的持久化有哪些级别？它们之间有什么区别？

1. memory_only  缓存到内存里面
2. memory_and_disk 优先存内存，内存不足，存储在磁盘上
3. memory_only_ser 将rdd数据序列化后存储在内存中，能节省内存空间
4. memory_and_disk_ser: 类似memory_only_ser，但内存不足时会将数据存储到磁盘
5. disk_only: 将rdd数据全部存储在磁盘中

序列化：是指将对象转换为字节流的过程，以便于在内存、磁盘、网络中传输或存储

10.  Spark的广播变量和累加器有什么用？

1. 广播变量主要用于在集群中的各个节点之间高效地共享只读文件（比如将小表数据广播到大表数据节点进行本地计算）
2. 累加器可以实现不同节点之间的共享和累加计算。比如在通过数据集中某个字段值大于10的记录数量，可以创建一个累加器，在处理数据时判断并对累加器进行累加。

 11.  Spark的Shuffle操作是如何进行的？

根据分区策略，每个执行器将数据按照键分组，并发送到相应的目标分区，对每个执行器内部的数据根据键进行排序，写入磁盘，任务调度，决定哪些任务需要拉取哪些shuffle文件，数据拉取、数据合并、数据读取。

12.  Spark中如何进行数据的分区？分区策略对性能有何影响？

spark分区是根本设置的分区策略进行分区的，分区策略有hash分区、range分区(按照指定键值的范围来划分分区)、自定义分区

影响：提高数据读取策略、计算效率、容错性

13.  Spark如何实现数据并行处理？请给出一个具体示例。

分区、执行器都可以实现数据并行处理

14.  Spark如何处理大数据集的内存溢出问题？

1. 采用序列化存储、数据压缩
2. 内存管理策略：内存管理器、存储级别、缓存和持久化、内存溢出处理、内存使用监控、内存使用策略

15.  Spark的SparkContext和JobTracker、TaskTracker有什么关系？ 

1. sparkcontext：spark应用程序的控制中心，连接spark集群、任务提交、状态监控、配置参数、rdd创建、执行转换和行动操作等等。
2. jobtracker：集群的主节点，负责资源管理和作业调度。
3. tasktracker：工作节点，负责执行分配给它的任务。

早期版本里面，sparkcontext负责与jobtracker通信，提交作业，并管理任务的执行。tasktracker执行jobtracker分配的任务

16.  Spark如何优化数据读写操作？请给出一些建议。

spark的读写流程：数据源加载-RDD转换-持久化-action

读优化：内存缓存、宽窄依赖、数据局部性(spark尝试将数据处理任务调度到存储数据的节点上，减少网络传输延迟)、

写优化：压缩和编码、并行写入、

17.  Spark如何与Hive集成？请简述一下流程

Apache spark与apache hive的集成主要通过spark sql实现，spark sql是spark提供的一个用于处理结构化数据的模块，它允许spark运行sql查询并利用hive的元数据和数据仓库功能。

18.  Spark如何与HDFS、S3等存储系统集成？

配置spark以访问hdfs、s3存储系统，并使用相应的url格式来指定数据路径，从而读取和处理在这些系统中的数据。

19.  Spark如何与其他编程语言集成使用？请举例说明。

1.可以使用spark的各种api，如java api、r api、

2.使用Spark的高级API（如DataFrame和Dataset）

这篇关于spark全面个人总结（20个面试点）非网文 持续更新中的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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