一、Spark运行流程
1、Driver 端提交任务，向Master 申请资源
2、Master 与Work 进行RPC 通信，让Work启动Executor
3、Executor 启动会主动连接Drive ，通过Drive->Master->Work-Executor 从而得
到Driver 在哪里
4、Driver 会产生Task，提交给Executor 中启动Task去做真正的计算
二、Spark运行模式
1、本地模式：Spark 单机运行，一般用于开发测试。
2、Standalone 模式：构建一个由Master+Slave 构成的Spark 集群，Spark 运行在集群中。StandAlone 模式对内存要求高，
3、Spark on Yarn 模式：Spark 客户端直接连接Yarn。不需要额外构建Spark 集群。Spark on yarn 可以提高Hadoop 集群的计算速度。
4、Spark on Mesos 模式：Spark 客户端直接连接Mesos。不需要额外构建Spark 集群。
Spark on YARN模式根据Driver在集群中的位置分为两种模式：一种是YARN-Client模式，另一种是YARN-Cluster（或称为YARN-Standalone模式）。
三、Yarn-client与Yarn-cluster
yarn-client：主要用于测试，driver 在本地客户端，集群产生超大量的网络通信时容易网卡流量过大，导致任务失败，这种方式的好处是执行时本地可以看到所有log 方便调试。
yarn-cluster：用于生产环境，因为driver 运行NM上，没有网卡流量的问题，缺点在于，调试不方便，本地用spark-submit 提交之后，看不到log，只能通过yarn app logs 这种命令查看，很麻烦
四、Spark和MapReduce区别
1、spark 和mapreduce 的shuffle 相比， spark 的shuffle 过程不用等，用的时候再进行排序
2、spark 可以把经常用到的中间数据通过RDD放入内存中，而maprduce 需要通过HDFS 从磁盘中取数据
3、spark 会的招式多，各种算子方便计算
4、spark 过度依赖内存，当内存不够的时候，就很难堪。（此原因是因为频繁GC会导致task 线程等待）
五、DataFrame、Dataset、RDD的区别与联系
RDD是分布式的 Java对象的集合。DataFrame是分布式的Row对象的集合。Dataset可以认为是DataFrame的一个特例，主要区别是Dataset每一个record存储的是一个强类型值而不是一个Row。
相同点：
1、RDD、DataFrame、Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利
2、三者都有惰性机制，在进行创建、转换，如map方法时，不会立即执行，只有在遇到Action如foreach时，三者才会开始遍历运算
3、三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算
4、三者都有partition的概念
5、三者有许多共同的函数，如filter，排序等
不同点：
RDD：
1、RDD一般和spark mlib同时使用
2、RDD不支持sparksql操作
DataFrame：
1、DataFrame每一行的类型固定为Row，只有通过解析才能获取各个字段的值
2、DataFrame与Dataset一般与spark ml同时使用
3、DataFrame与Dataset均支持sparksql的操作
4、DataFrame与Dataset支持一些特别方便的保存方式，比如保存成csv
六、Partition分区机制
Spark从HDFS读入文件的分区数默认等于HDFS文件的块数(blocks)，HDFS中的block是分布式存储的最小单元。如果我们上传一个30GB的非压缩的文件到HDFS，HDFS默认的块容量大小128MB，因此该文件在HDFS上会被分为235块(30GB/128MB)；Spark读取SparkContext.textFile()读取该文件，默认分区数等于块数即235。
分区太多太少都不好。
分区数太多意味着任务数太多，每次调度任务也是很耗时的，所以分区数太多会导致总体耗时增多。
分区数太少的话，会导致一些结点没有分配到任务；另一方面，分区数少则每个分区要处理的数据量就会增大，从而对每个结点的内存要求就会提高；还有分区数不合理，会导致数据倾斜问题。
一般合理的分区数设置为总核数的2~3倍。
七、如何处理Spark数据倾斜
1、可以用hive 将发生倾斜的key做聚合
2、进行数据的清洗，把发生倾斜的刨除，用单独的程序去除倾斜的key
3、提高shuffle 的并行度，用随机前缀，方法是打上随机前缀先聚合一次，然后去掉随机前缀再聚合一次。适用场景groupby
4、指定“倍数”的数据扩容加上随机“倍数”值前缀。适用场景join
5、小数据join 大数据，就用map join
6、能不shuffle 就不shuffle
八、checkpoint 操作
RDD持久化算子：
1、cache：将数据持久化到内存
2、persist：可以将数据持久化到磁盘，也可以将数据持久化到内存
3、checkpoint：将数据持久化到磁盘。
九、Spark-Streaming
Spark-Streaming基本工作原理：
接收实时输入数据流，然后将数据拆分成多个batch，比如每收集5秒的数据封装为一个batch，然后将每个batch交给Spark的计算引擎进行处理，最后会生产出一个结果数据流，其中的数据，也是由一个一个的batch所组成的。
十、RDD依赖
RDD在每次转化时候，会生成一个新的RDD，但新的RDD和旧的RDD之间保持着关系，就是依赖，依据依赖的样式，可以划分为窄依赖和宽依赖；
窄依赖是指每个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，例如map、filter。
宽依赖是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey、reduceByKey等。
十一、RDD的持久化
