最常问的 Apache Spark 访谈问题

1) 什么是 Apache Spark？

Apache Spark 是一个开源、易于使用、灵活的大数据框架或统一分析引擎，用于大规模数据处理。它是一个用于实时处理的集群计算框架。Apache Spark 可以基于 Hadoop、独立部署或在云端部署，并能够访问各种数据源，包括 HDFS、Cassandra 等。Apache Spark 为整个编程集群提供了接口，具有隐式的数据并行性和容错性。

Apache Spark 是 Apache 软件基金会中最成功的项目之一。它已发展成为大数据处理的市场领导者。如今，许多组织都在拥有数千个节点的集群上运行 Spark。一些采用 Apache Spark 的大公司包括 Amazon、eBay、Yahoo 等。

2) Apache Spark 可以解决哪些类型的大数据问题？

众所周知，Apache Spark 是一个开源的大数据框架。它提供富有表现力的 API，方便大数据专业人士高效地执行流处理和批处理。它专为快速计算而设计，并提供更快、更通用的数据处理平台引擎。

Apache Spark 于 2009 年在加州大学伯克利分校开发，作为一个名为“闪电般快速的集群计算”的 Apache 项目。它可以将数据分布在集群的文件系统中，并并行处理这些数据。

使用 Spark，我们可以用 Java、Python、Scala 或 R 语言编写应用程序。

3) Apache Spark 的出现是为了解决什么问题？

市场上有很多通用集群计算工具，例如 Hadoop MapReduce、Apache Storm、Apache Impala、Apache Giraph 等。但每个工具在其功能方面都存在一些限制。

我们可以看到这些限制如下：

• Hadoop MapReduce 只能进行批处理。
• 如果谈论流处理，那么只有 Apache Storm / S4 可以执行。
• 如果我们需要交互式处理，那么只有 Apache Impala / Apache Tezcan 可以执行。
• 如果我们想执行图处理，那么只有 Neo4j / Apache Giraph 可以做到。

在这里，我们可以看到没有一个单一的引擎可以同时执行所有任务。因此，需要一个强大的引擎，能够实时（流式）和批处理模式处理数据，并响应亚秒级延迟，并且能够进行内存处理。

这就是 Apache Spark 的诞生。它是一个强大的开源引擎，提供交互式处理、实时流处理、图处理、内存处理和批处理。它同时提供了非常快的速度、易用性和标准接口。

4) Apache Spark 可以消除 MapReduce 的哪些限制？

Apache Spark 的开发旨在克服 MapReduce 集群计算范式的局限性。Apache Spark 将数据保存在内存中，而 MapReduce 则不断地将数据在磁盘之间进行读写。

以下是 Apache Spark 方面更优的一些方面的列表：

• Apache Spark 将缓存数据保存在内存中，这对于迭代算法非常有益，并且可以轻松用于机器学习。
• Apache Spark 易于使用，因为它知道如何操作数据。它支持 SQL 查询、流数据以及图数据处理。
• Spark 不需要 Hadoop 运行。它可以独立运行，使用 Cassandra、S3 等其他存储，Spark 可以从中读取和写入数据。
• Apache Spark 的速度非常快，因为它可以在内存中以比 MapReduce 快 100 倍的速度或在磁盘上以快 10 倍的速度运行程序。

5) Apache Spark 支持哪些语言？/ Apache Spark 支持哪些语言？

Apache Spark 用 Scala 语言编写。它提供了 Scala、Python、Java 和 R 语言的 API 来与 Spark 进行交互。

6) Apache Spark 和 MapReduce 的主要区别是什么？

以下是 Apache Spark 和 MapReduce 之间的主要区别列表：

7) 构成 Apache Spark 生态系统的最重要的类别有哪些？

以下是构成 Apache Spark 生态系统的三个重要类别：

• 核心组件： Apache Spark 支持五个主要核心组件。它们是 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib 和 GraphX。
• 集群管理： Apache Spark 可以部署在以下三种环境中。它们是独立集群、Apache Mesos 和 YARN。
• 语言支持： 我们可以将 Apache Spark 与一些不同的语言集成，以创建应用程序并执行分析。这些语言是 Java、Python、Scala 和 R。

