一、RDD的五大特性是什么
1、RDD是由一些分区构成的，读取文件时有多少个block块，RDD中就会有多少个分区
2、算子实际上是作用在RDD中的分区上的，一个分区是由一个task处理，有多少个分区，总共就有多少个task
3、RDD之间存在依赖关系，后一个RDD中的数据是依赖与前一个RDD的计算结果，数据会像水流一样在RDD之间流动
4、分区类的算子只能作用在键值对格式的RDD上，groupByKey、reduceByKey
5、spark为task计算提供了精确的计算位置，移动计算而不移动数据
二、Spark常用算子
转换算子:
map(func)：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个新的RDD。
filter(func)：根据给定的条件筛选RDD中的元素，返回一个新的RDD。
flatMap(func)：类似于Map，但每个输入元素可以映射到多个输出元素，返回一个扁平化的新RDD。
distinct()：去除RDD中的重复元素，返回一个新的RDD。
union(otherRDD)：将两个RDD合并成一个新的RDD。
intersection(otherRDD)：返回两个RDD的交集。
subtract(otherRDD)：返回两个RDD的差集。
groupByKey()：将RDD中的元素按键分组，生成（键，值列表）对的RDD。
reduceByKey(func)：对具有相同键的元素执行reduce操作。
sortByKey()：根据键对RDD进行排序。
行动算子:
collect()：将RDD中的所有元素收集到驱动程序节点，以数组的形式返回。
count()：返回RDD中元素的数量。
first()：返回RDD中的第一个元素。
take(n)：返回RDD中的前n个元素。
saveAsTextFile:将结果输出到外部存储系统
三、reduceByKey和groupByKey的区别
groupByKey:根据键对RDD中的元素进行分组，但不执行聚合操作
reduceByKey:会根据键将元素进行分组并聚合，并且会在map端做预聚合
四、Spark部署方式
--loacl(本地模式)
主要用于本地开发程序与测试。
--Standalone(独立集群模式)
在此种方式下，Spark自带完整的资源调度管理服务，无需依赖任何其他的资源管理系统。
部署模式：分为client模式和cluster模式
--YARN模式（Spark on YARN）
把Spark作为一个客户端，将作业提交给YARN调度执行
有yarn-client和yarn-cluster两种模式
主要区别在于：
yarn-client模式：Driver在本地启动，在本地可以看到详细日志
yarn-cluster模式：YARN会在集群中选择一台机器来启动Driver进程，在本地看不到详细日志
五、介绍一下Spark中的RDD持久化
--RDD持久化的适用场景
Spark基于内存进行计算，如果某个中间计算结果会被重复使用，我们可以使用RDD持久化将中间结果存储在内存中或磁盘上，避免重复计算，从而提高程序的运行效率。
--RDD持久化的实现方式
1、cache()方法：将数据持久化到内存中。
2、persist()方法：允许用户指定存储级别，包括内存、磁盘、序列化等不同的选项。
--存储级别
MEMORY_ONLY：只将数据存储在内存中，适用于数据量较小且内存资源充足的情况。 --通常使用
MEMORY_ONLY_SER：将数据以序列化的形式存储在内存中，适用于数据量较大但内存资源有限的情况。
MEMORY_AND_DISK：优先将数据存储在内存中，如果内存不足则存储在磁盘上。 ----通常使用
MEMORY_AND_DISK_SER：与MEMORY_AND_DISK类似，但数据以序列化的形式存储。
DISK_ONLY：只将数据存储在磁盘上，适用于数据量非常大且无法完全放入内存的情况。
OFF_HEAP：将数据存储在堆外内存中，适用于对内存管理有特殊要求的场景。
六、Spark中的shuffle是什么？
1、spark的运行过程中如果出现了相同的键被拉取到对应的分区，这个过程称之为shuffle。
2、只有Key-Value型的RDD才会有Shuffle操作,例如reduceByKey、groupByKey。
3、具体来说宽依赖的划分会产生shuffle
七、RDD是什么？
RDD:弹性分布式数据集,是Spark提供的一个面向数据集的分布式内存计算模型，RDD支持内存计算，并可以在多个节点上并行操作数据
八、Spark RDD宽窄依赖是什么？
--窄依赖
父RDD的每个分区仅被一个子RDD的对应分区所使用的情况。
--宽依赖
父RDD的一个或多个分区被多个子RDD的分区所使用的情况。宽依赖的划分会产生shuffle，如groupByKey、reduceByKey等需要数据重新分区的操作。
九、spark资源调度+任务调度
--资源调度
1、Driver向集群申请资源启动Executor
2、Executor启动后，会向Driver反向注册，报告自己的资源信息（如内存和CPU使用情况）
3、Driver根据Executor的资源信息和任务需求，将任务分发给相应的Executor执行。
4、当所有任务执行完毕后，Executor进程停止，释放所占用的内存和CPU资源。
--任务调度（spark作业提交流程）
1、在提交节点上会启动Driver进程，Driver会启动SparkContext。
2、SparkContext在接收到用户程序后，会解析程序中的RDD操作构建DAG有向无环图
3、DAGScheduler根据宽窄依赖将DAG有向无环图划分一个一个Stage，每个Stage中包含了一个或多个Task，Task的数量取决于RDD的Partition个数。
4、TaskScheduler将Task以TaskSet的形式分发给Executor执行。
5、当所有Task执行完毕后，Task的执行结果会返回给Driver进程，Spark会释放所有占用的资源，并通知资源管理器作业已完成。
