Spark面试深度解析：运行架构与特性

"2023 Spark面试要点总结，涵盖了Spark运行架构及其特点，适合求职面试准备" 在Spark面试中，了解其运行架构是至关重要的。Spark的核心在于提供高效的分布式计算能力，以下是对Spark运行流程的详细解释： 1. **SparkContext向ResourceManager注册**：SparkContext是Spark应用程序的入口点，它与ResourceManager通信，告诉集群应用程序的需求，类似于业务方提出项目需求。 2. **ResourceManager开启Executor**：ResourceManager响应请求，分配Executor实例，相当于外包公司组建项目团队。 3. **Executor与ResourceManager保持心跳**：Executor保持与ResourceManager的心跳连接，确保其可用性，就像项目组成员每天签到确保项目进度。 4. **SparkContext分析DAG**：SparkContext将用户代码转化为有向无环图（DAG），这是任务的逻辑表示。 5. **DAGScheduler分解为Stage**：DAGScheduler将DAG拆分为一系列可并行执行的任务Stage，对应项目被拆分成不同阶段。 6. **Task生成**：每个Stage进一步分解为多个Task，这些Task是实际在Executor上执行的工作单元。 7. **Executor请求Task**：Executor向TaskScheduler请求Task，等待接收任务指令。 8. **Task分发到Executor执行**：TaskScheduler将Task分发给对应的Executor，Executor开始执行具体的计算任务。 9. **资源释放**：任务完成后，Executor会释放资源，回归资源池，等待新的任务分配，项目组解散，人员回归资源池。 Spark运行架构的特点： 1. **跨平台应用**：Spark可以在多种平台上运行，具有高度的兼容性和可移植性，如同外包项目可以在不同公司实施。 2. **专属Executor**：每个Spark Application有自己的Executor实例，它们之间互不影响，保证了数据的安全性和任务的隔离性，就像每个项目组只处理自己项目的数据。 3. **Client-Worker接近**：为了高效通信，建议Client（提交任务的节点）和Worker（执行任务的节点）位置接近，减少网络延迟，提高协作效率。 4. **移动计算**：Spark强调将计算推向数据，而非将大量数据移动到单个计算节点，这种设计减少了数据传输开销，提高了性能。 面试中，除了理解这些基本概念，还需要掌握Spark的内存管理、容错机制、Shuffle过程、性能调优等高级话题。例如，了解如何优化Stage划分以减少Shuffle操作，理解Spark的存储级别（Storage Levels），以及如何利用Spark SQL和DataFrame API提高开发效率。同时，对于使用过的Spark组件如Spark Streaming、Spark MLlib等，需要能够阐述其工作原理和应用场景。此外，具备问题排查和性能监控的经验也是面试中的加分项。