Spark 面试题

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题目列表（共142道）：

• Spark 是什么？
• Spark 的主要特性有哪些？
• Spark 的核心组件有哪些？
• Spark 的应用场景有哪些？
• Spark 和 Hadoop 的关系是什么？
• Spark 和 Hadoop MapReduce 的区别是什么？
• Spark 的优势是什么？
• Spark 的劣势是什么？
• Spark 的架构是怎样的？
• Spark 中 Driver 的作用是什么？
• Spark 中 Executor 的作用是什么？
• Spark 中 Worker Node 的作用是什么？
• Spark 中 Master 的作用是什么？
• Spark 的集群模式有哪些？
• Spark 的 Standalone 模式是什么？
• Spark on YARN 模式是什么？
• Spark on Mesos 模式是什么？
• Spark on Kubernetes 模式是什么？
• Spark 的 Client 模式和 Cluster 模式有什么区别？
• RDD 是什么？
• RDD 的全称是什么？
• RDD 的主要特性有哪些？
• RDD 的弹性是如何体现的？
• RDD 的分区 (Partition) 是什么？
• RDD 的依赖关系有哪些类型？
• RDD 的窄依赖 (Narrow Dependency) 是什么？
• RDD 的宽依赖 (Wide Dependency) 是什么？
• RDD 的 Transformation 操作有哪些？
• RDD 的 Action 操作有哪些？
• RDD 的 map 操作有什么作用？
• RDD 的 filter 操作有什么作用？
• RDD 的 flatMap 操作有什么作用？
• RDD 的 sample 操作有什么作用？
• RDD 的 union 操作有什么作用？
• RDD 的 intersection 操作有什么作用？
• RDD 的 distinct 操作有什么作用？
• RDD 的 groupByKey 操作有什么作用？
• RDD 的 reduceByKey 操作有什么作用？
• RDD 的 aggregateByKey 操作有什么作用？
• RDD 的 sortByKey 操作有什么作用？
• RDD 的 join 操作有什么作用？
• RDD 的 cogroup 操作有什么作用？
• RDD 的 cartesian 操作有什么作用？
• RDD 的 pipe 操作有什么作用？
• RDD 的 coalesce 操作有什么作用？
• RDD 的 repartition 操作有什么作用？
• RDD 的 repartitionAndSortWithinPartitions 操作有什么作用？
• RDD 的 collect 操作有什么作用？
• RDD 的 count 操作有什么作用？
• RDD 的 first 操作有什么作用？
• RDD 的 take 操作有什么作用？
• RDD 的 takeSample 操作有什么作用？
• RDD 的 takeOrdered 操作有什么作用？
• RDD 的 saveAsTextFile 操作有什么作用？
• RDD 的 saveAsSequenceFile 操作有什么作用？
• RDD 的 saveAsObjectFile 操作有什么作用？
• RDD 的 countByKey 操作有什么作用？
• RDD 的 foreach 操作有什么作用？
• RDD 的持久化 (Persistence) 是什么？
• RDD 的缓存级别有哪些？
• 如何选择合适的 RDD 缓存级别？
• RDD 的 Checkpoint 机制是什么？
• RDD 的 Checkpoint 和持久化的区别是什么？
• Spark 的 Shuffle 过程是怎样的？
• Spark 的 Shuffle 过程的性能瓶颈有哪些？
• 如何优化 Spark 的 Shuffle 性能？
• Spark 的 DAG (有向无环图) 是什么？
• Spark 如何根据 RDD 的依赖关系生成 DAG？
• Spark 的 Stage 是如何划分的？
• Spark 的 Task 是什么？
• Spark 的 Task 有哪些类型？
• Spark 的 Task 是如何调度的？
• Spark 的 Job 是什么？
• Spark 中 Job、Stage 和 Task 的关系是什么？
• Spark 的调度模式有哪些？
• Spark 的 FIFO 调度模式有什么特点？
• Spark 的 FAIR 调度模式有什么特点？
• Spark 的动态资源分配 (Dynamic Resource Allocation) 是什么？
• Spark 如何使用动态资源分配？
• Spark 的 Executor 动态调整是如何实现的？
• Spark 的推测执行 (Speculative Execution) 是什么？
• Spark 的容错机制是如何实现的？
• Spark 如何处理节点故障？
• Spark 如何处理任务失败？
• Spark Streaming 是什么？
• Spark Streaming 的工作原理是什么？
• Spark Streaming 的 DStream 是什么？
• Spark Streaming 的输入源有哪些？
• Spark Streaming 的输出操作有哪些？
• Spark Streaming 如何使用窗口操作？
• Spark Streaming 如何保证 Exactly-Once 语义？
• Spark Streaming 的 Checkpoint 机制是什么？
• Spark Streaming 的性能优化有哪些方法？
• Spark SQL 是什么？
• Spark SQL 的 DataFrame 是什么？
• Spark SQL 的 Dataset 是什么？
• DataFrame 和 Dataset 的区别是什么？
• Spark SQL 如何创建 DataFrame？
• Spark SQL 如何创建 Dataset？
• Spark SQL 如何读取数据？
• Spark SQL 如何写入数据？
• Spark SQL 支持哪些数据源？
• Spark SQL 如何使用 SQL 查询？
• Spark SQL 如何使用 DataFrame API？
• Spark SQL 的 Catalyst 优化器是什么？
• Spark SQL 的 Tungsten 引擎是什么？
• Spark SQL 的性能优化有哪些方法？
• Spark MLlib 是什么？
• Spark MLlib 提供了哪些机器学习算法？
• Spark MLlib 中如何进行特征提取？
• Spark MLlib 中如何进行特征转换？
• Spark MLlib 中如何进行特征选择？
• Spark MLlib 中如何进行模型训练？
• Spark MLlib 中如何进行模型评估？
• Spark MLlib 中如何进行模型调优？
• Spark MLlib 中如何进行模型保存和加载？
• Spark MLlib 的 Pipeline 是什么？
• Spark GraphX 是什么？
• Spark GraphX 的图计算模型是什么？
• Spark GraphX 中如何表示图？
• Spark GraphX 中有哪些常用的图算法？
• Spark 的集群管理器有哪些？
• Spark 的监控和管理工具有哪些？
• Spark 的 Web UI 提供了哪些信息？
• 如何使用 Spark History Server？
• Spark 的日志是如何管理的？
• Spark 的安全性如何保障？
• Spark 如何进行身份验证？
• Spark 如何进行授权？
• Spark 如何配置网络安全？
• Spark 如何配置数据加密？
• Spark 的性能调优有哪些方法？
• 如何配置 Spark 的内存？
• 如何配置 Spark 的 CPU？
• 如何配置 Spark 的磁盘 I/O？
• 如何配置 Spark 的网络？
• 如何使用 Spark 进行数据倾斜处理？
• Spark 的常见问题有哪些？
• 如何排查 Spark 应用中的问题？
• Spark 的最佳实践有哪些？
• 你在使用 Spark 的过程中遇到过哪些挑战？
• 请描述一个你使用 Spark 的项目，以及你在其中负责的部分。