1.MR V1 有哪些不足？
1)可扩展性差（对于变化的应付能力）
a) JobTracker内存中保存用户作业的信息
b) JobTracker使用的是粗粒度的锁
2)可靠性和可用性 差
a) JobTracker失效会影响集群中所有的运行作业，用户需手动重新提交和恢复工作流
3)对不同编程模型的支持 差
HadoopV1以MapReduce为中心的设计虽然能支持广泛的用例，但是并不适合所有大型计算,如storm，spark
2.描述Yarn执行一个任务的过程？
1）客户端client向ResouceManager提交Application，ResouceManager接受Application
并根据集群资源状况选取一个node来启动Application的任务调度器driver（ApplicationMaster）
2）ResouceManager找到那个node，命令其该node上的nodeManager来启动一个新的
JVM进程运行程序的driver（ApplicationMaster）部分，driver（ApplicationMaster）启动时会首先向ResourceManager注册，说明由自己来负责当前程序的运行
3）driver（ApplicationMaster）开始下载相关jar包等各种资源，基于下载的jar等信息决定向ResourceManager申请具体的资源内容。
4）ResouceManager接受到driver（ApplicationMaster）提出的申请后，会最大化的满足
资源分配请求，并发送资源的元数据信息给driver（ApplicationMaster）；
5）driver（ApplicationMaster）收到发过来的资源元数据信息后会根据元数据信息发指令给具体
机器上的NodeManager，让其启动具体的container。
6）NodeManager收到driver发来的指令，启动container，container启动后必须向driver（ApplicationMaster）注册。
7）driver（ApplicationMaster）收到container的注册，开始进行任务的调度和计算，直到
任务完成。
补充：如果ResourceManager第一次没有能够满足driver（ApplicationMaster）的资源请求
，后续发现有空闲的资源，会主动向driver（ApplicationMaster）发送可用资源的元数据信息
以提供更多的资源用于当前程序的运行。
3.Yarn中的container是由谁负责销毁的，在Hadoop Mapreduce中container可以复用么？
答：ApplicationMaster负责销毁，在Hadoop Mapreduce不可以复用，在spark on yarn程序container可以复用
4.提交任务时，如何指定Spark Application的运行模式？
1）cluster模式：./spark-submit --class xx.xx.xx --master yarn --deploy-mode cluster xx.jar
- client模式:./spark-submit --class xx.xx.xx --master yarn --deploy-mode client xx.jar
5. 不启动Spark集群Master和work服务，可不可以运行Spark程序？
答：可以，只要资源管理器第三方管理就可以，如由yarn管理，spark集群不启动也可以使用spark；spark集群启动的是work和master，这个其实就是资源管理框架，yarn中的resourceManager相当于master，NodeManager相当于worker，做计算是Executor，和spark集群的work和manager可以没关系，归根接底还是JVM的运行，只要所在的JVM上安装了spark就可以。
6.Spark中的4040端口由什么功能?
答：收集Spark作业运行的信息
Hadoop：
50070：HDFS WEB UI端口
8088 ： Yarn 的WEB UI 接口
Hbase:
60010：Hbase的master的WEB UI端口
60030：Hbase的regionServer的WEB UI 管理端口
Hive:
9083 : metastore服务默认监听端口
10000：Hive 的JDBC端口
Spark：
7077 ： spark 的master与worker进行通讯的端口 standalone集群提交Application的端口
8080 ： master的WEB UI端口 资源调度
8081 ： worker的WEB UI 端口 资源调度
4040 ： Driver的WEB UI 端口 任务调度
18080：Spark History Server的WEB UI 端口
7.spark on yarn Cluster 模式下，ApplicationMaster和driver是在同一个进程么？
答：是,driver 位于ApplicationMaster进程中。该进程负责申请资源，还负责监控程序、资源的动态情况。
8.如何使用命令查看application运行的日志信息
答：yarn logs -applicationId
9.Spark on Yarn 模式有哪些优点？
1)与其他计算框架共享集群资源（eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行，如果不用Yarn进行资源分配，MapReduce分到的内存资源会很少，效率低下）；资源按需分配，进而提高集群资源利用等。
2)相较于Spark自带的Standalone模式，Yarn的资源分配更加细致
3)Application部署简化，例如Spark，Storm等多种框架的应用由客户端提交后，由Yarn负责资源的管理和调度，利用Container作为资源隔离的单位，以它为单位去使用内存,cpu等。
4)Yarn通过队列的方式，管理同时运行在Yarn集群中的多个服务，可根据不同类型的应用程序负载情况，调整对应的资源使用量，实现资源弹性管理。
10.谈谈你对container的理解？
1）Container作为资源分配和调度的基本单位，其中封装了的资源如内存，CPU，磁盘，网络带宽等。 目前yarn仅仅封装内存和CPU
2)Container由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，由ResouceManager中的资源调度器异步分配给ApplicationMaster
- Container的运行是由ApplicationMaster向资源所在的NodeManager发起的，Container运行时需提供内部执行的任务命令.