8) Apache Spark 和 Hadoop 有什么区别？

Apache Spark 和 Hadoop 之间的主要区别如下：

• Apache Spark 旨在高效处理实时数据，而 Hadoop 旨在高效处理批处理。
• Apache Spark 是低延迟计算，可以交互式地处理数据，而 Hadoop 是高延迟计算框架，没有交互模式。

让我们根据以下方面比较 Hadoop 和 Spark：

9) Apache Spark 有哪些关键特性？

以下是 Apache Spark 的一些关键特性列表：

多语言： Spark 在 Java、Scala、Python 和 R 中提供高级 API。我们可以用这四种语言中的任何一种来编写 Spark 代码。它提供 Scala 和 Python 的 shell。可以通过安装目录下的 ./bin/spark-shell 访问 Scala shell，通过 ./bin/pyspark 访问 Python shell。

速度： Apache Spark 在大数据处理方面提供了比 Hadoop MapReduce 快 100 倍的惊人速度。Spark 通过受控分区实现了这种速度。

多种格式： Apache Spark 支持 Parquet、JSON、Hive 和 Cassandra 等多种数据源。这些数据源可以不仅仅是简单的管道，用于转换数据、将其拉入 Spark，并提供可插拔的机制通过 Spark SQL 访问结构化数据。

惰性求值： Apache Spark 在必要之前不会进行求值。因此，它达到了惊人的速度。Spark 将它们添加到计算的 DAG 中进行转换，并且仅在驱动程序请求某些数据时才执行。

实时计算： Apache Spark 中的计算是实时进行的，由于其内存计算，延迟较低。Spark 提供了大规模的可扩展性，并且 Spark 团队已记录了运行拥有数千个节点的生产集群的用户，并支持多种计算模型。

Hadoop 集成： Apache Spark 与 Hadoop 无缝兼容。这对所有使用 Hadoop 的大数据工程师来说都是好事。Spark 可以作为 Hadoop MapReduce 功能的潜在替代品，而 Spark 可以利用 YARN 进行资源调度，在现有的 Hadoop 集群之上运行。

机器学习： Apache Spark 的 MLlib 被用作机器学习的组件，这对于大数据处理非常有用。使用它，您无需使用多个工具，一个用于处理，一个用于机器学习。Apache Spark 对数据工程师和数据科学家来说非常棒，因为它是一个强大、统一的引擎，既快速又易于使用。

10) Apache Spark 中有哪些不同的集群管理器？

Apache Spark 中主要有四种集群管理器：

独立模式： Apache Spark 独立模式集群是一个默认集群，提交的应用程序将按 FIFO 顺序运行。每个应用程序都将尝试使用所有可用节点。您可以手动启动主节点和工作节点来启动独立集群，或使用我们提供的启动脚本。也可以在单台机器上运行这些守护进程进行测试。

Apache Mesos： Apache Mesos 是一个用于管理计算机集群和运行 Hadoop 应用程序的开源项目。将 Spark 与 Mesos 部署的好处包括 Spark 与其他框架之间的动态分区以及多个 Spark 实例之间的可扩展分区。

Hadoop YARN： Apache YARN 是 Hadoop 2 的集群资源管理器。我们也可以在 YARN 上运行 Spark。

Kubernetes： Kubernetes 是一个用于自动化容器化应用程序部署、扩展和管理的开源系统。

11) 如果 Spark 比 MapReduce 更好，为什么还要学习 MapReduce？

Apache Spark 的确比 MapReduce 更好，但我们应该先学习 MapReduce，因为 MapReduce 是许多大数据工具使用的范式，包括 Spark。当数据量变得非常大时，使用 MapReduce 会很方便。大多数工具如 Pig 和 Hive 会将它们的查询转换为 MapReduce 阶段以进行更好的优化。

