1. 简述hadoop 和 spark 的不同点（为什么spark更快）
Hadoop是一个分布式管理、存储、计算的生态系统，包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（计算引擎）和YARN（资源调度器）。Hadoop的作业称为Job，每个Job包含多个Map Task和Reduce Task，这些Task在各自的进程中运行，当Task结束时，进程也会随之结束
Spark是一个基于内存计算的框架，使用RDD（弹性分布式数据集）进行数据处理。Spark的任务称为Application，一个Application包含多个Job，每个Job可以进一步划分为多个Stage，每个Stage包含多个Task。Spark的Task可以在内存中执行，避免了频繁的磁盘读写操作，从而提高了处理速度
Hadoop使用MapReduce模型进行数据处理，数据需要在磁盘上进行读写操作，这导致了较高的I/O开销，从而影响了处理速度
Spark采用内存计算技术，数据存储在内存中，减少了磁盘I/O操作，显著提高了处理速度。Spark的处理速度通常是Hadoop的10到100倍
2. 谈谈你对RDD的理解
弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）是Apache Spark中的核心概念，它是一个容错的、并行的数据结构，可以让开发者以弹性的方式进行数据计算。
RDD具有以下特性：
分布式：RDD的数据可以分布在集群中的不同节点上。
弹性：RDD在执行过程中可以根据需要重新分布数据集。
不可变：RDD是只读的，要改变RDD，只能创建新的RDD。
缓存：可以把RDD缓存起来，在计算中再次使用。
容错：RDD的每个阶段都会进行校验和，如果在计算过程中有数据丢失，可以通过父RDD重建。
3. 简述spark的shuffle过程
Shuffle 过程本质上都是将 Map 端获得的数据使用分区器进行划分，并将数据发送给对应的 Reducer 的过程。
前一个stage的ShuffleMapTask进行shuffle write，把数据存储在blockManager上面，并且把数据元信息上报到dirver的mapOutTarck组件中，下一个stage根据数据位置源信息，进行shuffle read，拉取上一个stage的输出数据
1、基于哈希的shuffle操作：基于哈希的shuffle操作的原理在于将Mapper（stage）生成的中间数据，按照Reduce的数量（Reduce任务的数量取决于当前stage的RDD的分区数量）进行切分。切分成多个bucket，每个bucket对应一个文件。当reduce任务运行时，会根据任务的编号和所依赖的mapper编号远程或者从本地取得相应的bucket作为reduce任务的输入数据进行处理（）
2、基于排序的shuffle操作： 基于哈希的shuffle操作会产生很多文件，这对文件系统来说是一个非诚大的负担，而且在总数据量不大而文件特别多的情况下，随机读写会严重降低I/O性能。大量文件的带来的问题还包括缓存。缓存所占用的内存过多是一笔很大的开销。每个shuffle map task只会产生一个索引文件，以及这个文件的索引，其中索引中 记载着，这个文件的那些数据是被下游的那些reduce task（stage）任务使用（）
4. spark的作业运行流程是怎么样的
Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。
1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）
2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executor
3、SparkContext 将程序代码（jar包或者python文件）和Task任务发送给Executor执行，并收集结果给Driver。
5 spark driver的作用，以及client模式和cluster模式的区别
drive 主要负责管理整个集群的作业任务调度；executor是一个jvm进程，专门用于计算的节点
client模式下，driver运行在客户端；cluster模式下，driver运行在yarn集群。
6. 你知道Application、Job、Stage、Task他们之间的关系吗
1、一个应用程序对应多个job，一个job会有多个stage阶段，一个stage会有多个task
2、一个应用程序中有多少个行动算子就会创建多少个job作业；一个job作业中一个宽依赖会划分一个stage阶段；同一个stage阶段中最后一个算子有多少个分区这个stage就有多少个task，因为窄依赖每个分区任务是并行执行的，没有必要每个算子的一个分区启动一个task任务。如图所示阶段2最后一个map算子是对应5个分区，reducebykey是3个分区，总共是8个task任务。
3、当一个rdd的数据需要打乱重组然后分配到下一个rdd时就产生shuffle阶段，宽依赖就是以shuffle进行划分的。
7. Spark常见的算子介绍一下（10个以上）
Transformation算子
Transformation算子用于转换RDD，生成新的RDD，但不会立即执行计算。它们通常用于中间数据处理。
map：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个新的RDD。
flatMap：将函数应用于RDD中的每个元素，并将结果扁平化成一个新的RDD。与map的区别在于flatMap可以处理集合类型的元素。
