• 为什么使用广播变量
  • 因为一个变量在Driver端定义，如果执行计算需要传递到executor的task线程中获取变量副本依次拉取执行
  • 此时造成由于变量数据量和任务的个数急剧增长的情况下，造成网络传输的瓶颈
  • 引出：广播变量，属于共享变量，就是将一个变量广播到executor让所有的task共享该变量
• 什么是广播变量
  • 将Driver端的变量传递到Executor端，所有task共享这一份变量
• 广播变量如果没有会怎么样？
  • 会造成大量网络数据传输
• 广播变量如何使用？
  • sc.broadcast()
  • broadcast.value()

回顾Hive中自定义函数有三种类型：

l ** 第一种：UDF（User-Defined-Function） 函数**

n 一对一的关系，输入一个值经过函数以后输出一个值；

n 在Hive中继承UDF类，方法名称为evaluate，返回值不能为void，其实就是实现一个方法；

l ** 第二种：UDAF（User-Defined Aggregation Function） 聚合函数**

n 多对一的关系，输入多个值输出一个值，通常与groupBy联合使用；

l 第三种：UDTF（User-Defined Table-Generating Functions） 函数

n 一对多的关系，输入一个值输出多个值（一行变为多行）；

n 用户自定义生成函数，有点像flatMap；

目前来说Spark 框架各个版本及各种语言对自定义函数的支持：

在SparkSQL中，目前仅仅支持UDF函数和UDAF函数：

l UDF函数：一对一关系；

l UDAF函数：聚合函数，通常与group by 分组函数连用，多对一关系；

由于SparkSQL数据分析有两种方式：DSL编程和SQL编程，所以定义UDF函数也有两种方式，不同方式可以在不同分析中使用。

Spark中driver的主要工作是什么？

• 在spark on yarn模式下
  是由application master负责executor申请,
  driver负责job 和stage的划分以及task的创建分配和调度.

• standolone模式下是由Driver 都负责

Driver
1 - 是一个进程, 我们编写的一个Spark应用程序就运行在Driver上,由Driver进程执行;
2 - 接收executor启动后的反向注册
3 - Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

client 模式

图片2.png

cluster 模式

图片3.png

standalone集群有四个重要组成部分.

1. Driver

• 是一个进程, 我们编写的一个Spark应用程序就运行在Driver上,由Driver进程执行;

2. Master

• 是一个进程, 主要负责资源调度和分配,并进行集群监控等职责

3. Worker

• 是一个进程, 一个worker运行在集群中的一台服务器上,主要负责两个职责,

• 一个是用自己的内存存储RDD的某个或者某些Partition,

• 另一个是启动其他进程和线程(Executor), 对RDD的Partition进行并行的处理和计算.

4. Executor

• 是一个进程, 一个worker上可以运行多个Executor,Executor通过启动多个线程(task) 来执行对RDD的Partition进行并行计算,也就是执行MAP. FLATMAP,等算子操作.

Standalone Client 模式:

• Driver在任务提交的本地机器上运行,

• Driver 启动后向Master注册应用程序,

• Master根据submit脚本的资源需求找到内部的资源至少可以启动一个executor的所有worker,

• 然后在这些worker之间分配executor,worker上的executor启动后会向driver反向注册,所有executor注册完成后,

• driver开始执行main函数,之后执行ACTION的算子, 开始划分STAGE,每个stage生成对应的taskset, 之后将task分发到各个executor上执行.

Standalone Cluser 模式:

• 在Standalone Cluster模式下，任务提交后，Master会找到一个Worker启动Driver进-程，Driver启动后向Master注册应用程序，Master根据submit脚本的资源需求找到内部资源至少可以启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分配Executor，Worker上的Executor启动后会向Driver反向注册，所有的Executor注册完成后，Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

• 注意，Standalone的两种模式下（client/Cluster），Master在接到Driver注册Spark应用程序的请求后，会获取其所管理的剩余资源能够启动一个Executor的所有Worker，然后在这些Worker之间分发Executor，此时的分发只考虑Worker上的资源是否足够使用，直到当前应用程序所需的所有Executor都分配完毕，Executor反向注册完毕后，Driver开始执行main程序。

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请详述Repartition和Coalesce关系与区别

Repartition: 重新分区消耗比较昂贵的算子.

spark出了一个优化版本Coalesce,可以尽量避免数据迁移,

Coalesce使用已有的partition去尽量减少数据shuffer

Repartition创建新的partition并且使用full shuffer

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数据分布上:

Coalesce会使每个partition数量不同, Repartition会使数据分布均匀相等(数据量的情况下)

Coalesce不会启用shuffer 不能提高分区只能降低,而且指定多了只会有一个分区在跑数据.

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,以及Spark如何实现容错机制？

都是缓存级别

cache()调用的persist()

def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

//cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY
def cache(): this.type = persist() 

persist内存

内存
磁盘
副本
序列化
堆外内存