当你把RDD持久化，每个Node会存储RDD的分区在内存，在其他action中用到此rdd的时候，就不用从头转化，而是直接使用。你可以用persist或者cache方法持久化rdd，Spark的缓存是一个容错的技术：如果RDD的任何一个分区丢失，它可以通过原有的转换 （transformations）操作自动的重复计算并且创建出这个分区。另外，每一个RDD可以选择不同的持久化级别。
MEMORY_ONLY：把RDD非序列化为Java对象存在jvm中，如果RDD不适合持久化在内存中，RDD的一些分区可能不能持久化，让此RDD需要的时候，此丢失的RDD分区会重新计算获取；
MEMORY_AND_DISK：将RDD作为非序列化的Java对象存储在jvm中。如何RDD不适合存在内存中，将这些不适合存在内存的分区存在磁盘中
MEMORY_ONLY_SER：把RDD序列化为Java对象存在jvm中，如果RDD不适合持久化在内存中，RDD的一些分区可能不能持久化，让此RDD需要的时候，此丢失的RDD分区会重新计算获取；
DISK_ONLY：仅仅存在磁盘中。
Spark也会自动持久化一些shuffle操作（如 reduceByKey ）中的中间数据，即使用户没有调用 persist 方法。这样的好处是避免了在shuffle出错情况下，需要重复计算整个输入。
十二、Spark的Shuffle 和 MR的Shuffle
1、MR的Shuffle中，将拉取过来的数据会进行合并排序（merge sort），是在磁盘上进行的，有效的控制了内存的使用，但是代价是更多的磁盘I/O
2、Spark的Shuffle，在大多数情况下，拉取（fetch）的数据不需要sort，因此Spark并不在Reducer端进行merge sort，而是使用聚合（aggregator），实际上使用hashmap，来一个处理一个，存放在Partition中，为了使得内存能够容纳这个Partition，可以增加Mapper和Reducer的数量来减少Partition的大小。但是弊端是Partition多了，会带来Shuffle write时桶的write handle。所以要权衡。
十三、Spark中的常用算子
Spark支持两种RDD操作：transformation和action。transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD；而action则主要是对RDD进行最后的操作。
transformation的特点就是lazy特性。如果一个spark应用中只定义了transformation操作，那么即使你执行该应用，这些操作也不会执行。
action操作执行，会触发一个spark job的运行，从而触发这个action之前所有的transformation的执行。
Transformation：
1、map：map的输入变换函数应用于RDD中所有元素，而mapPartitions应用于所有分区。区别在于mapPartitions主要在于调用粒度不同。
2、flatMap：map是对RDD中元素逐一进行函数操作映射为另外一个RDD，而flatMap操作是将函数应用于RDD之中的每一个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的RDD。map对每一次（func）都产生一个元素，返回一个对象，而flatMap多一步就是将所有对象合并为一个对象。
3、mapPartitions：区于foreachPartition（属于Action，且无返回值），而mapPartitions可获取返回值。
4、filter：过滤操作，满足filter内function函数为true的RDD内所有元素组成一个新的数据集。
5、sample：采样操作，用于从样本中取出部分数据。withReplacement是否放回，fraction采样比例，seed用于指定的随机数生成器的种子。
6、union：对于源数据集和其他数据集求并集，不去重。
7、intersection：对于源数据集和其他数据集求交集，并去重，且无序返回。
8、distinct：返回一个在源数据集去重之后的新数据集，即去重，并局部无序而整体有序返回。
9、groupByKey：将相同的所有的键值对分组到一个集合序列当中，其顺序是不确定的。
10、reduceByKey：与groupByKey类似，reduceByKey主要作用是聚合，groupByKey主要作用是分组。如(a,1), (a,2), (b,1), (b,2)。groupByKey产生中间结果为( (a,1), (a,2) ), ( (b,1), (b,2) )。而reduceByKey为(a,3), (b,3)。
11、sortByKey：基于pairRDD的，根据key值来进行排序。ascending升序，默认为true，即升序。
12、join：加入一个RDD，在一个（k，v）和（k，w）类型的dataSet上调用，返回一个（k，（v，w））的pair dataSet。
Action：
1、reduce：将RDD中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新值，新值与RDD中下一个元素再被传递给输入函数，直到最后只有一个值为止。
2、collect：将一个RDD以一个Array数组形式返回其中的所有元素。
3、count：返回数据集中元素个数，默认Long类型。
4、take（n）：返回一个包含数据集前n个元素的数组（从0下标到n-1下标的元素），不排序。
5、takeOrdered：返回RDD中前n个元素，并按默认顺序排序（升序）或者按自定义比较器顺序排序。
6、saveAsTextFile：将dataSet中元素以文本文件的形式写入本地文件系统或者HDFS等。Spark将对每个元素调用toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。若将文件保存到本地文件系统，那么只会保存在executor所在机器的本地目录。
7、countByKey：用于统计RDD[K,V]中每个K的数量，返回具有每个key的计数的（k，int）pairs的hashMap。
8、foreach：对数据集中每一个元素运行函数function。