本篇文章为大家带来spark面试指南，文内会有两种题型，问答题和代码题，题目大部分来自于网络上，有小部分是来自于工作中的总结，每个题目会给出一个参考答案。
为什么考察Spark？
Spark作为大数据组件中的执行引擎，具备以下优势特性。
1.高效性。内存计算下，Spark 比 MapReduce 快100倍。Spark使用最先进的DAG调度程序、查询优化程序和物理执行引擎，实现批量和流式数据的高性能。
2.易用性。Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建多样的应用。
3.通用性。Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。这对于企业应用来说，就可使用一个平台来进行不同的工程实现，减少了人力开发和平台部署成本。
4.兼容性。Spark能够跟很多开源工程兼容使用。如Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，并且Spark可以读取多种数据源，如HDFS、HBase、MySQL等。对于任何一家已经部署好Hadoop基础集群的企业来说，在不需要进行任何数据迁移和处理的情况下，就可以快速使用上Spark强大的数据处理和计算能力。
可以说Spark几乎是企业搭建大数据平台必备组件，作为数据分析工程师在工作中执行程序、调试程序、查询数据都会和Spark打交道，所以对Spark知识的考察也就顺理成章了。
怎么去准备Spark的面试？对于概念类的知识点可以在面试前突击一下，阅读类似本文的面试指南，对于代码类的或者涉及项目类的考题更多的是需要平时工作和学习的积累，多写一些代码并加上自己的思考。
精选考题
基本概念
1、Spark支持的编程语言有哪几种?
Spark 同时支持Scala、Python、Java 、R四种应用程序API编程接口和编程方式， 考虑到大数据处理的特性，一般会优先使用Scala进行编程。
2、Spark有什么特点，处理大数据有什么优势?
1.Spark为我们提供了一个全面、统一的框架，能够适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询和流处理。
2.Spark相比于MapReduce的运行速度提升几十到几百倍。
3.Spark提供了丰富的开箱即用算子工具，让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。它本身自带了一个超过80个的高阶操作符集合。
3、Spark中Worker的主要工作是什么?
主要功能：管理当前节点内存和CPU的使用状况，接收master分配过来的资源指令，通过ExecutorRunner启动程序分配任务，worker就类似于包工头，管理分配新进程，做计算的服务，相当于process服务。
需要注意的是：
1）worker不会汇报当前信息给master，worker心跳给master只有workid，它不会发送资源信息给mater。
2）worker不会运行代码，具体运行的是Executor，worker可以运行具体appliaction写的业务逻辑代码，操作代码的节点，它不会运行程序的代码的。
4、SparkDriver的功能是什么?
答：1）一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，具有main函数，并且持有SparkContext的实例，是程序的人口点；2）功能：负责向集群申请资源，向master注册信息，负责作业的调度，负责作业的解析，生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。
5、Spark是如何容错的？
一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。
面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗很多其它的存储资源。因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新粒度太细太多，那么记录更新成本也不低。故RDD仅仅支持粗粒度转换，即仅仅记录单个块上运行的单个操作，然后将创建RDD的一系列变换序列（每一个RDD都包括了他是怎样由其它RDD变换过来的以及怎样重建某一块数据的信息。因此RDD的容错机制又称“血统(Lineage)”容错）记录下来，以便恢复丢失的分区。
Lineage本质上非常相似于数据库中的重做日志（Redo Log），只是这个重做日志粒度非常大，是对全局数据做相同的重做进而恢复数据。
6、说说SparkContext和SparkSession有什么区别和联系?
