spark面試題及答案

spark面試題及答案

一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.Spark的核心計(jì)算抽象是什么？

A.數(shù)據(jù)流

B.數(shù)據(jù)集

C.彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）

D.數(shù)據(jù)框

答案：C

2.Spark支持哪些語言進(jìn)行編程？

A.Java和Scala

B.Python和R

C.Java、Scala、Python和R

D.只有Scala

答案：C

3.Spark的哪個(gè)組件用于處理SQL查詢？

A.SparkCore

B.SparkSQL

C.SparkStreaming

D.MLlib

答案：B

4.SparkStreaming的批處理時(shí)間間隔默認(rèn)是多少？

A.1秒

B.2秒

C.5秒

D.10秒

答案：C

5.Spark中用于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫是什么？

A.GraphX

B.MLlib

C.SparkStreaming

D.SparkSQL

答案：B

6.Spark支持哪種類型的數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取？

A.HDFS

B.S3

C.Hive

D.所有以上

答案：D

7.Spark中RDD的全稱是什么？

A.ResilientDistributedDataset

B.ReliableDistributedData

C.ReliableDistributedDataset

D.ResilientDataDistribution

答案：A

8.Spark的哪個(gè)特性允許它在節(jié)點(diǎn)失敗時(shí)重新計(jì)算丟失的數(shù)據(jù)分區(qū)？

A.容錯(cuò)性

B.彈性

C.分布性

D.可擴(kuò)展性

答案：A

9.Spark中哪個(gè)操作會(huì)觸發(fā)實(shí)際的計(jì)算？

A.Transformation

B.Action

C.Broadcast

D.Accumulator

答案：B

10.Spark中如何緩存一個(gè)RDD？

A.使用`cache()`方法

B.使用`persist()`方法

C.使用`saveAsTextFile()`方法

D.使用`collect()`方法

答案：A

二、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共10題）

1.SparkSQL支持的數(shù)據(jù)源包括哪些？

A.Parquet

B.JSON

C.Hive表

D.ORC

答案：A、B、C、D

2.Spark中的哪些操作是惰性執(zhí)行的？

A.Transformation

B.Action

C.Broadcast

D.Accumulator

答案：A

3.Spark支持的文件格式包括哪些？

A.CSV

B.Text

C.Avro

D.SequenceFile

答案：A、B、C、D

4.Spark中哪些組件用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流？

A.SparkCore

B.SparkStreaming

C.StructuredStreaming

D.MLlib

答案：B、C

5.Spark中哪些操作會(huì)返回一個(gè)新的RDD？

A.`map()`

B.`filter()`

C.`reduce()`

D.`count()`

答案：A、B

6.Spark中哪些操作是寬依賴（Widedependency）？

A.`groupBy()`

B.`join()`

C.`reduceByKey()`

D.`map()`

答案：A、B

7.Spark中哪些操作會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)的聚合？

A.`reduce()`

B.`groupBy()`

C.`count()`

D.`collect()`

答案：A、B

8.Spark中哪些操作是窄依賴（Narrowdependency）？

A.`map()`

B.`filter()`

C.`join()`

D.`union()`

答案：A、B、D

9.Spark中哪些操作會(huì)觸發(fā)數(shù)據(jù)的持久化？

A.`cache()`

B.`persist()`

C.`collect()`

D.`count()`

答案：A、B

10.Spark中哪些操作是Action操作？

A.`collect()`

B.`take()`

C.`count()`

D.`map()`

答案：A、B、C

三、判斷題（每題2分，共10題）

1.Spark可以在沒有Hadoop的情況下運(yùn)行。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：對(duì)

2.Spark的RDD是不可變的，并且支持容錯(cuò)。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：對(duì)

3.SparkSQL的DataFrameAPI是Spark1.3版本引入的。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：錯(cuò)

4.SparkStreaming可以處理微批處理數(shù)據(jù)流。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：對(duì)

5.Spark的MLlib庫支持機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：對(duì)

6.Spark可以在單機(jī)上運(yùn)行，也可以在集群上運(yùn)行。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：對(duì)

7.Spark的RDD操作可以分為Transformation和Action兩類。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：對(duì)

8.Spark的彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）可以自動(dòng)優(yōu)化執(zhí)行計(jì)劃。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：錯(cuò)

9.Spark的廣播變量可以用來高效地分發(fā)大規(guī)模數(shù)據(jù)集到所有工作節(jié)點(diǎn)。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：對(duì)

10.Spark的GraphX庫用于處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。（對(duì)/錯(cuò)）

答案：對(duì)

四、簡答題（每題5分，共4題）

1.請(qǐng)簡述Spark的彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）的特點(diǎn)。

答案：

RDD是Spark的基本抽象，它代表一個(gè)不可變、可分區(qū)、分布式內(nèi)存中集合。RDD的特點(diǎn)包括：只讀性、分區(qū)性、分布式存儲(chǔ)、支持容錯(cuò)和能夠進(jìn)行并行操作。

2.SparkSQL中的DataFrame和RDD有什么區(qū)別？

答案：

DataFrame是一種分布式的數(shù)據(jù)集合，它提供了比RDD更豐富的優(yōu)化能力，包括模式推導(dǎo)、列式存儲(chǔ)和Tungsten執(zhí)行引擎。而RDD是Spark的基本抽象，提供了更底層的操作接口。

3.請(qǐng)解釋Spark中的寬依賴和窄依賴。

答案：

寬依賴是指子RDD的每個(gè)分區(qū)都依賴于父RDD的所有分區(qū)，如`groupBy()`和`join()`操作。窄依賴是指子RDD的每個(gè)分區(qū)只依賴于父RDD的一個(gè)或少數(shù)幾個(gè)分區(qū)，如`map()`和`filter()`操作。

4.SparkStreaming的工作原理是什么？

答案：

SparkStreaming工作原理是將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流分割成一系列連續(xù)的批處理作業(yè)，每個(gè)作業(yè)在Spark中作為一個(gè)RDD進(jìn)行處理。它通過設(shè)置批處理時(shí)間間隔來控制數(shù)據(jù)流的微批處理。

五、討論題（每題5分，共4題）

1.討論Spark在大數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢(shì)和局限性。

答案：

優(yōu)勢(shì)包括：高吞吐量、易用性、支持多種語言、容錯(cuò)性、支持多種數(shù)據(jù)源和豐富的API。局限性可能包括：對(duì)于某些特定類型的實(shí)時(shí)處理，延遲可能較高；在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)可能不如專門的NoSQL數(shù)據(jù)庫高效。

2.討論Spark與HadoopMapReduce的主要區(qū)別。

答案：

主要區(qū)別包括：Spark是基于內(nèi)存計(jì)算的，而MapReduce是基于磁盤計(jì)算；Spark支持迭代計(jì)算和復(fù)雜的轉(zhuǎn)換操作，MapReduce則不支持；Spark的API更加豐富和易用；Spark的執(zhí)行速度通常比MapReduce快。

3.討論Spark在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用。

答案：

Spark的MLlib庫提供了一系列的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)，包括分類、回歸、聚類和協(xié)同過濾等。它的優(yōu)勢(shì)在于能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并且可以與Spark的其他組件如SparkSQL和Spark