一、Spark在任何情况下均比MapReduce高效吗? 请举例。
不是任何情况下都很高效，数据量非常大的时候MapReduce要比Spark快。
比如：WordCount计算的数据量是1PB的时候，MapReduce会比Spark快。
快的原因是目前Spark的Shuffle实现比较差，而Spark Shuffle这个实现正在改进，且会换成同MapReduce Shuffle一样的实现。
二、当前存在很多DAG引擎，包括Spark，Tez，Flink，为何大家都在讨论Spark？
从设计架构看，Spark的设计架构不是最优的，有些还不如Flink和Tez。
但是Spark的社区支持，推广和宣传做的较好，活跃度很高。
因此Spark受关注的多些。
三、Spark号称“内存计算框架”，它将所有数据写到内存吗？
1.可以指定当然尽量的写入内存内存不够还是要落盘的~
2.不是，不会写到任何地方，可以显示指定数据写入的路径。
思考：默认情况下会不会先缓存在内存？spark在什么情况下会缓存在内存？
四、yarn集群 和 standalone集群有什么区别？优势在哪里？为什么要用yarn？
**yarn集群和其他的计算框架集成的较好，比如MapReduce、Tez、Spark等等这些任务都可以运行在yarn上。
standalone模式的集群只能运行spark任务不能运行其他的任务。
考虑运行的任务多样化和集群的运维成本，一般才用yarn集群即可，不会再单独搭建一套standalone模式的集群。
**
五、Hulu在生产环境中，哪些业务使用到了Spark，以及使用的哪个版本？
目前是1.5，将会升级到1.6，将来也会用2.0，主要用到推荐，广告，一些数据分析，机器学习算法等。
六、主要业务是用DataFrame从postgres里取出记录，然后对所有的记录做flatMap，每条记录做业务处理，然后返回结果，最后把结果存到postgres里。用spark1.6和spark2.0.1都实现过，在standalone和yarn上都跑过，无论参数是否调整，二十多万条记录的时间都是五分多。集群环境是5台server，每台4个core，16G内存。
问题详细描述：
在取数据库的时候，分区是16或100，差别也不是很大。spark-submit \
–master spark://datascienceresearch-01:7077 \
–executor-memory 15G \
–executor-cores 4 \
–driver-memory 4G \
–conf spark.default.parallelism=1000 \
–conf spark.storage.memoryFraction=0.2 \
–conf spark.shuffle.memoryFraction=0.2 \
–conf spark.executor.memory=3G \
–class com.GroupMain \
/usr/local/sparkProject/spark4content-0.0.1.jar
我们也调整fifo为fair模式，时间一样。不明白。
那么请问，一般参数需要怎么调整？一般有什么经验值和参数？请大神回答一下，谢谢。
回答：
fifo和fair模式都不会提高资源利用率及任务的并行度，调度模式是在资源有剩余的情况可以分给让另个作业使用。
根据你的脚本命令配置的是默认2个Exector，很有可能是task把Exector的资源都占满了，没有优化的余地了，不管调什么模式都不管用。
七、总是能看到“spark比hadoop快100倍”，“spark将要取代hadoop”之类的话，老师能分析一下spark的发展趋势吗？
这些话是软文推广的话术，不可信。目前在hulu的生产环境下逐渐将一些MapReduce任务换成spark，比较看好spark发展。回顾下第一次直播课，老师提到hadoop是存储和计算为一体，saprk只有计算。
八、部署在云平台的hadoop和spark，相较于物理机，有什么优点和缺点？spark适合部署在云平台吗？
1.优点：hadoop和spark在云平台的安装，部署和监控已经做了很好的支持，不需要运营机器，省下很多运维管理的成本。
缺点：在云平台的虚拟机性能会有一定的损失，网络资源开销比物理机差。
2.auto scale ~ 但是网络和性能可能不太好
九、除了CDH本身的一些监控，还有别的监控job数量和job运行状态的工具没？
yarn本身就可以监控，其他工具，可以使用dr. elephant.
