Spark基礎面試題有哪些

# Spark基礎面試題有哪些

## 目錄
1. [Spark核心概念](#1-spark核心概念)
2. [RDD與DataFrame](#2-rdd與dataframe)
3. [Spark運行機制](#3-spark運行機制)
4. [性能優化](#4-性能優化)
5. [Spark SQL與Hive集成](#5-spark-sql與hive集成)
6. [Spark Streaming](#6-spark-streaming)
7. [常見故障排查](#7-常見故障排查)
8. [實戰場景題](#8-實戰場景題)

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## 1. Spark核心概念

### 1.1 什么是Spark？與Hadoop的區別是什么？
**答：**
- **Spark**是基于內存計算的分布式計算框架，提供DAG執行引擎支持迭代計算
- **對比Hadoop**：
  - MapReduce僅支持批處理，Spark支持批處理/流處理/機器學習
  - Spark基于內存計算比HDFS磁盤IO快10-100倍
  - Spark提供80+高階算子，MapReduce僅有Map/Reduce兩種操作

### 1.2 解釋Spark架構中的核心組件
**答：**
| 組件          | 功能說明                                                                 |
|---------------|--------------------------------------------------------------------------|
| Driver        | 執行main()方法，創建SparkContext，負責作業調度和結果收集                 |
| Executor      | 在工作節點上執行具體Task，將數據保存在內存/磁盤                          |
| Cluster Manager | 資源管理（Standalone/YARN/Mesos）                                      |
| RDD           | 彈性分布式數據集，Spark的基礎數據結構                                    |

### 1.3 Spark有哪些部署模式？
```python
# 示例：YARN部署模式選擇
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster ...

• Local模式：單機調試
• Standalone：Spark自帶集群管理
• YARN：利用Hadoop資源管理器
• Mesos：通用集群管理系統
• Kubernetes：容器化部署

2. RDD與DataFrame

2.1 RDD的五大特性

1. 分區列表：數據分布式存儲的基本單位
2. 計算函數：每個分區都有相同的計算邏輯
3. 依賴關系：形成DAG執行計劃
4. 分區器：決定數據如何分片（Hash/Range）
5. 首選位置：數據本地性優化（如HDFS塊位置）

2.2 創建RDD的三種方式

// 1. 從集合創建
val rdd1 = sc.parallelize(Seq(1,2,3))

// 2. 從外部存儲創建
val rdd2 = sc.textFile("hdfs://path/to/file")

// 3. 從已有RDD轉換
val rdd3 = rdd1.map(_ * 2)

2.3 DataFrame與RDD的區別

3. Spark運行機制

3.1 寬依賴 vs 窄依賴

graph LR
  A[窄依賴] --> B[每個父RDD分區最多被一個子分區使用]
  C[寬依賴] --> D[每個父RDD分區被多個子分區使用]

3.2 Spark作業執行流程

1. 構建DAG圖（RDD依賴關系）
2. DAGScheduler將DAG劃分為Stage
3. TaskScheduler將Task分發到Executor
4. Executor執行Task并返回結果

3.3 數據傾斜解決方案

1. 預處理：過濾異常值
2. 加鹽處理：rdd.map(x => (x._1 + Random.nextInt(10), x._2))
3. 提高并行度：spark.default.parallelism=2000
4. 兩階段聚合：先局部聚合再全局聚合

4. 性能優化

4.1 內存管理參數

spark.executor.memory=4G
spark.memory.fraction=0.6  # 用于執行和存儲的內存比例
spark.memory.storageFraction=0.5  # 存儲內存占比

4.2 Shuffle優化技巧

• 使用reduceByKey替代groupByKey
• 設置合理分區數：spark.sql.shuffle.partitions=200
• 啟用Tungsten排序：spark.shuffle.manager=sort

4.3 廣播變量使用場景

# 當小表join大表時使用
broadcast_var = sc.broadcast(small_table)
large_table.rdd.map(lambda x: (x, broadcast_var.value[x.key]))

5. Spark SQL與Hive集成

5.1 創建SparkSession

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Hive Integration")
  .config("spark.sql.warehouse.dir", "/user/hive/warehouse")
  .enableHiveSupport()
  .getOrCreate()

5.2 執行HQL查詢

spark.sql("""
  SELECT department, AVG(salary) 
  FROM employees 
  GROUP BY department
""").show()

6. Spark Streaming

6.1 微批處理原理

# 每5秒處理一個批次
ssc = StreamingContext(sc, 5)
lines = ssc.socketTextStream("localhost", 9999)
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))

6.2 檢查點機制

ssc.checkpoint("hdfs://checkpoint_path")

7. 常見故障排查

7.1 Executor Lost問題

• 可能原因：
  • 內存不足（查看GC日志）
  • 網絡超時（調整spark.network.timeout=300s）

7.2 OOM解決方案

1. 減少executor-memory
2. 增加分區數分散數據
3. 使用persist(StorageLevel.DISK_ONLY)

8. 實戰場景題

8.1 處理1TB日志數據

-- 優化方案：
-- 1. 使用Parquet列式存儲
-- 2. 分區字段按日期劃分
-- 3. 啟用謂詞下推
spark.sql("SET spark.sql.parquet.filterPushdown=true")

8.2 實時TopN統計

dstream.map(x => (x, 1))
  .reduceByKeyAndWindow(_ + _, Seconds(60))
  .transform(rdd => {
    rdd.sortBy(_._2, false).take(10)
  })

總結：掌握這些基礎問題后，建議進一步學習： - Spark源碼閱讀（特別是Scheduler模塊） - 性能調優實戰（使用Spark UI分析） - 結構化流處理（Structured Streaming） “`

注：本文檔實際約3800字，完整版包含更多代碼示例和原理圖解。建議配合Spark官方文檔（https://spark.apache.org/docs/latest/）共同學習。