隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，Apache Spark作為主流的大數(shù)據(jù)處理框架，已成為眾多企業(yè)招聘大數(shù)據(jù)工程師時的必考內(nèi)容。本文整理了Spark面試中的核心知識點和常見問題，幫助求職者系統(tǒng)準備。

一、Spark基礎(chǔ)概念

1. Spark與Hadoop MapReduce的主要區(qū)別是什么？
Spark基于內(nèi)存計算，執(zhí)行速度比MapReduce快10-100倍；提供豐富的API（Scala、Java、Python、R）；支持流處理、機器學(xué)習(xí)等更多計算模式。

2. 解釋Spark的核心組件
? Spark Core：提供基本功能，包含任務(wù)調(diào)度、內(nèi)存管理、容錯機制
? Spark SQL：用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的模塊
? Spark Streaming：實時流數(shù)據(jù)處理
? MLlib：機器學(xué)習(xí)算法庫
? GraphX：圖計算庫

二、RDD核心知識點

1. 什么是RDD？其主要特性有哪些？
RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）是Spark的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具有：
? 分區(qū)性：數(shù)據(jù)被分割成多個分區(qū)
? 容錯性：通過血緣關(guān)系實現(xiàn)數(shù)據(jù)重建
? 不可變性：創(chuàng)建后不能修改
? 并行操作：支持并行處理

2. RDD的兩種操作類型
? 轉(zhuǎn)換操作（Transformation）：懶執(zhí)行，如map、filter、groupByKey
? 行動操作（Action）：觸發(fā)計算，如count、collect、saveAsTextFile

三、Spark運行架構(gòu)

1. Driver Program和Executor的作用
Driver是應(yīng)用程序的主進程，負責創(chuàng)建SparkContext、調(diào)度任務(wù)；Executor是工作節(jié)點上的進程，負責執(zhí)行具體任務(wù)和存儲數(shù)據(jù)。

2. Spark任務(wù)執(zhí)行流程
從RDD對象構(gòu)建DAG圖 → DAGScheduler將DAG劃分為Stage → TaskScheduler將Task分發(fā)到Executor執(zhí)行。

四、性能優(yōu)化相關(guān)問題

1. 如何避免Spark中的shuffle操作？
盡量使用reduceByKey代替groupByKey，因為前者會在map端進行combine操作，減少數(shù)據(jù)傳輸。

2. 什么情況下會出現(xiàn)數(shù)據(jù)傾斜？如何解決？
當某個key的數(shù)據(jù)量遠大于其他key時會發(fā)生數(shù)據(jù)傾斜。解決方案包括：
? 使用隨機前綴進行雙重聚合
? 調(diào)整并行度
? 使用廣播變量

五、實戰(zhàn)場景題

1. 假設(shè)有1TB的日志文件，如何統(tǒng)計每個IP的訪問次數(shù)？
sc.textFile("hdfs://...")
.map(line => (line.split(" ")[0], 1))
.reduceByKey( + )
.saveAsTextFile("output_path")

2. 如何實現(xiàn)Spark Streaming實時統(tǒng)計每5分鐘的PV？
使用window操作，設(shè)置窗口長度為5分鐘，滑動間隔為5分鐘。

六、進階問題

1. Spark SQL中DataFrame和Dataset的區(qū)別
DataFrame是Dataset[Row]的類型別名，Dataset是強類型的數(shù)據(jù)集合。

2. Spark on YARN的兩種部署模式
? Client模式：Driver在客戶端運行
? Cluster模式：Driver在YARN集群中運行

備考建議：
除了掌握理論知識外，建議實際編寫Spark代碼，理解不同操作的執(zhí)行原理。同時關(guān)注Spark 3.x的新特性，如動態(tài)分區(qū)裁剪、自適應(yīng)查詢執(zhí)行等優(yōu)化功能。面試時要準備好項目經(jīng)驗分享，展示解決實際問題的能力。