spark常见面试题

涵盖核心概念、性能优化等多方面

在大数据领域，spark是一个应用广泛的计算框架，面试中也经常会被问到相关问题。以下是一些spark常见面试题的介绍。

spark核心概念

首先可能会被问到spark的核心概念，比如rdd（弹性分布式数据集）。rdd是spark最基本的数据抽象，它是一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。例如，从文件系统中读取数据生成的rdd，每个分区对应文件的一部分。面试时，可能会让解释rdd的特性和优势，特性包括容错性，因为它可以通过血统关系进行恢复；优势在于它能高效地进行并行计算。还有dag（有向无环图），它是spark任务调度的基础，将复杂的计算任务分解成多个阶段，每个阶段包含多个任务。比如一个复杂的数据分析任务，会被构建成一个dag，通过调度器依次执行各个阶段。

spark运行模式

spark有多种运行模式，常见的有local模式、standalone模式、yarn模式和mesos模式。local模式主要用于开发和测试，它在本地机器上模拟集群环境运行。例如，在开发一个简单的spark程序时，可以使用local模式快速验证代码的正确性。standalone模式是spark自带的集群管理模式，它有自己的master和worker节点。在一些小型企业的集群中可能会使用standalone模式。yarn模式是在hadoop集群上运行spark的模式，它借助yarn进行资源管理。很多大型企业使用hadoop集群，spark程序就可以运行在yarn上，充分利用集群资源。mesos模式则是与mesos集群管理系统集成，适用于多种计算框架混合部署的场景。

spark性能优化

性能优化是spark面试中的重点。一方面可以从数据倾斜方面进行优化，数据倾斜是指数据在各个分区上分布不均匀，导致某些任务执行时间过长。比如在进行join操作时，如果某个键对应的数据量特别大，就会出现数据倾斜。可以通过加盐、预聚合等方法解决。另一方面，合理调整资源参数也很重要，如调整executor的数量、内存大小等。例如，当发现任务执行缓慢时，可以适当增加executor的内存，提高计算效率。

spark streaming

spark streaming是spark的实时流处理组件。面试中可能会问到它的工作原理，它是将实时数据流按时间片划分成小的批处理作业，然后利用spark的批处理引擎进行处理。比如处理实时的日志数据，将每秒产生的日志数据划分成一个小的批次，然后进行分析。还可能会问到它的容错机制，spark streaming通过检查点和血统关系来实现容错。当某个节点出现故障时，可以通过检查点和血统信息恢复数据和计算状态。

spark sql

spark sql是用于处理结构化数据的模块。它提供了dataframe和dataset两种数据抽象。dataframe是带有schema信息的分布式数据集，类似于传统数据库中的表。例如，从csv文件中读取数据生成dataframe，可以方便地进行sql查询。dataset则是强类型的分布式数据集，它结合了rdd的优点和dataframe的结构化特性。在面试中，可能会让比较dataframe和dataset的优缺点，dataframe的优点是操作方便，适合进行通用的数据分析；缺点是类型不够安全。dataset的优点是类型安全，适合进行复杂的业务逻辑处理；缺点是使用起来相对复杂一些。