12) 在 Spark 中，您如何理解稀疏向量（Sparse Vector）这个术语？

在 Apache Spark 中，稀疏向量是一个具有两个并行数组的向量，一个用于索引，一个用于值。这用于存储非零实体以节省空间。

13) 解释 Apache Spark 的架构以及它如何运行应用程序？

Apache Spark 应用程序作为独立的进程运行，由驱动程序中的 SparkSession 对象协调。

首先，资源管理器或集群管理器将任务分配给工作节点，每个节点一个任务。然后，迭代算法会重复地对数据应用操作，以便它们可以受益于跨迭代缓存数据集。任务将其工作单元应用于其分区中的数据集，并输出新的分区数据集。最后，将结果发送回驱动程序应用程序，或可以将其保存到磁盘。

14) Spark 中的 RDD 是什么？

Spark 中的 RDD 代表弹性分布式数据集 (Resilient Distributed Datasets)。它是 Spark 的基本数据结构，充当对象的不可变分布式集合。RDD 中的每个数据集被分成逻辑分区，这些分区在不同的集群节点上进行计算。RDD 可以包含任何 Python、Java 或 Scala 对象，包括用户定义的类。

15) Apache Spark 中的 Dstream 是什么？

Dstream 代表离散化流 (Discretized Stream)。它是一系列弹性分布式数据集 (RDD)，代表连续数据流。有几种方法可以从 HDFS、Apache Flume、Apache Kafka 等各种源创建 Dstream。

16) 您对 YARN 有什么理解？

就像在 Hadoop 中一样，YARN 是 Apache Spark 中的一项关键功能，用于提供中央资源管理平台，在集群中提供可扩展的操作。Spark 可以在 YARN 上运行，就像 Hadoop MapReduce 可以在 YARN 上运行一样。

17) 是否有必要在 YARN 集群的所有节点上安装 Spark？

不。似乎没有必要在所有 YARN 集群节点上安装 Spark，因为 Spark 在 YARN 之上运行。Apache Spark 独立于其安装运行。Spark 提供了一些选项，可以在将作业分派到集群时使用 YARN，而不是使用其内置管理器或 Mesos。此外，还有一些运行 YARN 的配置，例如 master、deploy-mode、driver-memory、executor-memory、executor-cores 和 queue。

18) SparkSQL 中有哪些不同的数据源？

SparkSQL 中有以下三种数据源：

• JSON 数据集
• Hive 表
• Parquet 文件

19) Apache Spark 中使用的一些重要内部守护进程有哪些？

以下是 Spark 使用的重要内部守护进程：

• Blockmanager (块管理器)
• Memestore (内存存储)
• DAGscheduler (DAG调度器)
• 驱动器
• Worker (工作节点)
• Executor
• Tasks (任务) 等。

20) 在 Apache Spark 中创建 DataFrame 的方法是什么？

在 Apache Spark 中，我们可以通过 Hive 中的表和结构化数据文件来创建 DataFrame。

21) 您如何理解 Apache Spark 中的 Accumulators（累加器）？

累加器是只写变量，它们被初始化一次并发送到工作节点。然后，这些工作节点根据编写的逻辑进行更新，然后将结果发送回驱动程序。

22) Apache Spark 中的默认并行级别是多少？

如果未指定，则分区的数量称为 Apache Spark 中的默认并行级别。

23) 哪些公司在使用 Spark 流服务？

使用 Spark 流服务的三个最著名的公司是：

• 优步
• Netflix
• Pinterest

24) 是否可以使用 Spark 访问和分析存储在 Cassandra 数据库中的数据？

是的，可以使用 Spark 通过 Cassandra Connector 来访问和分析 Cassandra 数据库的数据。

25) 可以将 Apache Spark 运行在 Apache Mesos 上吗？

是的，我们可以将 Apache Spark 运行在 Mesos 管理的硬件集群上。

26) 您如何理解 Spark SQL？

Spark SQL 是一个用于结构化数据处理的模块，它提供了运行在数据库上的 SQL 查询的优势。

27) 如何将 Spark 连接到 Apache Mesos？

请按照以下步骤将 Spark 连接到 Apache Mesos：

• 配置 Spark 驱动程序以连接到 Mesos。
• 设置 Spark 二进制包的路径位置，以便 Mesos 可以访问它。
• 将 Apache Spark 安装在与 Apache Mesos 相同的位置，并将属性 'spark.mesos.executor.home' 配置为指向安装位置。

