前言
大家好，我是程序员
manor。作为一名大数据专业学生、爱好者，深知面试重要性，很多学生已经进入暑假模式，暑假也不能懈怠，正值金九银十的秋招 接下来我准备用30天时间，基于大数据开发岗面试中的高频面试题，以每日5题的形式，带你过一遍常见面试题及恰如其分的解答。 相信只要一路走来，日积月累，我们终会在最高处见。 以古人的话共勉：道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期！
本栏目大数据开发岗高频面试题主要出自
大数据技术专栏的各个小专栏,由于个别笔记上传太早,排版杂乱,后面会进行原文美化、增加。
文章目录- theme: juejin
- 前言
- 面试题 01、运行资源优化配置 -num-executors
- 面试题02、运行资源优化配置 -executor-memory
- 面试题03、运行资源优化配置 -executor-cores
- 面试题04、运行资源优化配置 -driver-memory
- 面试题05、运行资源优化配置 -spark.default.parallelism
- 文档链接:
- 总结
停
不要往下滑了，
默默想5min，
看看这些面试题你都会吗？
一个CPU core同一时间只能执行一个线程。而每个Executor进程上分配到的多个task，都是以每个task一条线程的方式，多线程并发运行的。
一个应用提交的时候设置多大的内存？设置多少Core？设置几个Executor？
以下答案仅供参考：
./bin/spark-submit
–master yarn-cluster
–num-executors 100
–executor-memory 6G
–executor-cores 4
–driver-memory 1G
–conf spark.default.parallelism=1000
–conf spark.storage.memoryFraction=0.5
–conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3
面试题 01、运行资源优化配置 -num-executors
参数说明：该参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。 参数调优建议：每个Spark作业的运行一般设置50~100个左右的Executor进程比较合适，设置太少或太多的Executor进程都不好。设置的太少，无法充分利用集群资源；设置的太多的话，大部分队列可能无法给予充分的资源。
面试题02、运行资源优化配置 -executor-memory
参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的内存。Executor内存的大小，很多时候直接决定了Spark作业的性能，而且跟常见的JVM OOM异常，也有直接的关联。 参数调优建议：每个Executor进程的内存设置4G~8G较为合适。但是这只是一个参考值，具体的设置还是得根据不同部门的资源队列来定。可以看看自己团队的资源队列的最大内存限制是多少， num-executors * executor-memory，是不能超过队列的最大内存量的。
此外，如果你是跟团队里其他人共享这个资源队列，那么申请的内存量最好不要超过资源队列最大总内存的1/3~1/2，避免你自己的Spark作业占用了队列所有的资源，导致别的同事的作业无法运行。
面试题03、运行资源优化配置 -executor-cores
参数说明：该参数用于设置每个Executor进程的CPU core数量。这个参数决定了每个Executor进程并行执行task线程的能力。因为每个CPU core同一时间只能执行一个task线程，因此每个Executor进程的CPU core数量越多，越能够快速地执行完分配给自己的所有task线程。 参数调优建议：Executor的CPU core数量设置为2~4个较为合适。同样得根据不同部门的资源队列来定，可以看看自己的资源队列的最大CPU core限制是多少，再依据设置的Executor数量，来决定每个Executor进程可以分配到几个CPU core。同样建议，如果是跟他人共享这个队列，
那么num-executors * executor-cores不要超过队列总CPU core的1/3~1/2左右比较合适，也是避免影响其他同事的作业运行。
面试题04、运行资源优化配置 -driver-memory
参数说明：该参数用于设置Driver进程的内存。 参数调优建议：Driver的内存通常来说不设置，或者设置1G左右应该就够了。唯一需要注意的一点是，如果需要使用collect算子将RDD的数据全部拉取到Driver上进行处理（或者是用map side join操作），那么必须确保Driver的内存足够大，否则会出现OOM内存溢出的问题。
面试题05、运行资源优化配置 -spark.default.parallelism
参数说明：该参数用于设置每个stage的默认task数量，也可以认为是分区数。这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。 参数调优建议：Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。很多人常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），如果task数量偏少的话，就会导致你前面设置好的Executor的参数都前功尽弃。试想一下，无论你的Executor进程有多少个，内存和CPU有多大，但是task只有1个或者10个，那么90%的Executor进程可能根本就没有task执行，也就是白白浪费了资源！因此Spark官网建议的设置原则是， 设置该参数为num-executors ***** executor-cores的2~3倍较为合适，比如Executor的总CPU core数量为300个，那么设置1000个task是可以的，此时可以充分地利用Spark集群的资源。
文档链接:
https://kdocs.cn/l/cqG2uAViHXwu[大数据精选面试题目160道.docx]
总结
今天我们复习了面试中常考的数据倾斜相关的五个问题，你做到心中有数了么？ 其实做这个专栏我也有私心，就是希望借助每天写一篇面试题，督促自己学习，以免在面试期间尴尬！平时不流汗,面试多流泪!
对了，如果你的朋友也在准备面试，请将这个系列扔给他，
好了，今天就到这里，学废了的同学，记得在评论区留言：打卡。给同学们以激励。
