Spark有那几种部署模式，每种模式特点是什么？
- 本地模式：spark可以不跑在hadoop集群上，可以通过在本地启动多个线程方式来执行。一般使用该模式进行都是进行调试。本地模式包括以下三种方式：
- local：只启动一个executor
- local[k]：启动k个executor
- local[*]：启动跟cpu数目相同个数的executor
- standalone：分布式部署集群，自带完整的服务，资源管理和任务监控都由Spark自己完成。这个模式也是其他模式的基础
- Spark on YARN：分布式部署集群，资源和任务监控交给YARN管理，但是目前仅支持粗粒度度资源分配方式，包括cluster和client运行模式，cluster适合生产。driver运行在集群的子节点，具有容错功能；Client适合调试，Driver运行在客户端（提交任务的机器）
- Spark on Mesos：Spark运行Mesos上比在YARN上更加灵活，更加自然。用户有两种调度模式可以选择：
- 粗粒度模式（Coarse-grained Mode）： 每个应用程序的运行环境由一个Driver和若干个Executor组成。其中，每个Executor占用若干资源，内部可以运行多个Task。应用程序的各个任务正式运行之前，需要将运行环境中的资源全部申请好，且运行过程中要一直占用这些资源，即使不用，直到最后程序运行结束，才会回收这些资源。
- 细粒度模式（Fine-grained Mode）：粗粒度模式会造成大量资源浪费，Spark还提供了细粒度调度模式，这种模式的思想就是按需分配。
Spark Driver的功能是什么？
一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也就是作业的主进程，具有main函数，并且有SparkContext的实例，是程序的入口点。
功能：负责向集群申请资源，向master注册信息、负责作业调度，作业解析，生成Stage并调度Task到Executor上。
Spark为什么比MapReduce要快？
- Spark基于内存计算，减少了低效的磁盘交互
- MapReduce的中间结果保存在文件中，提高了可靠性，减少了内存的占用，但是牺牲了性能
- Spark的数据在内存中进行交换，而且Spark在Shuffle的时候不一定落盘，可以cache到内存中，一遍迭代时使用，所以性能比MapReduce要高
- Spark具有高效的调度算法（DAG计算模型）
Spark的DAG计算模型在迭代计算上效率要高于MapReduce。DAG比MapReduce在大多数情况下可以减少shuffle次数，Spark的DAG相当于一个改进版的MapReduce，如果计算不涉及其他节点进行数据交换，Spark可以在内存中一次性完成这些操作，也就是中间结果无需落盘，减少了磁盘IO的操作。 - JVM优化
Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM。而Spark每次MapReduce操作是基于线程的，只在启动Executor的时候启动一次JVM，内存的Task操作是在线程复用的。
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