大数据面试-Spark专题-001

1、Spark有几种部署方式？请分别简要论述

1）Local:运行在一台机器上，通常是练手或者测试环境。
2）Standalone:构建一个基于Mster+Slaves的资源调度集群，Spark任务提交给Master运行。是Spark自身的一个调度系统。
3）Yarn: Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
4）Mesos：国内大环境比较少用。

2、Spark提交作业参数，及参数常规设置？

1）在提交任务时的几个重要参数
executor-cores —— 每个executor使用的内核数，默认为1，官方建议2-5个，我们企业是4个
num-executors —— 启动executors的数量，默认为2
executor-memory —— executor内存大小，默认1G
driver-cores —— driver使用内核数，默认为1
driver-memory —— driver内存大小，默认512M

2）下边给一个提交任务的样式
spark-submit
–master local[5]
–driver-cores 2
–driver-memory 8g
–executor-cores 4
–num-executors 10
–executor-memory 8g
–class PackageName.ClassName XXXX.jar
–name “Spark Job Name”
InputPath
OutputPath
如果这里通过–queue 指定了队列，那么可以免去写–master

3）参数的常规设置

executor_cores*num_executors
表示的是能够并行执行Task的数目
不宜太小或太大！一般不超过总队列 cores 的 25%，比如队列总 cores 400，最大不要超过100，最小不建议低于 40，除非日志量很小。

executor_cores
不宜为1！否则 work 进程中线程数过少，一般 2~4 为宜。

executor_memory
一般 6~10g 为宜，最大不超过20G，否则会导致GC代价过高，或资源浪费严重。

driver-memory
driver 不做任何计算和存储，只是下发任务与yarn资源管理器和task交互，除非你是 spark-shell，否则一般 1-2g

3、简述Spark的宽窄依赖，以及Spark如何划分stage,每个stage又根据什么决定task个数？

1）什么是Spark的宽窄依赖？

窄依赖就是指父RDD的每个分区只被一个子RDD分区使用，子RDD分区通常只对应常数个父RDD分区，如下图所示【其中每个小方块代表一个RDD Partition】

窄依赖有分为两种：
一种是一对一的依赖，即OneToOneDependency
还有一个是范围的依赖，即RangeDependency，它仅仅被org.apache.spark.rdd.UnionRDD使用。UnionRDD是把多个RDD合成一个RDD，这些RDD是被拼接而成，即每个parent RDD的Partition的相对顺序不会变，只不过每个parent RDD在UnionRDD中的Partition的起始位置不同

宽依赖就是指父RDD的每个分区都有可能被多个子RDD分区使用，子RDD分区通常对应父RDD所有分区，如下图所示【其中每个小方块代表一个RDD Partition】

2）Spark如何划分stage,每个stage又根据什么决定task个数？

Stage：根据RDD之间的依赖关系的不同将Job划分成不同的Stage，遇到一个宽依赖则划分一个Stage。

Task：Stage是一个TaskSet，将Stage根据分区数划分成一个个的Task。

4、Spark任务使用什么进行提交，JavaEE界面还是脚本?

Shell脚本

5、简述Spark的架构与作业提交流程（画图并注明务个部分作用）

YARN Cluster模式：

1. 执行脚本提交任务，实际是启动一个SparkSubmit的JVM进程；
2. SparkSubmit类中的main方法反射调用YarnClusterApplication的main方法；
3. YarnClusterApplication创建Yarn客户端，然后向Yarn发送执行指令：bin/java ApplicationMaster；
4. Yarn框架收到指令后会在指定的NM中启动ApplicationMaster；
5. ApplicationMaster启动Driver线程，执行用户的作业；
6. AM向RM注册，申请资源；
7. 获取资源后AM向NM发送指令：bin/java CoarseGrainedExecutorBackend；
8. CoarseGrainedExecutorBackend进程会接收消息，跟Driver通信，注册已经启动的Executor；然后启动计算对象Executor等待接收任务
9. Driver分配任务并监控任务的执行。
   注意：SparkSubmit、ApplicationMaster和CoarseGrainedExecutorBackend是独立的进程；Driver是独立的线程；Executor和YarnClusterApplication是对象。

YARN Client模式：

1. 执行脚本提交任务，实际是启动一个SparkSubmit的JVM进程；
2. SparkSubmit类中的main方法反射调用用户代码的main方法；
3. 启动Driver线程，执行用户的作业，并创建ScheduleBackend；
4. YarnClientSchedulerBackend向RM发送指令：bin/java ExecutorLauncher；
5. Yarn框架收到指令后会在指定的NM中启动ExecutorLauncher（实际上还是调用ApplicationMaster的main方法）；

object ExecutorLauncher {
def main(args: Array[String]): Unit = {
ApplicationMaster.main(args)
}
}

6. AM向RM注册，申请资源；
7. 获取资源后AM向NM发送指令：bin/java CoarseGrainedExecutorBackend；
8. CoarseGrainedExecutorBackend进程会接收消息，跟Driver通信，注册已经启动的Executor；然后启动计算对象Executor等待接收任务
9. Driver分配任务并监控任务的执行。
   注意：SparkSubmit、ApplicationMaster和CoarseGrainedExecutorBackend是独立的进程；Executor和Driver是对象。

最后

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