--重试机制：
TaskScheduler监控每个Task的执行情况，如果Task执行失败，会尝试重新提交（默认重试3次）。
如果某个Stage的所有Task都失败，DAGScheduler会重新提交该Stage（默认重试4次）。
十、spark唯一一次（ECO）怎么保证
1、开启checkpoint支持
2、数据源可以采用kafka（Kafka支持幂等性和事务，为Spark Streaming提供了实现Exactly Once语义的基础）
十二、Spark的内存模型？
Spark的内存模型是基于分布式内存计算的,主要包括两个组件：Driver和Executor。
--Driver
Driver节点负责将应用程序转化为任务并将其分配给Executor执行。Driver节点包含了应用程序的整个代码以及数据集的元数据，也会保存一部分数据在内存中。
--Executor
Executor是Spark执行任务计算的节点。每个Executor运行在一个独立的JVM进程中，它们通过网络与Driver进行通信。Executor会将数据存在在内存中RDD或DataFrame中。
十三、Spark分哪几个部分(模块)
--Spark Core
Spark的核心组件，提供了弹性分布式数据集rdd以及程序入口SparkContext，主要用于处理非结构化数据和半结构化数据
--Spark SQL
Spark用于处理结构化数据的模块,引入DataFrame的概念和程序入口SparkSession
--Spark Streaming
spark对数据进行实时处理的模块（实际上是微批处理，做不到真正的实时，准确来说是近实时）
--Spark MLlib（提供常见机器学习功能的库）
--Spark GraphX（用于图计算的模块）
十四、Spark的哪些算子会有shuffle过程？
1、groupByKey：将具有相同键的键值对分组到一起，必须进行shuffle以重新分配数据到不同的分区。
2、reduceByKey：对具有相同键的键值对进行聚合操作，需要将具有相同键的数据重新分配到不同的分区。
3、sortByKey：按照键对数据进行排序，需要将数据重新分区以进行排序。
4、join：将两个具有相同键的数据集进行连接操作，需要将具有相同键的数据重新分配到不同的分区。
5、distinct：去除数据集中的重复元素，需要对元素进行重新分区以进行重复元素的合并。
十五、Spark Executor内存分配？
Spark Executor内存分配主要涉及到两个参数：driver-memory和executor-memory。
--driver-memory
驱动程序运行时可用的内存量，它决定了Spark应用程序驱动程序在集群中的可用内存大小
--executor-memory
每个Executor可用的内存量，它决定了每个Executor可以用来执行任务的内存大小
十六、广播变量和累加器
--广播变量
广播变量通过Spark的SparkContext.broadcast()方法创建，如果数据集比较大或需要频繁访问某个数据集时，可以将该数据集广播到executor中，提高Spark作业的性能。
--累加器
通过累加器，executor可以将中间结果或统计信息直接发送到driver端，可以提高Spark作业的性能。
十七、介绍一下Spark DAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend？
--DAGScheduler(有向无环图调度器)
它通过分析Spark作业的RDD依赖关系生成一个有向无环图，并将作业划分为多个Stage。然后，DAGScheduler根据Stage的依赖关系和数据本地性进行任务调度。它佳能任务添加到任务队列中，并在有空闲Executor时将任务发送给它们。
--TaskScheduler(任务调度器)
它根据调度策略（如FIFO、FAIR等）从任务队列中选择任务，并将其分发给可用的Executor。TaskScheduler会监控任务的执行状态，如果任务失败，它会尝试重新执行或标记任务为失败。它还会定期检查Executor的健康状态，并根据需要添加或删除Executor。
--SchedulerBackend(调度器后端)
它负责与特定的集群管理器交互，并负责资源的管理和任务的分配。SchedulerBackend会向集群管理器申请资源，并在资源可用时将其分配给Spark应用程序。它还会监控和管理Executor的状态，并在需要时重新申请资源。
十八、spark中如果发生数据倾斜该怎么处理？
1、当Spark作业的数据来源是Hive表，在Hive表中对数据进行预处理，例如按照key进行分组，将同一key对应的所有value用一种特殊的格式拼接到一个字符串里，这样在Spark中处理时就可以避免shuffle操作，从根源上减少了数据倾斜的可能性。
2、当倾斜的key很少且不重要时，可以过滤导致倾斜的key
3、增加shuffle分区的数量（调整spark.sql.shuffle.partitions参数），使数据更加均匀地分布到各个节点
4、对于聚合操作产生的数据倾斜，可以使用局部聚合+全局聚合的方式（首先给每个key打上随机数前缀并进行局部聚合，然后去除前缀进行全局聚合）
5、给每个key添加随机前缀，使数据分布更加均匀
十九、你知道哪些spark的优化方案？
--优化RDD操作
1、对多次使用的RDD进行缓存或持久化，减少重复计算
2、数据倾斜处理：使用随机前缀或哈希分区等方法来均衡数据分布，避免某些节点负载过重
3、将reduce join转为map join：当join操作的一个RDD或表比较小时，可以将其广播到所有节点，在map阶段进行join操作，避免shuffle过程。
--参数调优
1、设置合理的并行度：根据集群资源情况，调整RDD的分区数，以充分利用集群的计算能力
2、优化资源量设置：通过spark-submit提交参数或配置文件，合理设置Driver和Executor的内存、核心数等资源。
