1 Spark 有几种部署方式
1）Local:运行在一台机器上,通常用于测试。Spark程序以多线程方式直接运行在本地
2）Standalone:Spark集群独立运行，不依赖于第三方资源管理系统，如：YARN、Mesos
- 采用Master/Slaves架构
- Driver在Worker中运行，Master只负责集群管理
- ZooKeeper负责Master HA，避免单点故障
- 适用于集群规模不大，数据量不大的情况
3）Yarn: Spark 客户端直接连接 Yarn，不需要额外构建 Spark 集群。有 yarn-client 和 yarn-cluster 两种模式，主要区别在于： Application Master进程的区别,即Driver 程序的运行节点。
YARN-Client模式：适用于交互和调试
Application Master仅仅向YARN请求executor，Client会和请求的container通信来调度他们工作，也就是说Client不能离开
YARN-Cluster模式：适用于生产环境
driver运行在AM（Application Master）中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行状况。当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行。
4）Mesos：比较少用。
2 Spark 提交作业参数
1）提交任务时的重要参数
executor-cores —— 每个 executor 使用的内核数，默认为 1，官方建议 2-5 个，企业是 4 个
num-executors —— 启动 executors 的数量，默认为 2
executor-memory —— executor 内存大小，默认 1G
driver-cores —— driver 使用内核数，默认为 1
driver-memory —— driver 内存大小，默认 512M
2) 提交任务的样式
spark-submit
--master local[5]
--driver-cores 2
--driver-memory 8g
--executor-cores 4
--num-executors 10
--executor-memory 8g
--class PackageName.ClassName XXXX.jar
--name "Spark Job Name"
InputPath
OutputPath
3 Spark 的架构与作业提交流程
YarnCluster模式
4 Spark 如何划分 stage，每个 stage 又根据什么决定 task 个数?
Stage：根据 RDD 之间的依赖关系的不同将 Job 划分成不同的 Stage，遇到一个宽依赖 则划分一个 Stage。
Task：Stage 是一个 TaskSet，将 Stage 根据分区数划分成一个个的 Task。
Spark学习笔记--stage和task的划分
5 列举 Spark 的 transformation 算子，并简述功能[重点]
- map(func):返回一个新的 RDD，该 RDD 由每一个输入元素经过 func 函数转换后组成.
- filter(func):返回一个新的数据集，由经过func函数处理后返回值为true的原元素组成.
- flatMap(func):类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0个或多个输出元素，因此，func函数的返回值是一个seq
- mapPartitions(func)：类似于 map，但独立地在 RDD 的每一个分片上运行，因此在类型为T的 RDD 上运行时，func的函数类型必须是 Iterator[T] => Iterator[U]。假设有 N 个元 素，有 M 个分区，那么 map 的函数的将被调用N次,而 mapPartitions 被调用 M 次,一个函数一次处理所有分区
- groupByKey([numtasks]):在一个由(K,v)对组成的数据集上调用，返回一个(K,Seq[V])对组成的数据集。默认情况下，输出结果的并行度依赖于父RDD的分区数目，如果想要对key进行聚合的话，使用reduceByKey或者combineByKey会有更好的性能
- reduceByKey(func,[numTasks]):在一个(K,V)对的数据集上使用，返回一个(K,V)对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起，reduce任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的 。推荐使用
- sortByKey([ascending],[numTasks]):在类型为(K,V)的数据集上调用，返回以K为键进行排序的(K,V)对数据集，升序或者降序有boolean型的ascending参数决定
6 列举Spark 的 action 算子，并简述功能[重点]
1）reduce： 通过函数func聚集数据集中的所有元素，这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行
2）collect: 在driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素，这通常会在使用filter或者其它操作后，返回一个足够小的数据子集再使用
3）first： 返回数据集的第一个元素(类似于take(1))
4）take： 返回一个数组，由数据集的前n个元素组成。注意此操作目前并非并行执行的，而是driver程序所在机器
5）countByKey： 对(K,V)类型的RDD有效，返回一个(K,Int)对的map，表示每一个可以对应的元素个数
6）foreach： 在数据集的每一个元素上，运行函数func,通常用于更新一个累加器变量，或者和外部存储系统做交互
7）saveAsTextFile：将数据集的元素，以textfile的形式保存到本地文件系统hdfs或者任何其他Hadoop支持的文件系统，spark将会调用每个元素的toString方法，并将它转换为文件中的一行文本
7 列举会引起Shuffle过程的Spark 算子，并简述功能[重点]
RDD有一种非常实用的format——pair RDD，即RDD的每一行是（key, value）的格式。这种格式很像Python的字典类型。reduceByKey和groupByKey是典型pair RDD类型。
reduceBykey（func, numPartitions=None）：写法等价于reduceBykey（func, [numTask]） 用于对每个key对应的多个value进行merge操作，最重要的是它能够在本地先进行merge操作，并且merge操作可以通过函数自定义。用func作用在groupByKey产生的(K,Seq[v]),如求和 平均
groupByKey(numPartitions=None)：写法等价于groupByKey([numTask]) groupByKey也是对每个key进行操作，但只生成一个sequence。如果需要对sequence进行aggregation操作（注意，groupByKey本身不能自定义操作函数），那么，选择reduceByKey/aggregateByKey更好。这是因为groupByKey不能自定义函数，需要先用groupByKey生成RDD，然后才能对此RDD通过map进行自定义函数操作。返回(K,Seq[v])
8 Spark常用算子reduceByKey与groupByKey 的区别，哪一 种更具优势[重点]
reduceByKey：按照 key 进行聚合，在 shuffle 之前有 combine（预聚合）操作，返回结 果是 RDD[k,v]。
groupByKey：按照 key 进行分组，直接进行 shuffle。
开发指导：reduceByKey 比 groupByKey，建议使用。但是需要注意是否会影响业务逻辑
当采用reduceByKey时，Spark可以在每个分区移动数据之前将待输出数据与一个共用的key结合。注意在数据对被搬移前同一机器上同样的key是怎样被组合的(reduceByKey中的lamdba函数)。然后lamdba函数在每个区上被再次调用来将所有值reduce成一个最终结果。
当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时。
因此，在对大数据进行复杂计算时，reduceByKey优于groupByKey。
另外，如果仅仅是group处理，那么以下函数应该优先于 groupByKey ：
（1）、combineByKey 组合数据，但是组合之后的数据类型与输入时值的类型不一样。
（2）、foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。
9 简述 Spark 的两种核心 Shuffl（e HashShuffle 与 SortShuffle） 的工作流程（包括未优化的 HashShuffle、优化的 HashShuffle、普通 的 SortShuffle 与 bypass 的 SortShuffle）[重点]
10 Repartition 和 Coalesce 关系与区别
1）关系： 两者都是用来改变 RDD 的 partition 数量的，repartition 底层调用的就是 coalesce 方法： coalesce(numPartitions, shuffle = true)
2）区别： repartition 一定会发生 shuffle，coalesce 根据传入的参数来判断是否发生 shuffle 一般情况下增大 rdd 的 partition 数量使用 repartition，减少 partition 数量时使用 coalesce
11 分 别 简 述 Spark 中 的 缓 存 机 制 （ cache 和 persist ） 与 checkpoint 机制，并指出两者的区别与联系
都是做 RDD 持久化的
cache:内存，不会截断血缘关系，使用计算过程中的数据缓存。
checkpoint：磁盘，截断血缘关系，在 ck 之前必须没有任何任务提交才会生效，ck 过程 会额外提交一次任务