大数据开发（Spark面试真题-卷一）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了大数据开发（Spark面试真题-卷一）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1、什么是Spark Streaming？简要描述其工作原理。

Spark Streaming是Spark提供用于实时流式数据处理和分析的库。它基于离散时间间隔将原始流式数据划分为小的批处理，然后将这些批次数据提供给Spark引擎进行处理。

Spark Streaming的工作原理如下：

不断从流源接收数据，并将其划分为微批次。
将每个微批次传递给Spark引擎。
Spark引擎对每个微批次执行相同的操作，如数据转换、过滤和聚合等。
处理结果可以写入外部存储系统或输出到其它系统。

2、什么是Spark内存管理机制？请解释其中的主要概念，并说明其作用。

Spark内存管理机制通过动态划分内存空间为执行引擎和缓存两个部分来优化计算和访问速度。以下是主要概念及其作用：

Executor Memory（执行内存）：执行内存用于保存RDD转换操作生成的执行结果及相关遍历。它直接影响了并行处理任务时可利用的资源量。
Storage Memory（缓存内存）：缓存部分被称为Storage Memory，并且用于缓冲磁盘读写操作中频繁访问的数据块。
Off-Heap Memory（堆外内存）：堆外内存在Executor进程之外管理。它用于存储Spark的元数据和缓冲数据，可以减少Java堆内存的压力。
Memory Fraction（内存分配比例）：内存分配比例是指Executor可使用的堆内存在执行和缓冲之间划分的比例。该参数根据任务性质来优化计算与缓冲之间的平衡关系。

3、请解释一下Spark中的shuffle是什么，以及为什么shuffle操作开销较大？

在Spark中，Shuffle是将RDD（Resilient Distributed Dataset）的中间结果进行重新排序和混洗的过程。它通常发生在需要对数据进行跨节点迁移、合并、整合操作时，如groupByKey()、reduceByKey()和sortByKey()等操作。

Shuffle操作开销较大主要有以下原因：

网络传输：Shuffle过程需要将计算结果从多个Task传输到其它Task所在的节点上，并且可能需要跨网络进行数据传输。
磁盘IO：Shuffle过程中产生了大量临时文件用于保存待处理和归约阶段间的中间输出结果以及排序缓存等。
内存占用：对于较大数据集，Shuffle过程可能会超过内存限制，在这种情况下需要频繁地进行磁盘溢出和加载，降低了性能。

4、请解释一下Spark中的RDD持久化（Caching）是什么以及为什么要使用持久化？

在Spark中，RDD的持久化是指将计算过程中产生的RDD结果缓存在内存或磁盘上，并在后续的计算过程中重用这些缓存数据。通过对RDD进行持久化，在下一次迭代计算时可以节省重新计算相同操作链所需的时间。

使用持久化主要有以下几个原因：

加速迭代计算：当对同一个RDD执行多次action操作时，如果不进行持久化，则每次action都需要重复一遍前面所有transformation操作。而通过将中间结果缓存在内存或磁盘上，在迭代计算中可以直接使用已经计算出的结果，大幅度减少了计算时间。
节约资源：RDD持久化可以将中间结果保存在内存或磁盘上，避免了频繁的数据重复计算和IO操作。通过重用缓存数据，节省了不必要的CPU和IO资源消耗。
处理故障恢复：Spark提供了容错机制，如果某个节点宕机或者失败，可以根据RDD的持久化信息重新构建该节点上的数据，并继续后续计算。

持久化方法包括：

MEMORY_ONLY：将RDD以Java对象方式持久化到堆内存中；
MEMORY_AND_DISK：将RDD部分分配到堆内存并且溢写到磁盘保存。
DISK_ONLY：将RDD全部溢写到磁盘进行持久化。

5、请解释一下Spark中Resilient Distributed Datasets(RDD)是什么以及其优势是什么？

Spark中RDD(弹性分布式数据集)是一个可以并行操作、可容错、支持高效缓存与重用的基本抽象概念。简而言之，RDD是Spark提供的一个面向数据集的分布式内存计算模型。

RDD优势：

容错性：由于RDD的不可变性，Spark可以通过日志来重新计算任何丢失或损坏的分区。
计算速度快：RDD支持内存计算，并可以在多个节点上并行操作数据，因此能够更快地处理大规模数据集。
数据复用：支持将数据缓存在内存中，这样在后续迭代计算中可以快速访问和重用已经读取过的数据。
灵活性与易用性：RDD提供了丰富的转换操作（例如map、filter、reduce），方便开发人员对数据进行处理。

6、解释一下Spark Streaming中的窗口操作（Window Operations）是如何工作的？

在Spark Streaming中，窗口操作允许我们根据指定时间长度对实时流数据进行批处理。窗口操作包括滑动窗口和固定窗口两种类型。

滑动窗口：滑动窗口定义了一个大小以及一个滑动步长，在每个步长之间会产生新的RDD，计算这些RDD来生成结果。
固定窗口：固定时间间隔内收集到来所有数据，并在结束时触发一次计算。

7、请描述一下Spark和MapReduce之间有何不同？

Spark和MapReduce都是用于大规模数据处理的分布式计算框架，但它们之间有以下几点不同：

内存使用：==mapreduce主要依赖磁盘I/O而spark则更倾向于内存计算，在许多情况下比MapReduce更快速。
运行速度：由于Spark将数据保留在内存中，因此避免了不必要的磁盘读写，比MapReduce更快速。
数据处理方式：Spark支持RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame，而MapReduce只能处理键值对形式的数据。
运行模型：在Spark中可以使用多个运行模型（例如批处理、交互式查询和流式处理），而MapReduce主要用于批处理。

8、Spark RDD宽窄依赖是什么？

在Spark中，对RDD的转换操作可以分为两种依赖：宽依赖和窄依赖。窄依赖指的是每个父RDD的分区只被子RDD的单个分区使用，例如map()、filter()等操作。宽依赖则表示多个子RDD的分区可能依赖于同一个父RDD的分区，例如groupByKey()、reduceByKey()等操作。宽依赖可能导致数据的重新分区和网络传输。

9、请描述Spark Streaming和Kafka如何结合使用以实时处理流式数据？

Spark Streaming和Kafka结合使用可以实现实时流式数据处理。主要步骤如下：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-838859.html

首先，在Spark Streaming应用程序中引入Kafka引来库以获取Kafka相关API。
然后创建一个Kafka消费者连接，并配置相关参数，例如指定要读取的Topic、Brokers等信息。
将从Kafka接收到的消息流转换为DStream（离散化流），这样就能够按批次实时处理消息了。
在DStream中应用需要的转换操作或窗口函数以处理数据，例如对文本进行分词、统计频率等。
最后，在Spark Streaming应用程序中开始流式计算，并启动Streaming Context来接收消息并处理数据。
处理完成后，可以将结果写入数据块，发送到另一个系统或在控制台打印。

10、请解释一下Spark作业调度器中FIFO、Fair和Capacity调度器之间有何区别？

FIFO：按照提交顺序运行作业。
Fair（公平调度器）：根据每个作业所需的资源进行动态分配，以确保所有作业都能以公平的方式共享资源。当集群资源饱和时，会根据每个作业的权重来划分资源。
Capacity（容器调度器）：将集群分为多个虚拟队列，并按照预先定义好的比例为每个队列分配资源。这使得用户可以在不同队列之间设置不同优先级，并且避免了某些高优先级队列长时间占用大部分资源。