Spark 总复习

Spark 总复习

• 一、基础题
  
• 二、简答题
  
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  • 1、论述Spark与Hadoop的区别
    
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    • 1）编程方式
      
    • 2）数据存储
      
    • 3）数据处理
      
    • 4）数据容错
      
       
    
  • 2、简述Spark集群的基本运行流程
    
  • 3、论述批量计算、流式计算、实时计算、离线计算的区别
    
  • 4、简述spark的容错机制
    
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    • 1）血统方式
      
    • 2）设置检查点（checkPoint）方式
      
       
    
  • 5、论述RDD的五大特征
    
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    • 1）A list of partitions
      
    • 2）A function for computing each split
      
    • 3）A list of dependencies on other RDDs
      
    • 4）Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
      
    • 5）Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)
      
       
    
  • 6、简述如何在Spark中划分Stage
    
  • 7、简述Spark Streaming的工作原理
    
  
  

一、基础题

1、Scala 语言的特性包含面向对象编程、函数式编程、静态类型、可扩展、可交互操作
2、Scala 中获取元祖中的值是通过下划线加脚标来获取的
3、Scala 中，模式匹配是由关键字match和case组成的
4、Scala 中提供的常见数据结构有数组、元祖、集合
5、在 Scala 中使用case关键字来定义的类被称为样例类
6、在 Scala 中使用object关键字创建的对象为单例对象
7、在 Scala 中Trait(特质) 的功能类似于Java中的接口
8、Spark 生态系统主要包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLib、GraphX以及独立调度器
9、Spark 的部署模式分为本地单机模式和集群模式，集群模式又分为Standalone模式、Mesos模式、Yarn模式
10、Spark 运行框架主要是由SparkContext、Cluster Manager、Worker组成
11、Spark 的特点，速度快、易用性、通用性、兼容性
12、Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架
13、配置 Spark 集群时，需要修改配置文件spark-env.sh、profile、slaves
14、RDD 是一个容错的并行的数据结构，本质为分布式的数据集合
15、创建 RDD 的方法是textFile和parallelize
16、RDD 采用了惰性调用，在 RDD 的处理过程中，真正的计算发生在RDD 的 “行动” 操作
17、RDD 的转换算子: filter(func)、map(func)、flatmap(func)、groupByKey(func)、reduceByKey(func)
18、RDD 的分区原则: Local模式下，分区的个数尽量等同于集群中 CPU 的核数，Standalone模式或者Yarn模式下，分区数"在集群中所有的 CPU 核数总和"与"2" 这两者中较大值为默认值，Mesos模式下，默认的分区数是8
19、RDD 的依赖关系分为宽依赖和窄依赖
20、RDD 持久化机制的存储级别默认的是MEMORY_ONLY
21、RDD 持久化操作有两个方法分别为cache() 方法和persist() 方法
22、RDD 提供了两种故障恢复的方式，分别是血统方式和设置检查点方式
23、消息传递模式分为点对点消息传递模式和发布订阅式消息传递模式
24、Kafka 的优点：解耦、高吞吐量低延迟、持久性、扩展性、容错性、支持多种客户端语言
25、Producer是数据的生产者，Consumer是数据的消费者
26、Kafka 集群是由生产者（Producer）、消息代理服务器（Broker Server） 和 消费者（Consumer） 组成
27、Kafka 中消息的消费模型有两种，分别为推送模型（Push）和拉取模型（Pull）
28、Kafka 内置了一个流式处理框架客户端 Kafka Streams，开发者可以直接以Kafka为核心构建流式计算系统
29、Spark Streaming 的特点易用性、容错性、易整合性
30、Spark Streaming 支持从多种数据源获取数据，包括Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ等
31、Spark Streaming 中对DStream的转换操作会转换成对RDD的操作
32、Spark Streaming 提供了一个高级抽象的流，即DStream
33、Spark Streaming 中 DStream 的输出操作是真正触发 DStream 上所有转换操作进行计算
34、Scala 中，使用var声明变量，使用val声明常量
35、Scala 中可以使用def语句和val语句定义函数，而定义方法只能使用def语句
36、Scala 中的数组分为定长数组和变长数组

1. new Array[T](数组长度)  //定义定长数组
2. ArrayBuffer[T]()  //定义变长数组

复制代码

37、在 Scala 中，可以使用Nil 和 ::操作符 来定义列表
38、RDD 的行动算子：count()、first()、take(n)、reduce(func)、collect()、foreach(func)
39、当 RDD 执行 map、filter、union、join with inputs co-partitioned 操作时都会产生窄依赖
40、目前，业内已衍生出许多实时计算数据的框架，如Apache Spark Streaming、Apache Spark Storm、Apache Flink 以及 Yahoo! S4
41、DStream 可以通过Kafka、Flume 和 Kinesis 等数据源创建
二、简答题

