Spark常见20个面试题（含大部分答案）

2022-09-30 17:08:52 浏览数 (1)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

1、什么是宽依赖，什么是窄依赖？哪些算子是宽依赖，哪些是窄依赖？ 窄依赖就是一个父RDD分区对应一个子RDD分区，如map，filter 或者多个父RDD分区对应一个子RDD分区，如co-partioned join

宽依赖是一个父RDD分区对应非全部的子RDD分区，如groupByKey，ruduceByKey 或者一个父RDD分区对应全部的子RDD分区，如未经协同划分的join https://www.jianshu.com/p/736a4e628f0f

2、Transformation和action算子有什么区别？举例说明 Transformation 变换/转换：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。Transformation 操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD 转换生成另一个 RDD 的转换操作不是马上执行，需要等到有 Action 操作的时候才会真正触发运算

map, filter

Action 行动算子：这类算子会触发 SparkContext 提交 Job 作业。 Action 算子会触发 Spark 提交作业（Job）。

count

3、讲解spark shuffle原理和特性？shuffle write 和 shuffle read过程做些什么？ https://blog.csdn.net/zhanglh046/article/details/78360762

4、Shuffle数据块有多少种不同的存储方式？分别是什么

  1. RDD数据块：用来存储所缓存的RDD数据。
  2. Shuffle数据块：用来存储持久化的Shuffle数据。
  3. 广播变量数据块：用来存储所存储的广播变量数据。
  4. 任务返回结果数据块：用来存储在存储管理模块内部的任务返回结果。通常情况下任务返回结果随任务一起通过Akka返回到Driver端。但是当任务返回结果很大时，会引起Akka帧溢出，这时的另一种方案是将返回结果以块的形式放入存储管理模块，然后在Driver端获取该数据块即可，因为存储管理模块内部数据块的传输是通过Socket连接的，因此就不会出现Akka帧溢出了。
  5. 流式数据块：只用在Spark Streaming中，用来存储所接收到的流式数据块

5、哪些spark算子会有shuffle？

  1. 去重，distinct
  2. 排序，groupByKey，reduceByKey等
  3. 重分区，repartition，coalesce
  4. 集合或者表操作，interection，join

https://kuncle.github.io/spark/2017/03/13/Spark的shuffle算子.html

6、讲解spark schedule（任务调度）？

https://www.cnblogs.com/missmzt/p/6734078.html

7、Spark stage是如何划分的？

  1. 从hdfs中读取文件后，创建 RDD 对象
  2. DAGScheduler模块介入运算，计算RDD之间的依赖关系。RDD之间的依赖关系就形成了DAG
  3. 每一个JOB被分为多个Stage，划分Stage的一个主要依据是当前计算因子的输入是否是确定的，如果是则将其分在同一个Stage，避免多个Stage之间的消息传递开销。

因此spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。

8、Spark cache一定能提升计算性能么？说明原因？ 不一定啊，cache是将数据缓存到内存里，当小数据量的时候是能提升效率，但数据大的时候内存放不下就会报溢出。

9、Cache和persist有什么区别和联系？ cache调用了persist方法，cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别。 https://blog.csdn.net/houmou/article/details/52491419

10、RDD是弹性数据集，“弹性”体现在哪里呢？你觉得RDD有哪些缺陷？

  1. 自动进行内存和磁盘切换
  2. 基于lineage的高效容错
  3. task如果失败会特定次数的重试
  4. stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会只计算失败的分片
  5. checkpoint【每次对RDD操作都会产生新的RDD，如果链条比较长，计算比较笨重，就把数据放在硬盘中】和persist 【内存或磁盘中对数据进行复用】(检查点、持久化)
  6. 数据调度弹性：DAG TASK 和资源管理无关
  7. 数据分片的高度弹性repartion