十、Spark算子中哪些算子会引起Stage的划分，一个Stage中的Task数量会发生变化吗？哪些算子会引起Tasks数量的变化？具体举例说明下
只要带shuffle的算子，都会引起stage划分，比如reduceByKey，sort等，作业提交的那一刻开始，各个stage的task数目就已经确定了，运行过程中不会再变动。
十一、安装Ambari能够对已经运行一段时间的Hadoop、Spark集群做监控？
不能，必须是ambari部署的hadoop，才可以被他监控
十二、spark streaming跑一段时间就挂掉 现在定位不到问题 @Dong 麻烦能分析一下出现问题的可能性以及定位问题的方式么？
你需要告知更详细信息，比如集群情况，数据情况，提交脚本，运行日志（包括driver和executor日志）
十三、有一个程序在standalone模式下能正常运行，而提交到yarn上的时候运行到一半报序列化错误：
com.esotericsoftware.kryo.KryoException: Unable to find class xxx 而xxx在这个包中是存在的，这个可能是什么原因？
这是因为你采用了kryo序列化方式，但有些需要序列化的类没有采用kryo方式进行序列化，更没有注册。
十四、有个疑问, 现在spark官网提供的spark安装包是类似这种
spark-2.0.1-bin-hadoop2.7.tgz,
解压缩后设置几个环境变量就可以直接使用单机模式.
我的疑问是, 那我还需要额外安装hadoop吗?
spark的版本和hadoop的版本有什么关系?
感谢回答!
如果你处理的数据不在HDFS，就不用额外安装，例如只是做实验，完全可以用Spark读取本地文件，这样就不需要安装Hadoop，但如果你需要使用YARN作为资源管理或者HDFS作为数据存储，就需要额外安装了
十五、kafka中partition和副本存放策略是怎么样的？
这个跟hdfs类似，你可以设置kafka中每个topic的副本数，比如3，他们找三台机器存储副本，这三台机器选择时，还会考虑rack信息（如果你配置了的话）。
十六、Spark sql可以代替hive等其他的SQL on hadoop框架么？
不能，会共存。 比如，spark sql一定不会比impala/preso快，因为后者是MPP架构，且是全内存计算。
十七、我们在用Spark插入分区表的时候会特别慢，这是个普遍现象吗？
这个跟spark无关,与HDFS有关，如果很慢，可能是你的并行度不够，可以通过并行方式加快速度。
十八、为什么图计算和机器学习是迭代计算的呢？而数据挖掘是交互式处理呢？能分别举例说明吗？
是否为迭代计算是由算法决定的，很多图计算和机器学习算法（比如聚类算法）是迭代的，具体你可以了解下。数据挖掘更多的是多维分析，OLAP等，一般要求支持SQL，且计算结果尽快返回，比如报表系统。
十九、CDH 上 hive 依赖于 spark 的话，那么实际底层是用spark sql 吗？
hive on spark是一个独立的项目， 跟spark sql无直接。但他们的确应用场景非常类似，但hive是一个非常主流的查询引擎，所以hive on spark受众会更多。
二十、初学者搭建Spark运行环境用Cloudera还是Ambari比较好？
如果只需要学习spark，可以在本地环境，不需要搭建spark，下载spark安装包直接用即可。如果是分布式运行spark，可以用ambari部署hadoop。
二十一、老师能给我们搭建基于CDH的Hadoop环境吗 ？
自己搞个cloudera manager一直添加服务，简单方便。
二十二、做大数据运维怎么样，有前途吗 ？
Dong • 2016-10-12 09:23
这种人很稀缺，尤其是高级大数据运维工程师，要了解操作系统；hadoop/spark各个系统的部署，调优，监控，报警，问题诊断；要帮助用户解决他们遇到的问题。整体说来，好的大数据运维应该是一个知识广度非常大的人，底层要尽可能多的了解linux，上层要了解各个大数据各个系统。
二十三、mapreduce相比于spark的优势有哪些呢？
MapReduce仍保留一些优势，但这些优势在不断减少。目前存在的优势有：