11.运行在yarn中Application有几种类型的container？
1） 运行ApplicationMaster的Container：这是由ResourceManager（向内部的资源调度器）申请和启动的，用户提交应用程序时，可指定唯一的ApplicationMaster所需的资源；
2） 运行各类任务的Container：这是由ApplicationMaster向ResourceManager申请的，并由ApplicationMaster与NodeManager通信以启动之。
12.Spark on Yarn架构是怎么样的？（要会画哦，这个图）
Yarn提到的App Master可以理解为Spark中Standalone模式中的driver。Container中运行着Executor,在Executor中以多线程并行的方式运行Task。运行过程和第二题相似。
13.Executor启动时，资源通过哪几个参数指定？
1)num-executors是executor的数量
2)executor-memory 是每个executor使用的内存
3)executor-cores 是每个executor分配的CPU
14.为什么会产生yarn，解决了什么问题，有什么优势?
1)为什么产生yarn，针对MRV1的各种缺陷提出来的资源管理框架
2)解决了什么问题，有什么优势，参考这篇博文：http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=6785
15.Mapreduce的执行过程?
阶段1：input/map/partition/sort/spill
阶段2：mapper端merge
阶段3：reducer端merge/reduce/output
详细过程参考这个http://www.cnblogs.com/hipercomer/p/4516581.html
16.一个task的map数量由谁来决定？
每个输入分片（input split）针对一个map任务。
FileInputFormat 按照文件分割split，如果输入的目录中有100个小文件，则划分后的split个数至少为100个。
如果一个文件有 200 M，一个 input split 的 size 是 64M，那么就会物理切分成 4 个 split。
所以 map 数量 由两方面决定：
-
很多小于 input split size 的文件 被计算成一个 input split。
如果有一堆 小文件，就会产生 一堆 map task，会产生以下影响：- 消耗NameNode大量的内存
- 延长MapReduce作业的总运行时间
Hadoop 提供了 CombineFileInputFormat 来解决这种情况：来把小文件进行合并成一个大文件，可以通过自定义 或者 使用 Hadoop提供的类 的方式来实现：
- 自定义一个类，继承 CombineFileInputFormat，并实现 createRecordReader 方法（还需要自定义一个类继承自 RecordReader... ）
- 使用内置实现的两个类，选择一个：CombineTextInputFormat 、CombineSequenceFileInputFormat
使用方法：
job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class); -
大于 input split size 的文件，由 input spit size 决定 input split 的个数。
所以 针对一个大文件：split size 影响 map 的数量。下面看下 split size 由什么决定：InputSplitSize = Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize) minSize = mapred.min.split.size（可在 mapred-site.xml 设置，默认为1B） maxSize = mapred.max.split.size（可在 mapred-site.xml 设置，默认为 Long.MAX_VALUE）由上面的公式看出，可通过设置 minSize、maxSize 来决定 InputSplitSize 的大小。
一个task 的 reduce 数量，由 partition 决定。
17.reduce后输出的数据量有多大？（重点！！！）
并不是想知道确切的数据量有多大这个，而是想问你，MR的执行机制，开发完程序，有没有认真评估程序运行效率
1）用于处理redcue任务的资源情况，如果是MRV1的话，分了多少资源给map，多少个reduce
如果是MRV2的话，可以提一下，集群有分了多少内存、CPU给yarn做计算 。
2）结合实际应用场景回答，输入数据有多大，大约多少条记录，做了哪些逻辑操作，输出的时候有多少条记录，执行了多久，reduce执行时候的数据有没有倾斜等
