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大数据工具Spark的常见面试题

Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它可以实现批处理、流处理、机器学习、图计算等多种应用场景。Spark的优势在于其高效的分布式计算能力，以及丰富的API和组件。Spark也是目前大数据领域最热门的技术之一，因此掌握Spark相关的知识和技能对于求职者来说非常重要。

本文将介绍一些Spark的常见面试题，帮助大家复习和巩固Spark的核心概念和原理，以及掌握一些实际问题的解决方法。本文主要分为以下几个部分：

• Spark基础知识
• Spark核心组件
• Spark性能优化
• Spark实战案例

Spark基础知识

1. 什么是Spark？

Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了一个统一的编程模型，让开发者可以使用Scala、Java、Python或R等语言编写并行化的应用程序，并运行在多种集群环境中。Spark最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，并于2013年成为Apache顶级项目。

2. Spark有哪些特点？

• 基于内存计算：Spark可以将数据缓存在内存中进行多次迭代计算，避免了频繁地读写磁盘，从而提高了计算速度。
• 延迟计算：Spark采用了延迟计算（lazy evaluation）的策略，即只有当需要输出结果时才会触发真正的计算过程，这样可以避免不必要的中间结果生成和传输。
• 弹性分布式数据集（RDD）：RDD是Spark最核心的抽象概念，它表示一个可并行操作、可容错、可缓存、只读的分布式数据集合。RDD支持两种类型的操作：转换（transformation）和行动（action）。转换操作会生成新的RDD，而行动操作会触发真正的计算并返回结果。
• DAG调度引擎：DAG（Directed Acyclic Graph）是有向无环图的缩写，它表示一个任务执行过程中各个阶段之间依赖关系。Spark会将用户编写的程序转换为DAG，并根据DAG进行优化和调度。
• 统一编程模型：Spark提供了统一且丰富多样化API和组件库来支持不同类型和场景下大数据处理需求。例如：
  • Spark SQL：支持结构化或半结构化数据查询与分析
  • Spark Streaming：支持流式数据处理与实时分析
  • MLlib：支持机器学习与推荐系统
  • GraphX：支持图形数据处理与分析

3. Spark有哪些部署模式？

• Local模式：在单机上运行，在本地测试或调试时使用。
• Standalone模式：使用自带集群管理器，在单个或多个节点上运行。
• YARN模式：使用Hadoop YARN作为集群管理器，在Hadoop集群上运行。