28) 在处理 Spark 时，最小化数据传输的最佳方法是什么？

要编写快速可靠的 Spark 程序，我们需要最小化数据传输并避免混洗（shuffling）。在处理 Apache Spark 时，有多种方法可以最小化数据传输。它们是：

使用广播变量 - 广播变量提高了小 RDD 和大 RDD 之间连接的效率。

使用累加器 - 累加器用于在执行过程中并行更新变量的值。

29) 您如何理解 Apache Spark 中的惰性求值？

正如名称所示，Apache Spark 中的惰性求值意味着执行要等到触发某个操作后才开始。在 Spark 中，当发生 Spark 转换时，惰性求值就会发挥作用。转换是惰性的。当对 RDD 调用 map() 等转换时，它不会立即执行。Spark 中的转换要到您执行某个操作时才会被求值，这有助于优化整个数据处理工作流，称为惰性求值。因此，我们可以说，在惰性求值中，数据直到必要时才被加载。

30) 您如何理解 Spark Driver？

Spark Driver 是运行在机器主节点上的程序，用于声明对数据 RDD 的转换和操作。

31) Apache Spark 中的 Parquet 文件是什么？

Parquet 是一种列式文件格式，受许多数据处理系统支持。Spark SQL 使我们能够对 Parquet 文件执行读写操作。

32) 在 Apache Spark 中存储数据的方式是什么？

Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分析和处理引擎，但它没有存储引擎。它可以从 HDFS、S3 等其他存储引擎检索数据。

33) 如何在 Apache Spark 中实现机器学习？

Apache Spark 本身提供了一个名为 MLlib 的多功能机器学习库。通过使用这个库，我们可以在 Spark 中实现机器学习。

34) 使用 Apache Spark 有哪些缺点或不足之处？

以下是使用 Apache Spark 的一些缺点或不足之处的列表：

• Apache Spark 比 Hadoop 和 MapReduce 需要更多的存储空间，因此可能会带来一些问题。
• 与 Hadoop 相比，Apache Spark 消耗的数据量很大。
• Apache Spark 需要更多的关注，因为开发人员在运行 Spark 应用程序时需要小心。
• Spark 在不同的节点上的多个集群上运行，而不是在单个节点上运行所有内容。因此，工作被分布在多个集群上。
• Apache Spark 的“内存”功能使其成为处理大数据的成本更高的方式。

35) 文件系统 API 在 Apache Spark 中有什么用？

文件系统 API 用于从 HDFS、S3 或本地文件等各种存储设备读取数据。

36) Spark 引擎的任务是什么？

Spark 引擎的主要任务是处理集群之间的数据应用程序的调度、分发和监控。

37) Apache SparkContext 的用途是什么？

SparkContext 是 Apache Spark 的入口点。SparkContext 使程序员能够创建 RDD，RDD 提供了各种处理数据的方法。

38) 是否有可能使用 SparkSQL 进行实时处理？

在 SparkSQL 中，无法直接进行实时数据处理。我们可以将现有的 RDD 注册为 SQL 表并优先触发 SQL 查询。

39) Akka 在 Apache Spark 中有什么用？

Akka 用于 Apache Spark 中的调度。Spark 还使用 Akka 在工作节点和主节点之间进行消息传递。

40) 您如何理解 Spark map() 转换？

Spark map() 是一个转换操作，用于将转换应用于 RDD、DataFrame 和 Dataset 的每个元素，并最终分别返回新的 RDD/Dataset。

