相信只要一路走来，日积月累，我们终会在最高处见。
以古人的话共勉：道阻且长，行则将至；行而不辍，未来可期！
本栏目大数据开发岗高频面试题主要出自
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停🤚
不要往下滑了，
默默想5min，
看看这5道面试题你都会吗？
面试题01、spark工作机制？
面试题02、spark的优化怎么做？
面试题03、数据本地性是在哪个环节确定的？
面试题04、RDD的弹性表现在哪几点？
面试题05、RDD有哪些缺陷？
以下答案仅供参考：
面试题 01、 spark工作机制？
① 构建Application的运行环境，Driver创建一个SparkContext
② SparkContext向资源管理器（Standalone、Mesos、Yarn）申请Executor资源，资源管理器启动StandaloneExecutorbackend（Executor）
③ Executor向SparkContext申请Task
④ SparkContext将应用程序分发给Executor
⑤ SparkContext就建成DAG图，DAGScheduler将DAG图解析成Stage，每个Stage有多个task，形成taskset发送给task Scheduler，由task Scheduler将Task发送给Executor运行
⑥ Task在Executor上运行，运行完释放所有资源
面试题02、spark的优化怎么做？
spark调优比较复杂，但是大体可以分为三个方面来进行
1）平台层面的调优：防止不必要的jar包分发，提高数据的本地性，选择高效的存储格式如parquet
2）应用程序层面的调优：过滤操作符的优化降低过多小任务，降低单条记录的资源开销，处理数据倾斜，复用RDD进行缓存，作业并行化执行等等
3）JVM层面的调优：设置合适的资源量，设置合理的JVM，启用高效的序列化方法如kyro，增大off head内存等等
面试题03、数据本地性是在哪个环节确定的？
具体的task运行在那他机器上，dag划分stage的时候确定的
面试题04、RDD的弹性表现在哪几点？
1）自动的进行内存和磁盘的存储切换；
2）基于Lineage的高效容错；
3）task如果失败会自动进行特定次数的重试；
4）stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会计算失败的分片；
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。
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