本书籍汇集了在Apache Spark技术面试中常见的问题和解答，旨在帮助读者深入了解Spark的核心概念、架构及其应用。
### Apache Spark 常见面试题解析
#### 一、Spark代码执行位置分析
在Apache Spark框架中，根据代码的功能和性质，它们会被分配到不同的节点进行执行。
- **Driver Program**：它是用户编写的应用程序的入口点，包含了应用程序的主要逻辑。此程序主要在Driver端运行，负责接收用户的输入指令、初始化SparkContext，并定义RDD转换操作与动作操作。此外，Driver还负责向集群请求资源、调度作业及监控任务的状态。
- **Transformation算子**：这类算子通常会在Worker节点上执行。例如，`map`、`filter`和`reduceByKey`等都是典型的Transformation算子，它们不会立即被执行，而是在触发Action操作时才会被运行。
- **其他代码**：除了Transformation算子之外，大部分代码（如变量定义与函数声明）都在Driver端执行。例如，在Driver端完成定义RDD的初始数据源、创建SparkContext的操作等。
总结来说，在Spark中，Driver端主要负责协调工作、管理资源和处理高级逻辑，而Worker节点则专注于执行具体的计算任务。
#### 二、Spark的部署方式详解
Apache Spark支持多种部署方式，包括local模式、standalone模式、Spark on YARN模式以及Spark on Mesos模式。
- **Local模式**：主要用于本地开发与测试场景。在这种模式下，所有Spark任务都在单台机器上运行，并且无需与其他节点通信。
- **Standalone模式**：
- **概述**：这是一种独立的部署方式，不需要依赖外部资源管理器。它包括Master和Worker节点，其中Master负责任务调度及资源分配，而Worker则执行具体的任务。
- **特点**：在Standalone模式下，Spark应用可以独立地部署在一个集群中，并通过ZooKeeper解决了单点故障问题。该模式下的资源管理较为简单，每个Worker上的资源被抽象成若干个slot，根据需求进行分配。
- **与MapReduce的比较**：相比而言，Standalone模式在资源利用上更为灵活，不区分slot类型。
- **Spark on YARN模式**：
- **概述**：YARN是Hadoop生态系统中的一个资源管理器。在这种模式下，YARN负责资源分配及任务调度。
- **两种模式**：yarn-cluster与yarn-client。前者适用于生产环境，后者适合于调试程序。
- **区别**：在yarn-cluster中，AppMaster会在后台运行且不与用户交互；而在yarn-client中，AppMaster则会在用户的终端显示进度和日志信息。
- **Spark on Mesos模式**：
- **概述**：Mesos是另一种资源管理器，提供了更灵活的资源分配机制。在这种模式下，Spark应用能够利用Mesos提供的资源管理和调度功能。
- **调度方式**：
- 粗粒度模式：每个应用程序有一个Driver和多个Executor，这些Executor占用一定数量的资源，并在整个应用生命周期内保留这些资源；
- 细粒度模式：Executor可以根据实际需求动态申请并释放资源，从而提高资源利用率。
### 三、Spark运行架构
Spark 的运行架构主要包括以下关键组件：
- **Cluster Manager (Master)**：在standalone模式下是Master节点，负责管理整个集群；而在YARN或Mesos模式中，则由相应的资源管理器担任该角色。
- **Worker节点**：从属节点，执行具体的计算任务。每个Worker上可以运行多个Executor来处理任务。
- **Driver**：应用程序的主程序，它接收用户的输入指令并初始化SparkContext，并定义RDD的操作。
- **Executor**：执行单元，用于执行计算任务。每个Executor可以在同一时间运行多个任务，并具有自己的内存空间。
这种设计确保了Spark能够高效地利用集群资源，并支持大规模数据处理的需求。
5星
