大数据面试通关手册｜Spark面试题(一)

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Spark

1. 通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？
2. hadoop和spark使用场景？
3. spark如何保证宕机迅速恢复?
4. hadoop和spark的相同点和不同点？
5. RDD持久化原理？
6. checkpoint检查点机制？
7. checkpoint和持久化机制的区别？
8. RDD机制理解吗？
9. Spark streaming以及基本工作原理？
10. DStream以及基本工作原理？
11. spark有哪些组件？
12. spark工作机制？
13. 说下宽依赖和窄依赖
14. Spark主备切换机制原理知道吗？
15. spark解决了hadoop的哪些问题？
16. 数据倾斜的产生和解决办法？
17. 你用sparksql处理的时候， 处理过程中用的dataframe还是直接写的sql？为什么？
18. 现场写一个笔试题
19. RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么
20. Spark master HA主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行，为什么