Spark是一个极速的大数据处置引擎，在实践的消费环境中，运行十分宽泛。目前，Spark依然是大数据开发十分关键的一个工具，所以在面试的环节中，Spark也会是被重点调查的对象。关于初学者而言，面对单一的Spark相关概念，一时会难以厘清眉目，关于经常使用Spark开发的同窗而言，有时刻也会对这些概念感到含糊。本文关键梳理了几个关于Spark的比拟关键的几个概念，在面试的环节中假设被问到Spark相关的疑问，详细可以从以下几个方面开展即可，宿愿对你有所协助。本文关键包括以下内容：
组成
Spark栈包括SQL和DataFrames，MLlib机器学习，GraphX和SparkStreaming。用户可以在同一个运行程序中无缝组合经常使用这些库。
架构
Spark运转架构包括集群资源治理器(Cluster Manager)、运转作业义务的上班节点(WorkerNode)、每个运行的义务控制节点(Driver)和每个上班节点上担任详细义务的执后退程(Executor)。其中，集群资源治理器可以是Spark自带的资源治理器，也可以是YARN或Mesos等资源治理框架。
运转流程
MapReduce VS Spark
与Spark相比，MapReduce具备以下缺陷：
与MapReduce相比，Spark具备以下好处：详细包括两个方面
驱动程序(Driver)和Executor
运转main函数的驱动程序进程位于集群中的一个节点上，担任三件事：
驱动程序进程是相对必要的——它是 Spark 运行程序的**，并在运行程序的生命周期内保养一切相关消息。
Executor担任实践执行驱动程序调配给他们的义务。这象征着每个Executor只担任两件事：
分区
为了让每个 executor 并行执行上班，Spark 将数据合成成称为partitions的块。分区是位于集群中一台物理机器上的行的汇合。Dataframe 的分区示意数据在执行时期如何在机器集群中物理散布。
假设你有一个分区，即使你有数千个Executor，Spark 的并行度也只要一个。假设你有很多分区但只要一个执行器，Spark依然只要一个并行度，由于只要一个计算资源。
执行形式：Client VS Cluster VS Local
执行形式能够在运转运行程序时确定Driver和Executor的物理位置。
有三种形式可供选用：
集群形式 或许是运转 Spark运行程序最经常出现的方式。在集群形式下，用户将预编译的代码提交给集群治理器。除了启动Executor之外，集群治理器会在集群内的上班节点(work)上启动驱动程序(Driver)进程。这象征着集群治理器担任治理与Spark 运行程序相关的一切进程。
客户端形式 与集群形式简直相反，只是 Spark 驱动程序保管在提交运行程序的客户端节点上。这象征着客户端机器担任保养 Spark driver进程，集群治理器保养 executor 进程。通常将这个节点称之为网关节点。
本地形式可以被以为是在你的计算机上运转一个程序，spark 会在同一个 JVM 中运转驱动程序和执行程序。
RDD VS>
如上图，首先Driver将序列化对象宰割成小的数据库，而后将这些数据块存储在Driver节点的BlockManager上。当ececutor中执行详细的task时，每个executor首先尝试从自己所在节点的BlockManager提取数据，假设之前曾经提取的该广播变量的值，就间接经常使用它。假设没有找到，则会向远程的Driver或许其余的Executor中提取广播变量的值，一旦失掉该值，就将其存储在自己节点的BlockManager中。这种机制可以防止Driver端向多个executor发送数据而形成的性能瓶颈。
累加器
累加器(Accumulator)是Spark提供的另外一个共享变量，与广播变量不同，累加器是可以被修正的，是可变的。每个transformation会将修正的累加器值传输到Driver节点，累加器可以成功一个累加的性能，相似于一个计数器。Spark自身支持数字类型的累加器，用户也可以自定义累加器的类型。
宽依赖和窄依赖
