1、spark的有几种部署模式，每种模式特点？
1）本地模式 Spark不一定非要跑在hadoop集群，可以在本地，起多个线程的方式来指定。将Spark应用以多线程的方式直接运行在本地，一般都是为了方便调试，本地模式分三类 local：只启动一个executor local[k]:启动k个executor local[ * ]:启动跟cpu数目相同的 executor
2）standalone模式 分布式部署集群，自带完整的服务，资源管理和任务监控是Spark自己监控，这个模式也是其他模式的基础。
3）Spark on yarn模式 分布式部署集群，资源和任务监控交给yarn管理，但是目前仅支持粗粒度资源分配方式，包含cluster和client运行模式，cluster适合生产，driver运行在集群子节点，具有容错功能，client适合调试，dirver运行在客户端。
4）Spark On Mesos模式。 官方推荐这种模式（当然，原因之一是血缘关系）。正是由于Spark开发之初就考虑到支持Mesos，因此，目前而言，Spark运行在Mesos上会比运行在YARN上更加灵活，更加自然。用户可选择两种调度模式之一运行自己的应用程序：（1）粗粒度模式（Coarse-grained Mode）：每个应用程序的运行环境由一个Dirver和若干个Executor组成，其中，每个Executor占用若干资源，内部可运行多个Task（对应多少个“slot”）。应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源，即使不用，最后程序运行结束后，回收这些资源。（2）细粒度模式（Fine-grained Mode）：鉴于粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark On Mesos还提供了另外一种调度模式：细粒度模式，这种模式类似于现在的云计算，思想是按需分配。
2、Spark为什么比mapreduce快？
1）基于内存计算，减少低效的磁盘交互；
2）高效的调度算法，基于DAG；
3）容错机制Linage，精华部分就是DAG和Lingae
简单说一下hadoop和spark的shuffle相同和差异？
1）从 high-level 的角度来看，两者并没有大的差别。都是将 mapper（Spark 里是 ShuffleMapTask）的输出进行 partition，不同的 partition 送到不同的 reducer（Spark 里 reducer 可能是下一个 stage 里的 ShuffleMapTask，也可能是 ResultTask）。Reducer 以内存作缓冲区，边 shuffle 边 aggregate 数据，等到数据 aggregate 好以后进行 reduce() （Spark 里可能是后续的一系列操作）。
2）从 low-level 的角度来看，两者差别不小。Hadoop MapReduce 是 sort-based，进入 combine() 和 reduce() 的 records 必须先 sort。这样的好处在于 combine/reduce() 可以处理大规模的数据，因为其输入数据可以通过外排得到（mapper 对每段数据先做排序，reducer 的 shuffle 对排好序的每段数据做归并）。目前的 Spark 默认选择的是 hash-based，通常使用 HashMap 来对 shuffle 来的数据进行 aggregate，不会对数据进行提前排序。如果用户需要经过排序的数据，那么需要自己调用类似 sortByKey() 的操作；如果你是Spark 1.1的用户，可以将spark.shuffle.manager设置为sort，则会对数据进行排序。在Spark 1.2中，sort将作为默认的Shuffle实现。
3）从实现角度来看，两者也有不少差别。Hadoop MapReduce 将处理流程划分出明显的几个阶段：map(), spill, merge, shuffle, sort, reduce() 等。每个阶段各司其职，可以按照过程式的编程思想来逐一实现每个阶段的功能。在 Spark 中，没有这样功能明确的阶段，只有不同的 stage 和一系列的 transformation()，所以 spill, merge, aggregate 等操作需要蕴含在 transformation() 中。如果我们将 map 端划分数据、持久化数据的过程称为 shuffle write，而将 reducer 读入数据、aggregate 数据的过程称为 shuffle read。那么在 Spark 中，问题就变为怎么在 job 的逻辑或者物理执行图中加入 shuffle write 和 shuffle read的处理逻辑？以及两个处理逻辑应该怎么高效实现？Shuffle write由于不要求数据有序，shuffle write 的任务很简单：将数据 partition 好，并持久化。之所以要持久化，一方面是要减少内存存储空间压力，另一方面也是为了 fault-tolerance。