SparkContext是使用Spark功能的入口点。SparkSession是Spark2.x后引入的概念。在2.x之前，对于不同的功能，需要使用不同的Context，比如
1.创建和操作RDD时，使用SparkContext
2.使用Streaming时，使用StreamingContext
3.使用SQL时，使用SQLContext
4.使用Hive时，使用HiveContext
在2.x中，为了统一上述的Context，引入SparkSession，实质上是SQLContext、HiveContext、SparkContext的组合。
7、hadoop和spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别？（优势在哪里，只写区别）
1.两者都是用mr模型来进行并行计算，但机制不同。hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束。
spark用户提交的任务称为application，一个application中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job。这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset，由TaskSchaduler分发到各个executor中执行，executor的生命周期是和application一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存中的数据并进行计算；
2.hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系；而spark则提供了丰富的算子，可以实现常用的各种数据处理操作。
3.spark的迭代计算都是在内存中进行的，API中提供了大量的RDD操作如join，groupby等，而且通过DAG图可以实现良好的容错。
8、Spark有哪些组件，每个组件有什么功能？对应到什么场景？
1）Spark core：是其它组件的基础，spark的内核，主要包含：有向循环图、RDD、Lingage、Cache、broadcast等，并封装了底层通讯框架，是Spark的基础。
2）SparkStreaming：是一个对实时数据流进行高通量、容错处理的流式处理系统，可以对多种数据源（如Kafka、Flume、Twitter、Zero和TCP 套接字）进行类似Map、Reduce和Join等复杂操作，将流式计算分解成一系列短小的批处理作业。
3）Spark sql：Shark是SparkSQL的前身，Spark SQL的一个重要特点是其能够统一处理关系表和RDD，使得开发人员可以轻松地使用SQL命令进行外部查询，同时进行更复杂的数据分析。
4）SparkR：是一个R语言包，它提供了轻量级的方式使得可以在R语言中使用Apache Spark。在Spark 1.4中，SparkR实现了分布式的dataframe，支持类似查询、过滤以及聚合的操作，但是这个可以操作大规模的数据集。
5）MLBase是Spark生态圈的一部分专注于机器学习，让机器学习的门槛更低，让一些可能并不了解机器学习的用户也能方便地使用MLbase。MLBase分为四部分：MLlib、MLI、ML Optimizer和MLRuntime。
6）GraphX用于图和图并行计算。
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9、Spark有几种部署模式，每种模式特点?
local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程；
standalone(集群模式)：典型的Master/Slave模式，Spark支持ZooKeeper来实现Master HA；
on yarn(集群模式)：运行在 yarn 资源管理器框架之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算；
on mesos(集群模式)：运行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算；
on cloud(集群模式)：比如 AWS 的 EC2，使用这个模式能很方便的访问 Amazon的 S3，Spark 支持多种分布式存储系统：HDFS 和 S3等。
10、spark有哪些存储级别？
1）MEMORY_ONLY：数据保存在内存中，如果内存不够，数据可能就不会持久化；
2）MEMORY_AND_DISK：数据优先保存在内存中，如果内存不够则会存到磁盘中；
3）MEMORY_ONLY_SER：和MEMORY_ONLY类似，区别是会将RDD中的数据进行序列化，这种方式更加节省内存；
4）MEMORY_AND_DISK_SER：和MEMORY_AND_DISK类似，区别是会将RDD中的数据进行序列化，这种方式更加节省内存；
5）DISK_ONLY：将数据全部写入磁盘文件中；
6）MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, 等等：这种有后缀_2的，代表的是将每个持久化的数据，都复制一份副本，并将副本保存到其他节点上。这种基于副本的持久化机制主要用于进行容错。
11、RDD的优势是什么？
1）高效容错机制
