Spark相关面试问题整理

Spark和MapReduce的区别？
Spark和MapReduce都是分布式计算框架，都是采用map-reduce的编程模型，map段执行map函数把数据处理成k-v对，reduce阶段聚合相同k的数据，执行reduce函数，他们的不同点如下：
a. 整体调度上，MapReduce执行一个map-reduce任务后必须把数据写入共享存储(比如HDFS)，才能重新申请资源执行下一个map-reduce任务。Spark根据数据是否发生shuffle把多个map-reduce任务拆分成多个Stage，根据Stage之间的依赖关系构建DAG进行统一调度，中间结果不需要写入共享存储，可以直接保存在内存中或写入本地磁盘，从而避免了重复的资源申请和容器初始化，也避免了把数据写入HDFS带来的网络资源消耗和等待耗时。
b. 具体的Task调度上来看，MapReduce采用了多进程模型，每个节点上运行多个Task，每个Task拥有独立的进程，而Spark采用了多线程模型，每个节点上运行多个Executor，每个Executor维护一个线程池用来运行Task。MapReduce上对每个Task都需要执行“申请资源” -> “运行Task” -> “释放资源”。Spark采用线程池方式的耗时：a. 避免了资源的反复申请和释放，节省耗时；b. 实际数据处理中，很容易出现数据倾斜，所有Task共享Executor的内存可以减少OOM；c. 广播变量只需要在Executor中加载一次，后续Task可以反复使用。
c. 具体的Task执行上，MapReduce会对map任务的输出结果根据key排序，reduce任务也会对从map端读取的数据进行排序后再处理，Spark则不会做排序操作。
d. API上，MapReduce只有map和reduce接口，Spark提供了更丰富的API，如纯Map操作的map, flatMap, filter, keyBy，涉及Reduce阶段的reduceByKey, sortByKey, mean, gourpBy, sort等。

介绍下Spark的RDD？
RDD是Spark的核心，是一个抽象的只读、分布式数据集，可以从文件或以一个已有的RDD生成一个新的RDD，RDD提供了各种各样的算子，通过这些算子可以对数据进行处理，这些算子分为两类，Transformation算子和Action算子，Transformation算子对数据处理后返回一个新的RDD，连续处理的RDD之间会存在依赖关系，这个依赖关系叫做Lineage，根据Lineage可以实现RDD的容错，此外，根据RDD间是否有shuffle，把RDD切分成多个Stage构成DAG，Spark会根据DAG做统一的调度。

RDD的弹性体现在哪里？
a. Task失败重试，默认重试4次。
b. Stage失败重试，而且只重试失败的部分。
c. 内存和磁盘自动转换(比如cache，map任务的处理结果)。
d. 支持设置checkpoint。