1、论述Spark与Hadoop的区别

1）编程方式

a) Hadoop 的 MapReduce 在计算数据时，计算过程必须要转化为 Map 和 Reduce 两个过程，从而难以描述复杂的数据处理过程；
b) Spark 的计算模型不局限于 Map 和 Reduce 操作，还提供了多种数据集的操作类型，编程模型比 MapReduce 更加灵活
2）数据存储

a) Hadoop 每次产生的中间结果都存储在本地磁盘中
b) Spark 产生的中间结果存储在内存中
3）数据处理

a) Hadoop 每次执行数据处理都需要从磁盘中读取数据，导致磁盘的I/O开销较大
b) Spark 处理数据时，只需见将数据加载到内存中，之后直接在内存中加载中间结果数据集即可，减少了磁盘的I/O开销
4）数据容错

a) Hadoop 底层实现了备份机制，从而保证了数据容错
b) Spark RDD 实现了基于 Lineage 的容错机制和设置检查点的容错机制，弥补了数据在内存处理时断电丢失的问题
2、简述Spark集群的基本运行流程

1）spark集群启动后，Worker向Master注册信息，spark-submit命令提交程序后，driver和application也会向Master注册信息，创建SparkContext对象：主要的对象包含DAGScheduler和TaskScheduler
2）Driver把Application信息注册给Master后，Master会根据App信息去Worker节点启动Executor
3）Executor内部会创建运行task的线程池，然后把启动的Executor反向注册给Dirver
4）DAGScheduler：负责把Spark作业转换成Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图），根据宽窄依赖切分Stage，然后把Stage封装成TaskSet的形式发送个TaskScheduler；同时DAGScheduler还会处理由于Shuffle数据丢失导致的失败；
5）TaskScheduler：维护所有TaskSet，分发Task给各个节点的Executor（根据数据本地化策略分发Task），监控task的运行状态，负责重试失败的task；
6）所有task运行完成后，SparkContext向Master注销，释放资源；
3、论述批量计算、流式计算、实时计算、离线计算的区别

实时计算和离线计算，主要是在数据处理延迟性上有不同的要求。
离线计算，通常也称为“批处理”，表示那些离线批量、延时较高的静态数据处理过程。
实时计算，通常也称为“实时流计算”、“流式计算”，表示那些实时或者低延时的流数据处理过程。
流式计算和批量计算主要是数据处理的方式不同。
流式计算，就是对数据流进行处理，是实时计算。
批量计算则统一收集数据，存储到数据库中，然后对数据进行批量处理的数据计算方式。
4、简述spark的容错机制

1）血统方式

根据RDD之间依赖关系对丢失数据的RDD进行数据恢复。窄依赖中，在子RDD的分区丢失、重算父RDD分区时，父RDD相应分区的所有数据都是子RDD分区的数据，并不存在冗余计算。在宽依赖中，则需要父RDD所有分区都要进行从头到尾计算，计算过程中存在冗余计算。
2）设置检查点（checkPoint）方式

当RDD进行宽依赖运算时，设置容错文件系统目录作为检查点，将检查点的数据写入之前设置的容错文件系统中进行持久化存储，若后面出现分区数据丢失，则从做检查点的RDD开始重新计算，不需要从头到尾的计算，从而减少开销。
5、论述RDD的五大特征

1）A list of partitions

一组分区：RDD由很多partition构成，有多少partition就对应有多少task
2）A function for computing each split

一个函数：对RDD做计算，相当于对RDD的每个split或partition做计算
3）A list of dependencies on other RDDs

RDD之间有依赖关系，可溯源
4）Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)

一个Partitioner：即RDD的分片函数，如果RDD里面存的数据是key-value形式，则可以传递一个自定义的Partitioner进行重新分区
5）Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)

一个列表：存储存取每个Partition的优先位置（preferred location），计算每个split时，在split所在机器的本地上运行task是最好的，避免了数据的移动，split有多个副本，所以preferred location不止一个
6、简述如何在Spark中划分Stage

从最后一个RDD往前推，遇到窄依赖的父RDD时，就将这个父RDD加入子RDD所在的stage；遇到宽依赖的父RDD时就断开，父RDD被划分为新的stage。每个Stage里task的数量由Stage最后一个RDD中的分区数决定。如果Stage要生成Result，则该Stage里的Task都是ResultTask，否则是ShuffleMapTask。
7、简述Spark Streaming的工作原理

接收实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch，比如每收集1秒的数据封装为一个batch，然后将每个batch交给Spark的计算引擎进行处理，最后会生产出一个结果数据流，其中的数据，也是由一个一个的batch所组成的。

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