RDD没有checkpoint的开销，想还原一个RDD只需要根据血缘关系就可以，而且基本不涉及分区的重计算，除非分区的数据丢失了，重算过程在不同节点并行进行，不需要将整个系统回滚。
2）数据本地性
任务能够根据数据本地性(data locality)被分配，意思是优先将任务分配到数据存储的节点，从而提高性能。
3）优雅降级 (degrade gracefully)
读取数据最快的方式当然是从内存中读取，但是当内存不足的时候，RDD会将大分区溢出存储到磁盘，也能继续提供并行计算的能力。
12、DataFrame的特性？
1）大数据量级：支持从KB到PB级的数据量
2）多种数据源：支持多种数据格式和多种存储系统
3）代码优化：通过Catalyst优化器进行先进的优化生成代码
4）通用性：通过Spark无缝集成主流大数据工具与基础设施
5）多种开发语言：API支持Python、Java、Scala和R语言。
13、RDD中关于转换(transformation)与动作(action)的区别？
transformation操作会产生新的RDD，而action不会，但是它会触发运算，将RDD上某项操作的结果返回给程序。无论发生多少次transformation操作都不会触发运算，只有action操作才会触发运算。
14、RDD中有几种依赖？有什么作用？
有窄依赖（narrowdependencies）和宽依赖（widedependencies）两种。窄依赖是指父RDD的每个分区都只被子RDD的一个分区所使用。相应的，那么宽依赖就是指父RDD的分区被多个子RDD的分区所依赖。例如，map就是一种窄依赖，而join则会导致宽依赖，主要是看有没有shuffle操作。
宽窄依赖的作用是用来划分stage。
15、rdd有几种操作类型？
1）transformation，rdd由一种转为另一种rdd；
2）action，触发具体的作业，对RDD最后取结果的一种操作
另外特殊的cache、persist，对性能效率和容错方面的支持。
16、cache和persist的区别？
它们都是用来进行缓存的。
1）cache是特定的persist，rdd中cache的缓存级别是MEMORY_ONLY，cache调用了persist；
3）persist可以设置不同的缓存级别。
ataSet？以及他们之间的区别
17、什么是RDD？什么是DataFrame？什么是DataSet？以及他们之间的区别？
RDD全称Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集，它是记录的只读分区集合，是Spark的基本数据结构，见名释义：
弹性，表现在两个方面，一是当计算过程中内存不足时可刷写到磁盘等外存上，可与外存做灵活的数据交换；二是RDD使用了一种“血统”的容错机制，在结构更新和丢失后可随时根据血统进行数据模型的重建；
分布式，可分布在多台机器上进行并行计算；
数据集，一组只读的、可分区的分布式数据集合，集合内包含了多个分区，分区依照特定规则将具有相同属性的数据记录放在一起，每个分区相当于一个数据集片段。
理解了RDD，DataFrame理解起来就比较容易了，DataFrame的思想来源于Python的pandas库，RDD是一个数据集，DataFrame在RDD的基础上加了Schema（描述数据的信息，可以认为是元数据，DataFrame曾经就有个名字叫SchemaRDD）。
DataSet是DataFrame API的扩展。相较于RDD来说，DataSet提供了强类型支持，区别也是给RDD的每行数据加了类型约束。
共同点
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1.RDD、DataFrame、DataSet全都是Spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利。
2.三者都有惰性机制，在进行创建、转换等阶段，如map、filter等方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如count、collect等时，才会真正开始运算。
3.三者都会根据Spark的内存情况自动缓存运算，这样即使数据量很大，也不用担心会内存溢出。
4.三者有许多共同的函数，如filter、map等。
不同点
1.RDD不支持Sparksql操作，DataFrame与DataSet均支持Sparksql，比如select，groupby之类，还能注册临时表/视图，实现与sql语句的无缝操作。
2.DataSet和DataFrame拥有完全相同的成员函数，区别在于每一行的数据类型和字段类型是否明确。DataFrame也可以叫DataSet[Row]，每一行的类型为Row，而DataSet每一行的数据类型是确定的。DataFrame只知道字段，但无法确定字段的具体类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查类型是否匹配的，比如你可以对一个String进行减法操作，在执行的时候才会报错，而DataSet不仅仅知道字段，还知道字段类型，所以有更严格的错误检查。
3.相比于RDD，DataFrame与DataSet支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv，且可以带上表头，这样每一列的字段名一目了然。
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