Spark面试深度解析：代码执行与部署模式

"Apache Spark常见面试题" Apache Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架，它在处理大规模数据时提供了高效的计算性能。在面试中，了解Spark的工作原理、执行流程以及部署模式是非常关键的。 1. Spark代码执行解析： 在Spark应用中，Driver Program是用户编写的，它负责提交到Spark集群执行。Driver包含了应用的主要逻辑，并与Master节点交互以控制整个计算过程。Driver负责以下任务： - 与Master通信，请求资源。 - 将用户代码转化为DAG（有向无环图）任务。 - 包装计算任务并分发到Worker节点。 - 资源分配和调度。 计算逻辑本身主要在Worker节点上执行。一般来说，transformation操作（如map、filter）在worker节点上并行运行，而action操作（如collect、count）通常触发实际的计算并在Driver端完成结果聚合。 2. Spark部署方式： - Standalone模式：Spark的独立部署模式，无需依赖其他资源管理系统，具有高可用性，通过Zookeeper防止Master单点故障。它与MapReduce架构相似，但Spark的slot更通用，可以提高资源利用率，但缺乏灵活性。 - Spark on Mesos：在Mesos资源管理平台上运行Spark，允许资源共享和跨应用程序调度，适合多租户环境。 - Spark on YARN模式：在Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）上运行Spark，提供两种运行模式： - yarn-cluster：在集群模式下，Driver作为一个Application Master运行在ResourceManager上，适合生产环境，因为Driver的生命周期由YARN管理。 - yarn-client：在客户端模式下，Driver运行在提交应用程序的客户端机器上，适合开发和调试，因为它保持了与提交者之间的交互。 Spark的这些部署模式适应了不同的需求和环境，选择哪种模式取决于应用的规模、资源管理和运维需求。理解这些概念对于Spark开发者来说至关重要，能够帮助他们有效地设计和优化大数据处理工作流。