4、spark工作机制？
① 构建Application的运行环境，Driver创建一个SparkContext
② SparkContext向资源管理器（Standalone、Mesos、Yarn）申请Executor资源，资源管理器启动StandaloneExecutorbackend（Executor）
③ Executor向SparkContext申请Task
④ SparkContext将应用程序分发给Executor
⑤ SparkContext就建成DAG图，DAGScheduler将DAG图解析成Stage，每个Stage有多个task，形成taskset发送给task Scheduler，由task Scheduler将Task发送给Executor运行
⑥ Task在Executor上运行，运行完释放所有资源
5、spark的优化怎么做？
Spark调优比较复杂，但是大体可以分为三个方面来进行
1）平台层面的调优：防止不必要的jar包分发，提高数据的本地性，选择高效的存储格式如parquet
2）应用程序层面的调优：过滤操作符的优化降低过多小任务，降低单条记录的资源开销，处理数据倾斜，复用RDD进行缓存，作业并行化执行等等
3）JVM层面的调优：设置合适的资源量，设置合理的JVM，启用高效的序列化方法如kyro，增大off head内存等等
6、数据本地性是在哪个环节确定的？
具体的task运行在那他机器上，dag划分stage的时候确定的
7、RDD的弹性表现在哪几点？
1）自动的进行内存和磁盘的存储切换；
2）基于Lineage的高效容错；
3）task如果失败会自动进行特定次数的重试；
4）stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会计算失败的分片；
5）checkpoint和persist，数据计算之后持久化缓存；
6）数据调度弹性，DAG TASK调度和资源无关；
7）数据分片的高度弹性。
8、RDD有哪些缺陷？
1）不支持细粒度的写和更新操作（如网络爬虫），spark写数据是粗粒度的。所谓粗粒度，就是批量写入数据，为了提高效率。但是读数据是细粒度的也就是说可以一条条的读。
2）不支持增量迭代计算，Flink支持
9、Spark的shuffle过程？
从下面三点去展开
1）shuffle过程的划分
2）shuffle的中间结果如何存储
3）shuffle的数据如何拉取过来 可以参考这篇博文：http://www.cnblogs.com/jxhd1/p/6528540.html
10、 Spark的数据本地性有哪几种？
11、Spark为什么要持久化，一般什么场景下要进行persist操作？
12、介绍一下join操作优化经验？
13、描述Yarn执行一个任务的过程？
1）客户端client向ResouceManager提交Application，ResouceManager接受Application并根据集群资源状况选取一个node来启动Application的任务调度器driver（ApplicationMaster）。
2）ResouceManager找到那个node，命令其该node上的nodeManager来启动一个新的 JVM进程运行程序的driver（ApplicationMaster）部分，driver（ApplicationMaster）启动时会首先向ResourceManager注册，说明由自己来负责当前程序的运行。
14、Spark on Yarn 模式有哪些优点？
15、谈谈你对container的理解？
16、Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处？
1）如果说HDFS是大数据时代分布式文件系统首选标准，那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准。
17、介绍parition和block有什么关联关系？
18、Spark应用程序的执行过程是什么？
19、不需要排序的hash shuffle是否一定比需要排序的sort shuffle速度快？
不一定，当数据规模小，Hash shuffle快于Sorted Shuffle数据规模大的时候；当数据量大，sorted Shuffle会比Hash shuffle快很多，因为数量大的有很多小文件，不均匀，甚至出现数据倾斜，消耗内存大，1.x之前spark使用hash，适合处理中小规模，1.x之后，增加了Sorted shuffle，Spark更能胜任大规模处理了。
20、Sort-based shuffle的缺陷?
