一、Spark 为什么比 MapReduce 要高效？
举一个例子：
select a.state,count(*),AVERAGE(c.price) from a join b on (a.id=b.id) join c on (a.itemId=c.itermId) group by a.state
如果是用 hive 来实现，那么多个此作业将会被转换成 3 个 job 每一个 job 有 一个 map 和一个 reduce，reduce的结果会存储在 hdfs 上
1、hdfs 数据的存储是一个非常耗时的操作，因为存储是通过网络进行传输的，而且还会涉及到 namenode datanode client 之间的一个复杂的通信过程，hdfs 默认是存3份的；
2、每一个map reduce 的作业启动也是一个非常复杂的过程；
所以 map reduce 使用 hdfs 进行中间数据的交互和存储是其低效的重要原因；
而 hive on spark 也会智能的生成一个DAG，但是一个作业只会启动一次，但是中间数据可以根据作业自身的情况选择内存存储或者本地存储，节省了大量的IO操作，这大大的提高了效率。
二、Spark 的 RDD 的数据模型的特点：
RDD --- 弹性分布式数据集合
1、分布式：存在很多的节点上，每个节点上存储一点点，即由多个 partition 构成
2、弹性：多种存储级别，既可以存储在磁盘，亦可以存储在内存，或者一部分存储在磁盘，一部分存储在内存，由用户来决定；
3、RDD 可以转换，可以通过并行的方式进行转换；
4、RDD 具有容错性，失效后自动重构，根据血统的关系，找到其父亲RDD，根据计算关系进行重构。
三、RDD 的 Transformation 和 Action 的区别
1、Transformation 是 把一个 RDD 转换成一个新的 RDD，RDD[x]->RDD[y]
2、Action 是把 一个 RDD 转发成最终的一个结果，或者进行保存到 hdfs 或者磁盘 RDD->Z
3、Action 是一个触发器，程序只有遇到第一个Action 才会执行【惰性执行】
四、3 行代码实现 spark word count
val roWRdd = sc.textFile(args(1))
val resultRdd = rowRdd.flatMap(line=>line.split("\s+")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)
resultRdd.saveAsTextFile(args[2])
五、spark 的程序框架中 driver 和 executor的作用分别是什么？
每一个 spark 作业都也有 1 个 driver 和 多个 executor 构成
main 函数会跑在 driver 上，executor 是 具体干活的
六、spark 的运行模式，local、standalone，Yarn
通过 -- master 来指定
(1) 本地模式（单机运行，不需要hadoop），测试用的
(2) 独立模式（standalone，只能跑spark），是一种 spark 的集群，需要自己搭建 master/slave，一般不用
(3) 运行在 YARN/mesos
一般的中大型公司会把spark 运行在 yarn 上，yarn 又 分 yarn-client 和 yarn-cluster 2 种
yarn-client 和 yarn-cluster 模式：
yarn-client 模式是 driver 运行在集群之外，优点是可以打印日志，方便调试，缺点是没有容错，如果本地的程序挂掉了，或者误杀死了，整个作业就挂掉了
yarn-cluster 模式是 driver 也有 yarn 的 nodemanager 来托管，优点是容错性较好，缺点是不便于调试