spark 运维 面试题目

Spark是一个广泛应用于大数据处理的开源分布式计算框架，其运维面试中可能会涉及到以下几个方面的题目：

1. **基础知识**：询问关于Spark架构（如Master-Slave模型、Stage和Task）、RDD（弹性分布式数据集）的理解，以及Spark的生命周期管理。

2. **性能调优**：面试者可能会问如何通过调整内存分配、分区策略、批处理大小等手段优化Spark应用程序的运行速度。

3. **资源管理**：Spark on YARN、Mesos或者Kubernetes的配置和部署经验，集群监控工具（如Spark UI、JMX）的使用情况。

4. **故障恢复**：理解Spark的容错机制（如checkpointing），以及遇到任务失败或节点故障时的恢复策略。

5. **Spark Streaming** 或 **Spark SQL**：对于实时流处理或数据处理查询的原理、常见问题及解决方案。

6. **存储系统集成**：Hadoop HDFS、Cassandra、HBase等外部存储系统的集成和优化。

7. **最佳实践**：如何编写健壮的Spark作业，避免内存泄露，以及如何设计有效的Spark应用以提高并行度。

8. **安全性和隐私保护**：了解如何在Spark上处理敏感数据和遵守数据隐私法规。