1）如果mapper中task的数量过大，依旧会产生很多小文件，此时在shuffle传递数据的过程中reducer段，reduce会需要同时大量的记录进行反序列化，导致大量的内存消耗和GC的巨大负担，造成系统缓慢甚至崩溃。
2）如果需要在分片内也进行排序，此时需要进行mapper段和reducer段的两次排序。
21、spark.storage.memoryFraction参数的含义,实际生产中如何调优？
1）用于设置RDD持久化数据在Executor内存中能占的比例，默认是0.6,，默认Executor 60%的内存，可以用来保存持久化的RDD数据。根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘；
2）如果持久化操作比较多，可以提高spark.storage.memoryFraction参数，使得更多的持久化数据保存在内存中，提高数据的读取性能，如果shuffle的操作比较多，有很多的数据读写操作到JVM中，那么应该调小一点，节约出更多的内存给JVM，避免过多的JVM gc发生。在web ui中观察如果发现gc时间很长，可以设置spark.storage.memoryFraction更小一点。
22、介绍一下你对Unified Memory Management内存管理模型的理解？
23、Spark有哪两种算子？
Transformation（转化）算子和Action（执行）算子。
24、Spark有哪些聚合类的算子,我们应该尽量避免什么类型的算子？
在我们的开发过程中，能避免则尽可能避免使用reduceByKey、join、distinct、repartition等会进行shuffle的算子，尽量使用map类的非shuffle算子。这样的话，没有shuffle操作或者仅有较少shuffle操作的Spark作业，可以大大减少性能开销。
25、如何从Kafka中获取数据？
1）基于Receiver的方式
这种方式使用Receiver来获取数据。Receiver是使用Kafka的高层次Consumer API来实现的。receiver从Kafka中获取的数据都是存储在Spark Executor的内存 中的，然后Spark Streaming启动的job会去处理那些数据。
2）基于Direct的方式
这种新的不基于Receiver的直接方式，是在Spark 1.3中引入的，从而能够确保更加健壮的机制。替代掉使用Receiver来接收数据后，这种方式会周期性地 查询Kafka，来获得每个topic partition的最新的offset，从而定义每个batch的offset的范围。当处理数据的job启动时，就会使用Kafka的简单consumer api来 获取Kafka指定offset范围的数据。
26、RDD创建有哪几种方式？
1）使用程序中的集合创建rdd
2）使用本地文件系统创建rdd
3）使用hdfs创建rdd
4）基于数据库db创建rdd
5）基于Nosql创建rdd，如hbase
6）基于s3创建rdd
7）基于数据流，如socket创建rdd
27、Spark并行度怎么设置比较合适？
spark并行度，每个core承载24个partition,如，32个core，那么64128之间的并行度，也就是设置64~128个partion，并行读和数据规模无关， 只和内存使用量和cpu使用时间有关。
28、Spark如何处理不能被序列化的对象？
将不能序列化的内容封装成object。
29、collect功能是什么，其底层是怎么实现的？
driver通过collect把集群中各个节点的内容收集过来汇总成结果，collect返回结果是Array类型的，collect把各个节点上的数据抓过来， 抓过来数据是Array型，collect对Array抓过来的结果进行合并，合并后Array中只有一个元素，是tuple类型（KV类型的）的。
30、为什么Spark Application在没有获得足够的资源，job就开始执行了，可能会导致什么什么问题发生？
会导致执行该job时候集群资源不足，导致执行job结束也没有分配足够的资源，分配了部分Executor，该job就开始执行task，应该是task的调度线程 和Executor资源申请是异步的；如果想等待申请完所有的资源再执行job的：需要将spark.scheduler.maxRegisteredResourcesWaitingTime设置的很大；spark.scheduler.minRegisteredResourcesRatio 设置为1，但是应该结合实际考虑,否则很容易出现长时间分配不到资源，job一直不能运行的情况。
31、map与flatMap的区别？
map：对RDD每个元素转换，文件中的每一行数据返回一个数组对象。flatMap：对RDD每个元素转换，然后再扁平化。将所有的对象合并为一个对象，文件中的所有行数据仅返回一个数组对象，会抛弃值为null的值。
32、Spark on Mesos中，什么是的粗粒度分配，什么是细粒度分配，各自的优点和缺点是什么？
1）粗粒度：启动时就分配好资源， 程序启动，后续具体使用就使用分配好的资源，不需要再分配资源；优点：作业特别多时，资源复用率高，适合粗粒度；缺点：容易资源浪费，假如一个job有1000个task，完成了999个，还有一个没完成，那么使用粗粒度，999个资源就会闲置在那里，资源浪费。
2）细粒度分配：用资源的时候分配，用完了就立即回收资源，启动会麻烦一点，启动一次分配一次，会比较麻烦。
33、driver的功能是什么？
1）一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，具有main函数，并且有SparkContext的实例，是程序的入口点；
2）功能：负责向集群申请资源，向master注册信息，负责了作业的调度，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler， TaskScheduler。
34、Spark技术栈有哪些组件，每个组件都有什么功能，适合什么应用场景？
可以画一个这样的技术栈图先，然后分别解释下每个组件的功能和场景 1）Spark core：是其它组件的基础，spark的内核，主要包含：有向循环图、RDD、Lingage、Cache、broadcast等，并封装了底层通讯框架， 是Spark的基础。
2）SparkStreaming是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字） 进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。
3）Spark sql：Shark是SparkSQL的前身，Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行外部查询， 同时进行更复杂的数据分析。