（1）目前很多系统仍然对MR支持的最好，比如hive，pig
（2）目前MR在处理超大数据规模时，比Spark更稳定，比如TB级数据量
二十四、只会用python，对java是写hello world的水平。如果我要搞好spark应用层的问题，是不是可以主要学scala而非java？
java和scala可以相互调用，很多时候会相互引用一些库，比如编写scala程序时，经常会用到一些java的库，不管如何，java一定要有一些基础，会写一些简单程序。
二十五、老师可以简单讲讲 Spark 和 Alluxio 怎么结合使用么？
简单说来，alluxio可以作为缓存系统，你可以把数据存到内存或ssd上，这样用spark读取数据速度很快。
二十六、spark 通常和 hadoop 与 yarn 一同使用，在学些 spark过程中，需要补充哪些 hadoop 与 yarn 相关的知识点，可以整理列一下 ？
只需要了解yarn的基本架构和一个应用程序是如何在YARN上跑起来的（主要步骤知道）即可；对于hadoop，需要了解hdfs/hbase等系统的概念，架构和原理。 后面我会罗列一下。
二十七、transformation积累多了怎么办？如果没有action ？
没有action，这个应用程序马上会退出，不会有任何分布式的计算任务被调度出去，也就是说，你的程序实际上只在driver里跑了，executor端不会受到任何分布式计算任务。
二十八、现在互联网里面的大数据开发的岗位，是直接用开源的Spark开发各种分析工具，还是基于Spark的源码二次开发比较多？
绝大部分是用开源的Spark开发各种分析工具，极少数公司（绝大部分是大公司，比如阿里，腾讯）会二次开发spark。
二十九、yarn-cluster模式 如果driver 挂了，重启的话任务会完全重新启动么 ？
只有driver会重启，所有任务需要重算，目前做的不够好。 只是能避免应用程序失败，用户无需干预失败，但一旦失败后运行时间会大大变长。
三十、如何解决Spark的数据倾斜？
**没有太好方法，一般而言，以下方法可用：
（1）选择合适的key进行partition
（2）将计算过程分成两个阶段（两组reduce），第一阶段平均reduce，第二阶段汇总，具体参考hive的skey join实现
yuzhouwan • 2016-10-12 18:10
- 使用Hive ETL预处理数据
- 过滤少数导致倾斜的key
- 提高shuffle操作的并行度
- 两阶段聚合（局部聚合+全局聚合）
- 将reduce join转为map join
- 采样倾斜key并分拆join操作
- 使用随机前缀和扩容RDD进行join
- 多种方案组合使用
网络收罗了一些方法**
三十一、在yarn-client模式下，client提交的job，driver在client端，那App master上运行的是什么？
App Master只是一个跟YARN（ResourceManager）交互的组件，用以向YARN申请资源供Spark用，没有任何用户的逻辑在里面。
三十二、一个partition只会在一个节点上吧？老师没有讲container的概念么？老师能把partition、container、executor、task再详细讲一下么？
container是yarn的概念，是一个抽象概念，是容器的意思，里面可以跑任何东西，比如MapTask，比如executor， executor是spark的运行任务的服务，paritition是数据存储单元，task是计算单元，我在spark技术内幕剖析一节还会介绍。
三十三、董老师，你好：我刚刚参加一个项目。是用spark分析日志统计用户访问量。在本地调式没有问题可以在es中能获取到数据。然而在正式环境上发现经常在es中没有数据。查询原因比较繁琐和困难。有的同事怀疑是spark分析日志出现问题。有的同事怀疑是日志格式数据问题导致的。请问有什么方式才能快速的定位问题。
在分布式环境下不容易定位问题，建议打印一些日志，查看任务运行日志。
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