《Spark面试题目汇总》是一份全面整理了关于Apache Spark技术面试中常见问题的资料，适合准备面试或深入学习Spark技术的开发者参考。
Apache Spark是一个快速且通用的大数据分析平台，支持大规模数据处理任务的高效执行。以下是60个与Spark相关的面试问题概述：
### 基础知识（1-20）
1. 请定义Apache Spark，并比较它与Hadoop之间的区别。
2. 解释在Spark中什么是RDD及其特性。
3. 列举并描述Spark的主要组成部分。
4. 描述不同运行模式下如何部署和使用Spark。
5. 如何创建一个新的RDD实例？
6. 阐述转换操作（Transformation）和动作操作（Action）的区别及应用场合。
7. 哪些编程语言可以用来编写Spark应用程序进行数据处理？
8. 解释什么是血统(Lineage)机制，以及它在Spark中的作用是什么。
9. 广播变量与累加器的作用分别是什么？如何使用它们来优化性能和简化代码实现？
10. 介绍Spark SQL框架及其主要优势所在。
11. 描述DataFrame及DataSet的概念，并说明它们相比于RDD有何不同之处。
12. 当内存资源有限时，该如何在Spark中进行有效的数据处理以避免溢出错误的发生？
13. 分析并解释Spark的默认分区策略以及如何自定义调整这些设置来优化性能表现。
14. 列举和描述不同的持久化级别（Persistence Levels），包括它们各自的适用场景。
15. 解释任务调度器在Spark架构中的角色及其工作原理。
16. 什么是Spark Streaming，它提供了哪些关键特性用于实时数据流处理？
5星