缺陷： 惰性计算的缺陷也是明显的：中间数据默认不会保存，每次动作操作都会对数据重复计算，某些计算量比较大的操作可能会影响到系统的运算效率

11、RDD有多少种持久化方式？memory_only如果内存存储不了，会怎么操作？ cache和persist memory_and_disk，放一部分到磁盘 MEMORY_ONLY_SER:同MEMORY_ONLY，但是会使用Java序列化方式，将Java对象序列化后进行持久化。可以减少内存开销，但是需要进行反序列化，因此会加大CPU开销。 MEMORY_AND_DSK_SER:同MEMORY_AND_DSK。但是使用序列化方式持久化Java对象。 DISK_ONLY:使用非序列化Java对象的方式持久化，完全存储到磁盘上。 MEMORY_ONLY_2或者MEMORY_AND_DISK_2等：如果是尾部加了2的持久化级别，表示会将持久化数据复用一份，保存到其他节点，从而在数据丢失时，不需要再次计算，只需要使用备份数据即可。

12、RDD分区和数据块有啥联系？

13、当GC时间占比很大可能的原因有哪些？对应的优化方法是？ 垃圾回收的开销和对象合数成正比，所以减少对象的个数，就能大大减少垃圾回收的开销。序列化存储数据，每个RDD就是一个对象。缓存RDD占用的内存可能跟工作所需的内存打架，需要控制好

14、Spark中repartition和coalesce异同？coalesce什么时候效果更高，为什么

代码语言：javascript复制
repartition(numPartitions:Int):RDD[T]
coalesce(numPartitions:Int, shuffle:Boolean=false):RDD[T]

以上为他们的定义，区别就是repartition一定会触发shuffle，而coalesce默认是不触发shuffle的。

他们两个都是RDD的分区进行重新划分，repartition只是coalesce接口中shuffle为true的简易实现，（假设RDD有N个分区，需要重新划分成M个分区）

减少分区提高效率

15、Groupbykey和reducebykey哪个性能更高，为什么？ reduceByKey性能高，更适合大数据集 https://www.jianshu.com/p/0c6705724cff

16、你是如何理解caseclass的？ https://blog.csdn.net/hellojoy/article/details/81034528

17、Scala里trait有什么功能，与class有何异同？什么时候用trait什么时候该用class 它可以被继承，而且支持多重继承，其实它更像我们熟悉的接口（interface），但它与接口又有不同之处是： trait中可以写方法的实现，interface不可以（java8开始支持接口中允许写方法实现代码了），这样看起来trait又很像抽象类

18、Scala 语法中to 和 until有啥区别 to 包含上界，until不包含上界

19、讲解Scala伴生对象和伴生类 单例对象与类同名时，这个单例对象被称为这个类的伴生对象，而这个类被称为这个单例对象的伴生类。伴生类和伴生对象要在同一个源文件中定义，伴生对象和伴生类可以互相访问其私有成员。不与伴生类同名的单例对象称为孤立对象。

代码语言：javascript复制
import scala.collection.mutable.Map
class ChecksumAccumulator { 

private var sum = 0
def add(b: Byte) { 

sum  = b
}
def checksum(): Int = ~(sum & 0xFF)   1
}
object ChecksumAccumulator { 

private val cache = Map[String, Int]()
def calculate(s: String): Int =
if (cache.contains(s))
cache(s)
else { 

val acc = new ChecksumAccumulator
for (c <- s)
acc.add(c.toByte)
val cs = acc.checksum()
cache  = (s -> cs)
println("s:" s " cs:" cs)
cs
}
def main(args: Array[String]) { 

println("Java 1:" calculate("Java"))
println("Java 2:" calculate("Java"))
println("Scala :" calculate("Scala"))
}
}

20、spark作业执行流程

  1. 客户端提交作业
  2. Driver启动流程
  3. Driver申请资源并启动其余Executor(即Container)
  4. Executor启动流程
  5. 作业调度，生成stages与tasks。
  6. Task调度到Executor上，Executor启动线程执行Task逻辑
  7. Driver管理Task状态
  8. Task完成，Stage完成，作业完成

21、Spark相比MapReduce的计算模型有哪些区别？

  1. spark处理数据是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘处理数据的。
  2. Spark在处理数据时构建了DAG有向无环图，减少了shuffle和数据落地磁盘的次数
  3. Spark是粗粒度资源申请，而MapReduce是细粒度资源申请

22、一个RDD的partition数量是由什么决定的？它和原始输入数据的文件数量是怎么样的对应关系？ https://blog.csdn.net/mzqadl/article/details/104217828

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