Spark面试教程
Spark运行模式包括Local、Standalone、Yarn及Mesos。其中,Local模式仅用于本地开发,Mesos模式在国内几乎不使用。在公司中,因大数据服务基本搭载Yarn集群调度,因此Spark On Yarn模式在实际应用中更为常见。Yarn Cluster与Yarn Client模式区别 这是面试中常见问题,主要考察对Spark On Yarn原理的掌握程度。
答案:Spark运行流程涉及任务提交、调度、执行和结果收集。应用通过SparkContext启动,创建RDD,然后通过一系列转换和行动算子执行计算任务,最后收集结果。面试题3:解释RDD在Spark中的定义。答案:RDD,即Resilient Distributed Dataset,是Spark的基本数据抽象,代表一个不可变、可分区的并行计算集合。
运行流程概览如下:1)当程序提交后,SparkSubmit进程与Master通信,构建运行环境并启动SparkContext。SparkContext向资源管理器(如Standalone、Mesos或YARN)注册并申请执行资源。2)资源管理器分配Executor资源,Standalone模式下通过StandaloneExecutorBackend启动Executor。Executor运行状态会定期上报给资源管理器。
面试题来源:可1)Spark内存管理的结构;2)Spark的Executor内存分布(参考“内存空间分配”)堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程,Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上,Spark对JVM的堆内(On-heap)空间进行了更为详细的分配,以充分利用内存。
定位数据倾斜通常发生在shuffle阶段,通过检查任务执行情况、Stage状态和代码找出问题。常见的线索包括内存溢出任务、运行时间差异大以及数据Key分布不均。关键是要注意监控Spark Web UI和异常情况,查看是否存在shuffle算子导致的倾斜,如distinct、groupByKey等。
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