4）BlinkDB ：是一个用于在海量数据上运行交互式 SQL 查询的大规模并行查询引擎，它允许用户通过权衡数据精度来提升查询响应时间，其数据的精度 被控制在允许的误差范围内。
5）MLBase是Spark生态圈的一部分专注于机器学习，让机器学习的门槛更低，让一些可能并不了解机器学习的用户也能方便地使用MLbase。MLBase分为四部分：MLlib、MLI、ML Optimizer和MLRuntime。
6）GraphX是Spark中用于图和图并行计算。
35、Spark中Worker的主要工作是什么？
主要功能：管理当前节点内存，CPU的使用状况，接收master分配过来的资源指令，通过ExecutorRunner启动程序分配任务，worker就类似于包工头， 管理分配新进程，做计算的服务，相当于process服务。
需要注意的是：
1）worker会不会汇报当前信息给master，worker心跳给master主要只有workid，它不会发送资源信息以心跳的方式给mater，master分配的时候就知道work， 只有出现故障的时候才会发送资源。
2）worker不会运行代码，具体运行的是Executor是可以运行具体appliaction写的业务逻辑代码，操作代码的节点，它不会运行程序的代码的。
36、Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别？
37、RDD机制？
Rdd分布式弹性数据集，简单的理解成一种数据结构，是spark框架上的通用货币。所有算子都是基于rdd来执行的，不同的场景会有不同的rdd实现类， 但是都可以进行互相转换。rdd执行过程中会形成dag图，然后形成lineage保证容错性等。从物理的角度来看rdd存储的是block和node之间的映射。
38、什么是RDD宽依赖和窄依赖？
RDD和它依赖的parent RDD(s)的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency） 1）窄依赖指的是每一个parent RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用 2）宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个parent RDD的Partition
39、cache和pesist的区别？
cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的，这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了，可以大大节省程序运行时间 1）cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，cache调用了persist，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别；2）executor执行的时候，默认60%做cache，40%做task操作，persist是最根本的函数，最底层的函数。
40、 cache后面能不能接其他算子,它是不是action操作？
cache可以接其他算子，但是接了算子之后，起不到缓存应有的效果，因为会重新触发cache。cache不是action操作。
41、reduceByKey是不是action？
不是，很多人都会以为是action，reduce rdd是action
42、 RDD通过Linage（记录数据更新）的方式为何很高效？
其他面试题推荐
代码语言：javascript复制1.rdd的属性
2.算子分为哪几类(RDD支持哪几种类型的操作)
3.创建rdd的几种方式
4.spark运行流程
5.Spark中coalesce与repartition的区别
6.sortBy 和 sortByKey的区别
7.map和mapPartitions的区别
8.数据存入Redis 优先使用map mapPartitions foreach foreachPartions哪个
9.reduceByKey和groupBykey的区别
10.cache和checkPoint的比较
11.spark streaming流式统计单词数量代码
12.简述map和flatMap的区别和应用场景
13.计算曝光数和点击数
14.分别列出几个常用的transformation和action算子
15.按照需求使用spark编写以下程序，要求使用scala语言
16.spark应用程序的执行命令是什么？
17.Spark应用执行有哪些模式，其中哪几种是集群模式
18.请说明spark中广播变量的用途
19.以下代码会报错吗？如果会怎么解决 val arr = new ArrayList[String]; arr.foreach(println)
20.写出你用过的spark中的算子，其中哪些会产生shuffle过程
21.Spark中rdd与partition的区别
22.请写出创建Dateset的几种方式
23.描述一下RDD，DataFrame，DataSet的区别？
24.描述一下Spark中stage是如何划分的？描述一下shuffle的概念
25.Spark 在yarn上运行需要做哪些关键的配置工作？如何kill -个Spark在yarn运行中Application
26.通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？请列举常见spark的运行模式？
27.RDD中的数据在哪？
28.如果对RDD进行cache操作后，数据在哪里？
29.Spark中Partition的数量由什么决定
30.Scala里面的函数和方法有什么区别
31.SparkStreaming怎么进行监控?
32.Spark判断Shuffle的依据?
33.Scala有没有多继承？可以实现多继承么？
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40.数据倾斜可能会导致哪些问题，如何监控和排查，在设计之初，要考虑哪些来避免
41.有一千万条短信，有重复，以文本文件的形式保存，一行一条数据，请用五分钟时间，找出重复出现最多的前10条
42.现有一文件，格式如下，请用spark统计每个单词出现的次数
43.共享变量和累加器
44.当 Spark 涉及到数据库的操作时，如何减少 Spark 运行中的数据库连接数？
45.特别大的数据，怎么发送到excutor中？
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50.spark_1.X与spark_2.X区别
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