spark core知识问题三
产生窄依赖
2.窄依赖父RDD的partition和子RDD的parition是不是都是一对一的关系？
不一定，除了一对一的窄依赖，还包含一对固定个数的窄依赖（就是对父RDD的依赖的Partition的数量不会随着RDD数量规模的改变而改变），比如join操作的每个partiion仅仅和已知的partition进行join，这个join操作是窄依赖，依赖固定数量的父rdd，因为是确定的partition关系。
3.spark工作机制？
用户在client端提交作业后，会由Driver运行main方法并创建spark context上下文。
执行add算子，形成dag图输入dagscheduler，按照add之间的依赖关系划分stage输入task scheduler。 task scheduler会将stage划分为task set分发到各个节点的executor中执行。
4.cache后面能不能接其他算子,它是不是action操作？
cache可以接其他算子，但是接了算子之后，起不到缓存应有的效果，因为会重新触发cache。
cache不是action操作
5.Spark为什么要持久化，一般什么场景下要进行persist操作？为什么要进行持久化？
为什么要进行持久化？
spark所有复杂一点的算法都会有persist身影，spark默认数据放在内存，spark很多内容都是放在内存的，非常适合高速迭代，1000个步骤
只有第一个输入数据，中间不产生临时数据，但分布式系统风险很高，所以容易出错，就要容错，rdd出错或者分片可以根据血统算出来，如果没有对父rdd进行persist 或者cache的化，就需要重头做。
以下场景会使用persist
1）某个步骤计算非常耗时，需要进行persist持久化
2）计算链条非常长，重新恢复要算很多步骤，很好使，persist
3）checkpoint所在的rdd要持久化persist，
lazy级别，框架发现有checnkpoint，checkpoint时单独触发一个job，需要重算一遍，checkpoint前，要持久化，写个rdd.cache或者rdd.persist，将结果保存起来，再写checkpoint操作，这样执行起来会非常快，不需要重新计算rdd链条了。checkpoint之前一定会进行persist。
4）shuffle之后为什么要persist，shuffle要进性网络传输，风险很大，数据丢失重来，恢复代价很大
5）shuffle之前进行persist，框架默认将数据持久化到磁盘，这个是框架自动做的。
6.Spark中Lineage的基本原理 ？
1）Lineage（又称为RDD运算图或RDD依赖关系图）是RDD所有父RDD的graph（图）。它是在RDD上执行transformations函数并创建logical execution plan（逻辑执行计划）的结果，是RDD的逻辑执行计划，记录了RDD之间的依赖关系。
2）使用Lineage实现spark的容错，本质上类似于数据库中重做日志，是容错机制的一种方式，不过这个重做日志粒度非常大，是对全局数据做同样的重做进行数据恢复。
7.spark中如何划分stage？
(1) 首先根据rdd的算子操作顺序生成DAG有向无环图，接下里从最后一个rdd往前推，创建一个新的stage，把该rdd加入到该stage中，它是最后一个stage。
(2) 在往前推的过程中运行遇到了窄依赖就把该rdd加入到本stage中，如果遇到了宽依赖，就从宽依赖切开，那么最后一个stage也就结束了。
(3) 重新创建一个新的stage，按照第二个步骤继续往前推，一直到最开始的rdd，整个划分stage也就结束了
8.spark on yarn模式是否还需要搭建spark集群？
yarn管理，spark集群不启动也可以使用spark；spark集群启动的是work和master，这个其实就是资源管理框架，yarn中的resourceManager相当于master，NodeManager相当于worker，做计算是Executor，和spark集群的work和manager可以没关系，归根接底还是JVM的运行，只要所在的JVM上安装了spark就可以。
9.广播变量是什么以及使用场景？
广播变量的好处，不是每个task一份变量副本，而是变成每个节点的executor才一份副本。这样的话， 就可以让变量产生的副本大大减少。
广播变量用来高效分发较大的对象，让程序高效地向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个Spark 操作使用。比如，如果你的应用需要向所有节点发 送一个较大的只读查询表，甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量，广播变量用起来都很顺手。