filter：过滤RDD，保留满足条件的元素，返回一个新的RDD。
union：合并两个或多个RDDs。
groupBy：根据给定的函数将元素分组，返回一个键值对RDD。
sortBy：根据给定的函数对RDD进行排序，返回一个新的有序RDD。
repartition：重新分区RDD，可以增加或减少分区数。
coalesce：减少RDD的分区数，主要用于优化性能。
Action算子
Action算子用于触发计算，并返回一个值或执行某些操作，但不返回新的RDD。
count：统计RDD中的元素个数。
collect：将RDD中的元素收集到Driver，并返回一个数组。
first：返回RDD中的第一个元素。
take：返回RDD中的前n个元素。
reduce：对RDD中的元素进行聚合操作。
saveAsTextFile：将RDD保存为文本文件。
foreach：对RDD中的每个元素应用一个函数，通常用于调试或数据导出。
8. 简述map和mapPartitions的区别
map算子：对RDD中的每个元素进行操作，每次传入一个元素到定义的函数中，返回处理后的元素。map算子的主要目的是将数据源中的数据进行转换和改变，不会减少或增多数据
mapPartitions算子：对RDD中的每个分区进行操作，每次传入一个分区的迭代器到定义的函数中，返回处理后的迭代器。mapPartitions算子可以增加或减少数据，因为它处理的是一批数据而不是单个元素
9. 你知道重分区的相关算子吗
repartition(numPartitions: Int): RDD[T]：这个算子会导致一个大的shuffle操作，它会根据一个hashpartitioner的方式来重新分区数据。
coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false): RDD[T]：这个算子用来减少RDD的分区数量，如果shuffle设置为false，那么只有当新的分区数大于原来的分区数的时候，这个操作才会减少计算资源。如果shuffle设置为true，那么这个操作会进行shuffle，不论新的分区数是否大于原来的分区数。
10. spark目前支持哪几种分区策略
HashPartitioner：采用哈希的方式对<Key,Value>键值对数据进行分区。其数据分区规则为partitionId = Key.hashCode % numPartitions，其中partitionId代表该Key对应的键值对数据应当分配到的Partition标识，Key.hashCode表示该Key的哈希值，numPartitions表示包含的Partition个数
RangePartitioner：将一定范围的数据映射到一个分区中。这种分区策略适用于需要对数据进行范围查询的场景
CustomPartitioner：用户可以根据具体需求自定义分区器，以满足特定的分区要求
11.简述groupByKey和reduceByKey的区别
reduceByKey：这是一个转换操作，它对具有相同键的元素执行一个聚合函数（reduce函数）。具体而言，它按键将元素进行分组，然后对每个组内的值进行合并操作，通常包括对相同键的所有值进行某种累积、求和或其他聚合操作。例如，rdd.reduceByKey(lambda x,y: x + y)会将相同的键的值累加起来
groupByKey：这也是一个转换操作，但它根据键对RDD中的元素进行分组，但不执行任何聚合操作。它只是将具有相同键的元素放在一个组中，形成一个包含键和其对应值的迭代器。例如，rdd.groupByKey()会将相同的键的值放在一起，但不进行任何聚合操作
- 简述reduceByKey、foldByKey、aggregateByKey、combineByKey 的区别
13. 宽依赖和窄依赖之间的区别
窄依赖（Narrow Dependency）
窄依赖指的是父RDD的一个分区最多只被子RDD的一个分区所使用。这种依赖关系的特点是：
高效性：由于每个父RDD的分区只需传输给一个子RDD的分区，不存在数据混洗（shuffle）的过程，因此执行效率较高。
应用场景：常见的操作包括map、filter、union等，这些操作通常不会引起数据的重新组织。
宽依赖（Wide Dependency）
宽依赖指的是父RDD的一个分区被多个子RDD的分区所使用。这种依赖关系的特点是：
性能损失：由于需要重新组织和传输数据，宽依赖会导致性能损失，因为它需要进行全局的数据重新排序和传输，这在处理大规模数据集时尤为昂贵。
应用场景：常见的操作包括groupByKey、reduceByKey、sortByKey等，这些操作通常会引起数据的shuffle。
14. spark为什么需要RDD持久化，持久化的方式有哪几种，他们之间的区别是什么
Spark中的RDD（弹性分布式数据集）是懒加载的，只有在遇到行动算子（如collect、count等）时才会从头开始计算。如果同一个RDD被多次使用，每次都需要重新计算，这会显著增加计算开销。为了避免这种情况，可以将RDD持久化到内存或磁盘中，以便在后续操作中直接使用持久化的数据，从而避免重复计算，提高计算效率
- cache
这是persist的一种简化方式，作用是将RDD缓存到内存中，以便后续快速访问。cache操作是懒执行的，即执行action算子时才会触发
- persist
提供了不同的存储级别，包括仅磁盘、仅内存、内存或磁盘、内存或磁盘+副本数、序列化后存入内存或磁盘等。用户可以根据不同的应用场景进行选择
- checkpoint