RDD中不同的操作会使得不同RDD中的分区产不同的依赖，关键有两种依赖：宽依赖和窄依赖。宽依赖是指一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区，窄依赖是指一个父RDD的分区对应与一个子RDD的分区，或许多个父RDD的分区对应一个子RDD分区。
窄依赖会被划分到同一个stage中，这样可以以管道的方式迭代执行。宽依赖所依赖的分区普通有多个，所以须要跨节点传输数据。冷静灾方面看，两种依赖的计算结果复原的方式是不同的，窄依赖只要要复原父RDD失落的分区即可，而宽依赖则须要思考复原一切父RDD失落的分区。
DAGScheduler会将Job的RDD划分到不同的stage中，并构建一个stage的依赖相关，即DAG。这样划分的目的是既可以保证没有依赖相关的stage可以并行执行，又可以保证存在依赖相关的stage顺序执行。stage关键分为两种类型，一种是ShuffleMapStage，另一种是ResultStage。其中ShuffleMapStage是属于抢先的stage，而ResulStage属于最下游的stage，这象征着抢先的stage先执行，最后执行ResultStage。
耐久化
方式
在Spark中，RDD驳回惰性求值的机制，每次遇到action操作，都会从头开局执行计算。每次调用action操作，都会触发一次性从头开局的计算。关于须要被重复经常使用的RDD，spark支持对其启动耐久化，经过调用persist()或许cache()方法即可成功RDD的持方案。经过耐久化机制可以防止重复计算带来的开支。值得留意的是，当调用耐久化的方法时，只是对该RDD标志为了耐久化，须要等到第一次性执行action操作之后，才会把计算结果启动耐久化。耐久化后的RDD将会被保管在计算节点的内存中被前面的执行操作重复经常使用。
Spark提供的两个耐久化方法的关键区别是：cache()方法自动经常使用的是内存级别，其底层调用的是persist()方法。
耐久化级别的选用
Spark提供的耐久化存储级别是在内存经常使用与CPU效率之间做掂量，通常介绍上方的选用方式：
tips：在一些shuffle算子中，比如reduceByKey，即使没有显性调用persist方法，Spark也会智能将两边结果启动耐久化，这样做的目的是防止在shuffle时期出现缺点而形成从新计算整个输入。即使如此，还是介绍对须要被重复经常使用的RDD启动耐久化处置。
coalesce VS repartition
repartition算法对数据启动了shuffle操作，并创立了大小相等的数据分区。coalesce操作兼并现有分区以防止shuffle，除此之外coalesce操作仅能用于缩小分区，不能用于参与分区。
值得留意的是：经常使用coalesce在缩小分区时，并没有对一切数据启动了移动，仅仅是在原来分区的基础之上启动了兼并而已，所以效率较高，然而或许会惹起数据歪斜。
综合案例
一种数仓技术架构
SparkStreaming实时同步
SparkStreaming消费kafka埋点数据
将解析的数据同时写入HDFS上的某个暂时目录下及Hive表对应的分区目录下
由于是实时数据抽取，所以会生成少量的小文件，小文件的生成取决于SparkStreaming的BatchInterval，比如一分钟一个batch，那么一分钟就会生成一个小文件
基于SparkSQL的批处置
SparkStreaming数据输入是At LeastOnce，或许会存在数据重复。在ODS层到DWD层启动明细数据处置时，须要对数据经常使用row_number去重。
数据量大时，须要对数据启动重分区，并且为DataSet分区级别建设衔接，驳回批量提交的方式。
spark.sql.shuffle.partitions的自动值为200，会造成以下疑问
经常使用 DISTRIBUTE BY cast( rand * N as int) 这里的N是指详细最后落地生成多少个文件数。
手动保养offset至HBase
当作业出现缺点或重启时，要保证从的消费位点去处置数据，单纯的依托SparkStreaming自身的机制是不太理想，消费环境中通常借助手动治理来保养kafka的offset。
流运行监控诉警