Spark部署模式与技术栈解析

"Spark面试知识详解" Apache Spark作为一款强大的大数据处理框架，其核心特性在于快速和通用性。在面试中，理解Spark的部署模式、技术栈以及组件功能是至关重要的。 1. **Spark部署模式** - **本地模式**：适合于开发和调试，有三种类型：`local`（单Executor），`local[k]`（k个Executor），`local[*]`（与CPU核心数相同数量的Executor）。 - **Standalone模式**：Spark自包含的分布式集群，Spark自身负责资源管理和任务监控，是其他模式的基础。 - **Spark on YARN模式**：在Hadoop YARN上运行Spark，资源和任务调度由YARN管理，提供cluster和client两种运行模式，前者适合生产环境，后者适合调试。 - **Spark on Mesos模式**：支持粗粒度和细粒度资源分配，细粒度模式在Spark 2.0后逐渐被弃用。 2. **Spark技术栈组件** - **Spark Core**：Spark的核心，包括DAG（有向无环图）、弹性分布式数据集（RDD）、血缘关系（Lineage）、缓存（Cache）和广播变量（Broadcast）等功能，适用于基础数据处理任务。 - **Spark Streaming**：处理实时数据流，通过微批处理实现高吞吐和容错，适用于实时监控和分析场景。 - **Spark SQL**：结合了SQL查询和DataFrame/Dataset API，支持与传统数据库交互，适用于数据仓库和数据分析。 - **MLlib (Machine Learning Library)**：提供了广泛的机器学习算法和工具，简化了机器学习流程，适用于数据挖掘和预测模型构建。 - **GraphX**：用于图计算，支持图操作和图并行计算，适用于社交网络分析、推荐系统等领域。 3. **Spark组件角色** - **Master**：管理整个Spark集群，负责分配资源和任务调度，不直接参与计算。 - **Worker**：执行计算任务的工作节点，每个Worker可包含多个Executor，Executor是实际执行任务的单元。 - **Executor**：在Worker节点上运行，负责执行Task，持有RDD缓存，是数据处理的执行者。 - **Driver**：提交Spark作业的应用程序进程，创建SparkContext并与Master通信，管理作业的生命周期。 在面试中，还需要关注Spark的内存管理（如内存参数设置、内存碎片和磁盘碎片的处理）、RDD的转换和行动操作、Stage划分、Shuffle过程以及如何优化性能等方面的知识。理解这些概念和机制对于解决实际问题和提高Spark应用效率至关重要。