将数据永久保存，用于减少长血缘关系带来的容错成本。checkpoint不仅保存了数据，还保存了计算该数据的算子操作。当需要恢复数据时，可以通过这些操作重新计算，而不仅仅是依赖于原始数据。checkpoint在作业完成后仍然保留，可以用于后续的计算任务
15. 简述spark的容错机制
- stage输出失败的时候，上层调度器DAGScheduler会进行重试
- 计算过程中，某个task失败,底层调度器会进行重试。
- 计算过程中，如果部分计算结果丢失，可以根据窄依赖和宽依赖的血统重新恢复计算。
- 如果血统非常长，可以对中间结果做检查点，写入磁盘中，如果后续计算结果丢失，那么就从检查点的RDD开始重新计算
16. 除了RDD，你还了解spark的其他数据结构吗
算子以外的代码都是在Driver端执行，算子里面的代码都是在Executor端执行。
了解累加器和广播变量两种数据结构。
累加器就是分布式共享只写变量，简单说一下它的原理：累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver程序中定义的变量，在Executor端的每个Task都会得到这个变量的一份新的副本，每个task更新这些副本的值后，传回Driver端进行合并。
广播变量就是分布式共享只读变量，简单说一下它的原理：用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个spark操作使用。
17. spark调优
18. 谈一谈RDD,DataFrame,DataSet的区别
RDD 提供了低级别的控制和灵活性，但性能通常较低。DataFrame 提供了结构化的数据处理和优化，但缺乏类型安全。Dataset 结合了两者的优点，提供了类型安全和高级操作，但在 PySpark 中，主要使用 DataFrame API。
- RDD
不可变性：RDD 一旦创建，其内容不能更改。所有的转换操作都会生成一个新的 RDD。
分布式计算：RDD 以分布式方式存储在集群的多个节点上，并支持并行计算。
容错性：RDD 通过追踪其生成过程的血统信息（lineage）实现容错。如果某个分区的数据丢失，可以通过重新计算恢复数据。
操作：RDD 提供了两种操作：转换（如 map、filter、flatMap）和行动（如 collect、count、reduce）。
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DataFrame
结构化数据：DataFrame 有明确的列和数据类型，类似于关系型数据库中的表。
优化：通过 Catalyst 优化器进行查询优化，并支持 Tungsten 执行引擎以提高性能。
操作：支持 SQL 查询、DataFrame 操作（如 select、filter、join、groupBy）。 -
Dataset
类型安全：在编译时检查数据类型错误，提供类型安全的操作。
高层次 API：提供类似于 DataFrame 的高级操作，同时保留类型安全的特性。
操作：支持类型安全的操作（如 map、flatMap、filter），并且可以通过 DataFrame API 进行操作。
19. Hive on Spark与SparkSql的区别
Spark SQL：主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询。它通过SQL解析引擎解析SQL语句，最终转换为Spark RDD的方式去执行。Spark SQL的目的是为懂得数据库管理系统（DBMS）但不熟悉Spark的用户准备的
Hive on Spark：Hive作为数据仓库，负责一部分的解析和优化计算，而Spark作为Hive的底层执行引擎之一，负责一部分的计算。Hive on Spark结合了Hive的SQL处理能力和Spark的计算性能，提供了高效的数据处理能力
20. sparksql的三种join实现
- Broadcast Join
将大小有限的维度表的全部数据分发到每个节点上，供事实表使用。executor存储维度表的全部数据，一定程度上牺牲了空间，换取shuffle操作大量的耗时，这在SparkSQL中称作 Broadcast Join。 - Shuffle Hash Join
当表比较大时，采用 broadcast join 会对driver端和executor端造成较大的压力,可以通过分区的形式将大批量的数据划分成n份较小的数据集进行并行计算利用key相同必然分区相同的这个原理，Spark SQL将较大表的 join 分而治之，先将表划分成 n 个分区，再对两个表中相对应分区的数据分别进行 Hash Join，这样即在一定程度上减少了driver广播一侧表的压力，也减少了executor端取整张被广播表的内存消耗。 - Sort Merge Join （大表对大表）
上面介绍的两种实现对于一定大小的表表适用，但当两个表都非常大时，显然无论用哪种都会对计算内存造成很大压力。这是因为join 时两者采取的都是 hash join，
首先将两张表按照 join keys 进行了重新shuffle，保证 join keys值相同的记录会被分在相应的分区。分区后对每个分区内的数据进行排序，排序后再对相应的分区内的记录进行连接。因为两个序列都是有序的，从头遍历，碰到 key 相同的就输出，如果不同，左边小就继续取左边，反之取右边。可以看出，无论分区有多大，Sort Merge Join 都不用把某一侧的数据全部加载到内存中，而是即用即丢，从而大大提升了大数量下 sql join 的稳定性。
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