41) 使用 Parquet 文件有什么优点？

在 Apache Spark 中，Parquet 文件用于执行读写操作。以下是拥有 Parquet 文件的一些优点列表：

• Parquet 文件使用户能够获取特定列进行访问。
• 它占用的空间更少。
• 它遵循特定类型的编码。
• 它支持有限的 I/O 操作。

42) persist() 和 cache() 函数在 Apache Spark 中有什么区别？

在 Apache Spark 中，persist() 函数用于允许用户指定存储级别，而 cache() 函数使用默认存储级别。

43) 哪些 Spark 库允许在不同集群框架之间以内存速度可靠地共享文件？

Tachyon 是 Apache Spark 库的名称，它用于在各种集群框架之间以内存速度可靠地共享文件。

44) Apache Spark 中的 Shuffling (混洗) 是什么？何时发生？

在 Apache Spark 中，混洗是将数据重新分布到可能导致数据在执行器之间移动的分区中的过程。与 Hadoop 相比，Spark 中混洗操作的实现方式完全不同。

混洗有两个重要的压缩参数：

• shuffle.compress： 用于检查引擎是否会压缩混洗输出。
• shuffle.spill.compress： 用于决定是否压缩中间的混洗溢出文件。

当我们连接两个表或执行 byKey 操作（如 GroupByKey 或 ReduceByKey）时，就会出现混洗。

45) Apache Spark 支持哪些文件格式？

Apache Spark 支持 json、tsv、snappy、orc、rc 等文件格式。

46) Apache Spark 中的 Action (动作) 是什么？

在 Apache Spark 中，Action 用于将 RDD 数据带回到本地机器。它的执行是所有先前创建的转换的结果。

47) Apache Spark 中的 Yarn 是什么？

Yarn 是 Apache Spark 中最重要的功能之一。Apache Spark 是一个内存分布式数据处理引擎，而 YARN 是一种集群管理技术，用于运行 Spark。Yarn 使您能够动态共享并集中配置所有在 Yarn 上运行的框架的同一集群资源池。当 Spark 在 Yarn 上运行时，它会像构建在 Yarn 支持上一样进行二进制分发。

48) Apache Spark 最适合哪种类型的机器学习技术？

Apache Spark 最适合简单的机器学习算法，如聚类、回归和分类等。

49) Apache Spark 中 Checkpoints (检查点) 的用途是什么？

在 Apache Spark 中，检查点用于允许程序全天候运行。它还有助于使其在某种程度上对失败具有弹性，而不考虑应用程序逻辑。

50) Spark 中的 Lineage (血缘) 是什么？

在 Apache Spark 中，当调用转换（map 或 filter 等）时，Spark 不会立即执行；相反，会为每个转换创建一个血缘。这个血缘用于跟踪必须应用于该 RDD 的所有转换。它还可以跟踪它必须从何处读取数据的来源。

51) 您如何理解 Spark 中的 Lineage Graph (血缘图)？

在 Apache Spark 中，血缘图是现有 RDD 和新 RDD 之间的依赖关系图。它规定了 RDD 之间的所有依赖关系都记录在图中，而不是原始数据中。

52) 如何触发 Spark 中的自动清理以处理累积的元数据？

您可以通过设置参数 'Spark.cleaner.ttl' 或将长时间运行的作业分成不同的批次并将中间结果写入磁盘来触发清理。

53) 是否有可能在 Hadoop MapReduce 中启动 Spark 作业？

是的，您可以在 MapReduce 中运行所有类型的 Spark 作业，而无需获取该应用程序的管理权限。

54) BlinkDB 在 Spark 中有什么用？

BlinkDB 是一个查询引擎工具，用于对海量数据执行 SQL 查询，并在有意义的误差条中显示查询结果。

55) Spark 在独立模式下能否处理监控和日志记录？

是的。由于拥有基于 Web 的用户界面，Spark 可以在独立模式下处理监控和日志记录。

56) SparkSQL 与 SQL 和 HQL 有何不同？

SparkSQL 是 Apache Spark 核心引擎上的一个独特组件，它在不更改任何语法的情况下支持 SQL 和 HQL。HQL 是 Hive 查询语言的缩写。您还可以连接 SQL 表和 HQL 表。