3）再提一下，针对mapReduce做了哪几点优化，速度提升了多久，列举1,2个优化点就可以
18.你的项目提交到job的时候数据量有多大？（重点！！！）
答：1）回答出数据是什么格式，有没有采用什么压缩，采用了压缩的话，压缩比大概是多少；2）文件大概多大：大概起了多少个map，起了多少个reduce，map阶段读取了多少数据，reduce阶段读取了多少数据，程序大约执行了多久，3）集群什么规模，集群有多少节点，多少内存，多少CPU核数等。把这些点回答进去，而不是给个数字了事。
19.你们提交的job任务大概有多少个？这些job执行完大概用多少时间？
还是考察你开发完程序有没有认真观察过程序的运行，有没有评估程序运行的效率
20.你们业务数据量多大？有多少行数据？
这个也是看你们有没有实际的经验,对于没有实战的同学，请把回答的侧重点放在MR的运行机制上面，
MR运行效率方面，以及如何优化MR程序（看别人的优化demo，然后在虚拟机上拿demo做一下测试）。
22.如何杀死一个正在运行的job
杀死一个job
MRV1：Hadoop job kill jobid
YARN: yarn application -kill applicationId
23.列出你所知道的调度器，说明其工作原理
a) Fifo schedular 默认的调度器 先进先出
b) Capacity schedular 计算能力调度器 选择占用内存小 优先级高的
c) Fair schedular 公平调度器 所有job 占用相同资源
24.YarnClient模式下，执行Spark SQL报这个错，Exception in thread "Thread-2" java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space，但是在Yarn Cluster模式下正常运行，可能是什么原因？
1）原因查询过程中调用的是Hive的获取元数据信息、SQL解析，并且使用Cglib等进行序列化反序列化，中间可能产生较多的class文件，导致JVM中的持久代使用较多
Cluster模式的持久代默认大小是64M，Client模式的持久代默认大小是32M，而Driver端进行SQL处理时，其持久代的使用可能会达到90M，导致OOM溢出，任务失败。
yarn-cluster模式下出现，yarn-client模式运行时倒是正常的，原来在$SPARK_HOME/bin/spark-class文件中已经设置了持久代大小：
JAVA_OPTS="-XX:MaxPermSize=256m $OUR_JAVA_OPTS"
2）解决方法:在Spark的conf目录中的spark-defaults.conf里，增加对Driver的JVM配置，因为Driver才负责SQL的解析和元数据获取。配置如下：
spark.driver.extraJavaOptions -XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M
25.spark.driver.extraJavaOptions这个参数是什么意思，你们生产环境配了多少？
传递给executors的JVM选项字符串。例如GC设置或者其它日志设置。注意，在这个选项中设置Spark属性或者堆大小是不合法的。Spark属性需要用SparkConf对象或者spark-submit脚本用到的spark-defaults.conf文件设置。堆内存可以通过spark.executor.memory设置
26.导致Executor产生FULL gc 的原因，可能导致什么问题？
答：可能导致Executor僵死问题，海量数据的shuffle和数据倾斜等都可能导致full gc。以shuffle为例，伴随着大量的Shuffle写操作，JVM的新生代不断GC，Eden Space写满了就往Survivor Space写，同时超过一定大小的数据会直接写到老生代，当新生代写满了之后，也会把老的数据搞到老生代，如果老生代空间不足了，就触发FULL GC，还是空间不够，那就OOM错误了，此时线程被Blocked，导致整个Executor处理数据的进程被卡住
28.Spark执行任务时出现java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded和java.lang.OutOfMemoryError: java heap space原因和解决方法？
答：原因：加载了太多资源到内存，本地的性能也不好，gc时间消耗的较多
解决方法：
1）增加参数，-XX:-UseGCOverheadLimit，关闭这个特性，同时增加heap大小，-Xmx1024m
2）下面这个两个参数调大点
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=6000M
export SPARK_DRIVER_MEMORY=7000M
可以参考这个：http://www.cnblogs.com/hucn/p/3572384.html