Spark 面试题

总结

问题	答案
spark stage 化分	宽依赖 ，如reducebykey groupbykey
groupbykey和reducebykey的区别	reducebykey提前做一次合并
spark streaming 消费数据不丢	https://www.cnblogs.com/evakang/p/11043543.html
spark OOM	1.driver 端 collect算子 2.exector 内存不够
spark 数据倾斜问题	https://mp.weixin.qq.com/s/lqMu6lfk-Ny1ZHYruEeBdA
Spark Shuffle调优	递
Spark Shuffle	迭代版本
RDD	分区，不可变，并行操作
RDD	五大特性
cache,persist	都是缓存RDD,两个 区别在于persist可以设置缓存级别
rdd,partition,executor,core,task关系	rdd对应多个partition,一个partition 对应一个task,一个executor,要以对应多个core,一个core同时只能处理一个任务
spark与hadoop的区别	1.hadoop数据要落盘，spark优先放内存 2.
spark streaming与flink比较	略
spark的lazy体现	action算子才会生成任务
spark的调度机制	https://mp.weixin.qq.com/s/B44ekh53tTkF4UfFXJ-jBQ
Spark为什么适合迭代处理	rdd 可以被cache多次处理
Broadcast的作用	executor使用到了driver的变量 ，如果不使用，每个task都会有一份副本，使用了，一个executor一份副本
RDD和Dframe的区别	dframe有schema ，dframe中间会经过逻辑优化，可以进行谓词下推
Spark容错	1.如果有rdd数据丢失，可以通过关系图重算这个数据 2.spark streaming 可以通过checkpoint来保证
spark动态资源调度模型	通过参数设置，没有使用的executor可以被回收，需要 的时候再申请