Spark优越性
一、Spark 的5大优势： 1. 更高的性能。因为数据被加载到集群主机的分布式内存中。数据可以被快速的转换迭代，并缓存用以后续的频繁访问需求。在数据全部加载到内存的情况下，Spark可以比Hadoop快100倍，在内存不够存放所有数据的情况下快hadoop10倍。 2. 通过建立在Java,Scala,Python,SQL（应对交互式查询）的标准API以方便各行各业使用，同时还含有大量开箱即用的机器学习库。 3. 与现有Hadoop 1和2.x(YARN)生态兼容，因此机构可以无缝迁移。 4. 方便下载和安装。方便的shell（REPL: Read-Eval-Print-Loop）可以对API进行交互式的学习。 5. 借助高等级的架构提高生产力，从而可以讲精力放到计算上。
二、MapReduce与Spark相比，有哪些异同点： 1、基本原理上： （1） MapReduce：基于磁盘的大数据批量处理系统 （2）Spark：基于RDD(弹性分布式数据集)数据处理，显示将RDD数据存储到磁盘和内存中。 2、模型上： （1） MapReduce可以处理超大规模的数据，适合日志分析挖掘等较少的迭代的长任务需求，结合了数据的分布式的计算。 （2） Spark：适合数据的挖掘，机器学习等多轮迭代式计算任务。
在Spark中，一个应用程序包含多个job任务，在MapReduce中，一个job任务就是一个应用
Spark为什么快，Spark SQL 一定比 Hive 快吗
From: https://blog.csdn.net/Stefan_xiepj/article/details/80347720
Spark SQL 比 Hadoop Hive 快，是有一定条件的，而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快，相反，Hive 的 HQL 引擎还比 Spark SQL 的引擎更快。其实，关键还是在于 Spark 本身快。
消除了冗余的 HDFS 读写: Hadoop 每次 shuffle 操作后，必须写到磁盘，而 Spark 在 shuffle 后不一定落盘，可以 cache 到内存中，以便迭代时使用。如果操作复杂，很多的 shufle 操作，那么 Hadoop 的读写 IO 时间会大大增加，也是 Hive 更慢的主要原因了。 消除了冗余的 MapReduce 阶段: Hadoop 的 shuffle 操作一定连着完整的 MapReduce 操作，冗余繁琐。而 Spark 基于 RDD 提供了丰富的算子操作，且 reduce 操作产生 shuffle 数据，可以缓存在内存中。 JVM 的优化: Hadoop 每次 MapReduce 操作，启动一个 Task 便会启动一次 JVM，基于进程的操作。而 Spark 每次 MapReduce 操作是基于线程的，只在启动 Executor 是启动一次 JVM，内存的 Task 操作是在线程复用的。每次启动 JVM 的时间可能就需要几秒甚至十几秒，那么当 Task 多了，这个时间 Hadoop 不知道比 Spark 慢了多少。 记住一种反例 考虑一种极端查询: Select month_id, sum(sales) from T group by month_id; 这个查询只有一次 shuffle 操作，此时，也许 Hive HQL 的运行时间也许比 Spark 还快，反正 shuffle 完了都会落一次盘，或者都不落盘。 结论 Spark 快不是绝对的，但是绝大多数，Spark 都比 Hadoop 计算要快。这主要得益于其对 mapreduce 操作的优化以及对 JVM 使用的优化。
RDD, DAG, Stage怎么理解？
DAG Spark 中使用 DAG 对 RDD 的关系进行建模，描述了 RDD 的依赖关系，这种关系也被称之为 lineage（血缘），RDD 的依赖关系使用 Dependency 维护。DAG 在 Spark 中的对应的实现为 DAGScheduler。
RDD RDD 是 Spark 的灵魂，也称为弹性分布式数据集。一个 RDD 代表一个可以被分区的只读数据集。RDD 内部可以有许多分区(partitions)，每个分区又拥有大量的记录(records)。Rdd的五个特征： 1. dependencies: 建立 RDD 的依赖关系，主要 RDD 之间是宽窄依赖的关系，具有窄依赖关系的 RDD 可以在同一个 stage 中进行计算。 2. partition: 一个 RDD 会有若干个分区，分区的大小决定了对这个 RDD 计算的粒度，每个 RDD 的分区的计算都在一个单独的任务中进行。 3. preferedlocations: 按照“移动数据不如移动计算”原则，在 Spark 进行任务调度的时候，优先将任务分配到数据块存储的位置。 4. compute: Spark 中的计算都是以分区为基本单位的，compute 函数只是对迭代器进行复合，并不保存单次计算的结果。 5. partitioner: 只存在于（K,V）类型的 RDD 中，非（K,V）类型的 partitioner 的值就是 None。
RDD 的算子主要分成2类，action 和 transformation。这里的算子概念，可以理解成就是对数据集的变换。action 会触发真正的作业提交，而 transformation 算子是不会立即触发作业提交的。每一个 transformation 方法返回一个新的 RDD。只是某些 transformation 比较复杂，会包含多个子 transformation，因而会生成多个 RDD。这就是实际 RDD 个数比我们想象的多一些 的原因。通常是，当遇到 action 算子时会触发一个job的提交，然后反推回去看前面的 transformation 算子，进而形成一张有向无环图。
Stage 在 DAG 中又进行 stage 的划分，划分的依据是依赖是否是 shuffle 的，每个 stage 又可以划分成若干 task。接下来的事情就是 driver 发送 task 到 executor，executor 自己的线程池去执行这些 task，完成之后将结果返回给 driver。action 算子是划分不同 job 的依据。
RDD 如何通过记录更新的方式容错
RDD 的容错机制实现分布式数据集容错方法有两种: 1. 数据检查点 2. 记录更新。
RDD 采用记录更新的方式：记录所有更新点的成本很高。所以，RDD只支持粗颗粒变换，即只记录单个块（分区）上执行的单个操作，然后创建某个 RDD 的变换序列（血统 lineage）存储下来；变换序列指，每个 RDD 都包含了它是如何由其他 RDD 变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。因此 RDD 的容错机制又称“血统”容错。
