spark面试必知必会

哈哈哈，没想到脑海里复现的是这么熟悉的话，必知必会，三天入门。

 

1:SparkSession内部封装了SparkContext，所以计算实际上是由SparkContext完成的。

session = session.SparkSession \
            .builder \
            .appName(job_name) \
            .enableHiveSupport() \
            .getOrCreate()

如把Spark集群当作服务端，那Spark Driver就是客户端，SparkContext则是客户端的核心；如注释所说 SparkContext用于连接Spark集群、创建RDD、累加器（accumlator）、广播变量（broadcast variables），所以说SparkContext为Spark程序的根本都不为过，可以理解为main函数。

2：Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN

3：

• Application: Appliction都是指用户编写的Spark应用程序，其中包括一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码
• Driver:  Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭，通常用SparkContext代表Driver
• Executor:  某个Application运行在worker节点上的一个进程，  该进程负责运行某些Task， 并且负责将数据存到内存或磁盘上，每个Application都有各自独立的一批Executor， 在Spark on Yarn模式下，其进程名称为CoarseGrainedExecutor Backend。一个CoarseGrainedExecutor Backend有且仅有一个Executor对象， 负责将Task包装成taskRunner,并从线程池中抽取一个空闲线程运行Task， 这个每一个oarseGrainedExecutor Backend能并行运行Task的数量取决与分配给它的cpu个数

• Worker: 集群中任何可以运行Application代码的节点，在Standalone模式中指的是通过slave文件配置的Worker节点，在Spark on Yarn模式下就是NoteManager节点
• Task: 被送到某个Executor上的工作单元，但hadoopMR中的MapTask和ReduceTask概念一样，是运行Application的基本单位，多个Task组成一个Stage，而Task的调度和管理等是由TaskScheduler负责
• Job: 包含多个Task组成的并行计算，往往由Spark Action触发生成， 一个Application中往往会产生多个Job
• Stage: 每个Job会被拆分成多组Task， 作为一个TaskSet， 其名称为Stage，Stage的划分和调度是有DAGScheduler来负责的，Stage有非最终的Stage（Shuffle Map Stage）和最终的Stage（Result Stage）两种，Stage的边界就是发生shuffle的地方
• DAGScheduler: 根据Job构建基于Stage的DAG（Directed Acyclic Graph有向无环图)，并提交Stage给TASkScheduler。 其划分Stage的依据是RDD之间的依赖的关系找出开销最小的调度方法
• 
• Job=多个stage，Stage=多个同种task, Task分为ShuffleMapTask和ResultTask，Dependency分为ShuffleDependency和NarrowDependency

# ref:

https://www.cnblogs.com/xia520pi/p/8609602.html

https://www.cnblogs.com/cxxjohnson/p/8909578.html