10. 大数据基础

1. shuffle 过程

https://blog.csdn.net/zpf336/article/details/80931629

2. Spark为什么快？

这里的快一般是指相对mapreduce快，所以这里的为什么主要是和 mapreduce 进行对比。
https://www.zhihu.com/question/31930662

3. Spark提交任务流程（Spark on yarn运行的全流程）

首先通过spark-submit向yarn提交Application应用，ResouceManager选择一个NodeManager 为该Application启动ApplicationMaster。
ApplicationMaster向ResouceManager注册和申请Container，ResouceManager收到ApplicationMaster的请求后，使用自己的资源调度算法，在不同的nodemanager为Application启动多个Executor．
多个Executor启动之后，会反向注册到ApplicationMaster；随后ApplicationMaster启动driver（driver是AM进程中的线程）
driver初始化Sparkcontext，Sparkcontext是用户通向spark集群的入口，在初始化sparkContext的同时，会初始化DAGScheduler、TaskScheduler。
接下里来将所遇到对RDD的所有操作形成一个DAG有向无循环图，每执行到action操作就会创建一个job到DAGScheduler中，而job又根据RDD的依赖关系划分成多个stage，每个stage根据最后一个RDD的分区数目来创建相应数量的task，这些task形成一个taskset
DAGScheduler将taskset送到taskscheduler中，然后taskscheduler对task进行序列化，封装到launchTask中，最后将launchTask发送到指定的executor中。
executor接收到了TaskScheduler发送过来的launchTask 时，会对launchTask 进行反序列化，封装到一个TaskRunner 中，然后从executor线程池中获取一个线程来执行指定的任务．
最终当所有的task任务完成之后，整个application执行完成，关闭sparkContext对象。

参考：

https://www.cnblogs.com/hdc520/p/12588379.html
https://www.jianshu.com/p/765bed108036

4. 宽依赖和窄依赖

宽依赖：一个父RDD的分区对应多个子RDD的分区
窄依赖：一个父RDD的分区对应一个子RDD的分区
宽窄依赖主要影响 stage 的划分，shuffle 前的步骤为一个 stage。

5. Spark 容错机制

容错一般有两种方式：数据检查点(checkpoint)、记录更新。spark 采用记录更新的方式。但是 spark 只支持粗粒度(单个分区的单次操作)记录，也即 spark 会记录 RDD 的变换序列(每个RDD是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某个分区数据的信息)，当数据发生丢失，就根据变换序列来进行恢复。这种方式又称为血统容错。

6. Spark 中 transfrom 和 action 的区别

transformation是得到一个新的RDD，方式很多，比如从数据源生成一个新的RDD、从RDD生成一个新的RDD等；action是得到一个值，或者一个结果（直接将RDD cache到内存中）。所有的transformation都是采用的懒策略：如果只是将transformation提交是不会执行计算的，计算只有在action被提交的时候才被触发。

7. RDD、DataFrame、DataSet 异同

https://www.jianshu.com/p/6501eb74c8e1

8. Spark 广播变量及其原理

当在Executor端用到了Driver变量，若不使用广播变量，则在每个Executor中有多少个task就有多少个Driver端变量副本。如果使用广播变量在每个Executor端中只有一份Driver端的变量副本。广播变量在Driver定义，在Exector端不可改变，在Executor端不能定义。实际上就是Executor端用到了driver端的变量。使用了广播变量，实际上就是为了减少executor端的备份，最终减少executor端的内存。

广播变量的创建：广播变量的创建发生在Driver端，当调用b=sc.broadcast(rdd)来创建广播变量时，会把该变量的数据切分成多个数据块，保存到driver端的BlockManger中，使用的存储级别是：MEMORY_AND_DISK_SER。广播变量的值必须是本地的可序列化的值，不能是RDD。广播变量一旦创建就不应该再修改，这样可以保证所以的worker节点上的值是一致的。
广播变量的读取：b.value()，广播变量的读取也是懒加载的，此时广播变量的数据只在Driver端存在，只有在Executor端需要获取广播变量时才会去加载。加载后，首先从Executor本地的BlockManager中读取广播变量的数据，若存在就直接获取。executor的BlockManager除了从driver上拉取，也可能从其他节点的BlockManager上拉取变量副本，距离越近越好。

9. Spark 优化

https://tech.meituan.com/2016/04/29/spark-tuning-basic.html

10. Spark 数据倾斜处理方法

https://tech.meituan.com/2016/05/12/spark-tuning-pro.html

参考

https://www.cnblogs.com/hdc520/p/12588379.html
https://runzhliu.github.io/posts/spark-%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E7%B3%BB%E5%88%97-1/
https://runzhliu.github.io/posts/spark-%E9%9D%A2%E8%AF%95%E9%A2%98%E7%B3%BB%E5%88%97-2/
https://blog.csdn.net/zpf336/article/details/80931629
https://blog.csdn.net/zhuzuwei/article/details/104446388