Spark八股文

Spark解决什么问题

Hadoop主要解决 : 海量数据的存储和海量数据的分析计算

Spark主要解决 : 海量数据的分析计算

Spark为什么会有自己的资源调度器

Hadoop 的 Yarn 框架比 Spark 框架诞生的晚，所以 Spark 自己也设计了一套资源调度框架

Spark运行模式

Local：运行在一台机器上。 测试用

Standalone：是Spark自身的一个调度系统。 对集群性能要求非常高时用。国内很少使用

Yarn：采用Hadoop的资源调度器。 国内大量使用

Mesos：国内很少使用

Spark 常用端口号

4040 spark-shell 任务端口

7077 内部通讯端口。 类比 Hadoop 的 8020/9000

8080 查看任务执行情况端口。 类比Hadoop的8088

18080 历史服务器。类比 Hadoop 的19888

由于Spark 只负责计算，所有并没有 Hadoop 中存储数据的端口 50070

简述Spark的架构与作业提交流程

Spark任务使用什么进行提交，JavaEE界面还是脚本

Shell 脚本

Spark提交作业参数

executor-cores : 每个 executor 使用的内核数，默认为 1 ，官方建议2 - 5个

num-executors : 启动 executors 的数量，默认为 2

executor-memory : executor 内存大小，默认 1 G

driver-cores : driver 使用内核数，默认为 1

driver-memory : driver 内存大小，默认 512 M

例子 :

spark-submit \
--master local[5] \
--driver-cores 2 \
--driver-memory 8g \
--executor-cores 4 \
--num-executors 10 \
--executor-memory 8g \
--class PackageName.ClassName XXXX.jar \
--name "Spark Job Name" \
InputPath \
OutputPath


RDD五大属性

Spark 的 transformation 算子

单Value

• map
• mapPartitions
• mapPartitionsWithIndex
• flatMap
• glom
• groupBy
• filter
• sample
• distinct
• coalesce
• repartition
• sortBy
• pipe

双vlaue

• intersection
• union
• subtract
• zip

Key-Value

• partitionBy
• reduceByKey
• groupByKey
• aggregateByKey
• foldByKey
• combineByKey
• sortByKey
• mapValues
• join
• cogroup

Spark的action算子

• reduce
• collect
• count
• first
• take
• takeOrdered
• aggregate
• fold
• countByKey
• save
• foreach

map和mapPartitions区别

map：每次处理一条数据

mapPartitions：每次处理一个分区数据

Repartition和Coalesce区别