2024年最全Spark面试题 精选 （附答案），写给程序员的大数据详细教程

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SparkSQL: Spark Sql 是Spark来操作结构化数据的程序包，可以让我使用SQL语句的方式来查询数据，Spark支持多种数据源，包含Hive表，parquest以及JSON等内容

SparkStreaming: 是Spark提供的实时数据进行流式计算的组件

**MLlib:**提供常用机器学习算法的实现库

**GraphX：**提供一个分布式图计算框架，能高效进行图计算

**BlinkDB:**用于在海量数据上进行交互式SQL的近似查询引擎

**Tachyon:**以内存为中心高容错的分布式文件系统

四、应用场景

淘宝使用Spark来解决多次迭代的机器学习算法、高计算复杂度的算法等。应用于内容推荐，社区发现等

五、Spark之RDD

5.1什么是RDD

RDD叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错，位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续地查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。

5.2RDD的属性

（1） 一组分片，即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。

（2）一个计算每个分区的函数。Spark中的RDD的计算以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。

（3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算对视的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。

（4）一个Partitioner,即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的，另一个是基于范围的

（5）一个列表，存储存取每个Partition（分片）的优先位置。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。

5.3通过简单的词频统计来了解RDD

img

六、RDD的创建方式

6.1通过读取文件生成

由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等

scala> val file = sc.textFile("/spark/hello.txt")

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6.2通过并行化的方式创建RDD

由一个已经存在的Scala集合创建

scala> val array = Array(1,2,3,4,5)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val rdd = sc.parallelize(array)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at parallelize at <console>:26

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6.3其他方式

读取数据库等等其他的操作。也可以生成RDD。

RDD可以通过其他的RDD转换而来的。

七、RDD编程API

Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action

7.1Transformation

主要做的是就是将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性(延迟加载)。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会真正的被执行。这种设计让Spark更加有效率地运行。

常用的Transformation:

7.2Action

触发代码的运行，我们一段spark代码里边至少需要有一个action操作

常用的Action：

7.3Spark WordCount代码编写

使用maven进行项目搭建

查看官方文档，导入2个依赖包

详细代码-scala

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkWordCountWithScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf()
    /\*\*
 \* 如果这个参数不设置，默认认为你运行的是集群模式
 \* 如果设置成local代表运行的是local模式
 \*/
    conf.setMaster("local")
    //设置任务名
    conf.setAppName("WordCount")
    //创建SparkCore的程序入口
    val sc = new SparkContext(conf)
    //读取文件 生成RDD
    val file: RDD[String] = sc.textFile("E:\\hello.txt")
    //把每一行数据按照，分割
    val word: RDD[String] = file.flatMap(_.split(","))
    //让每一个单词都出现一次
    val wordOne: RDD[(String, Int)] = word.map((_,1))
    //单词计数
    val wordCount: RDD[(String, Int)] = wordOne.reduceByKey(_+_)
    //按照单词出现的次数 降序排序
    val sortRdd: RDD[(String, Int)] = wordCount.sortBy(tuple => tuple._2,false)
    //将最终的结果进行保存
    sortRdd.saveAsTextFile("E:\\result")

    sc.stop()
  }

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详细代码-jdk8

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}


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