spark面試題及答案

一、單項選擇題（每題2分，共10題）

1.Spark的核心計算抽象是什么？

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的哪個特性允許它在節(jié)點失敗時重新計算丟失的數(shù)據(jù)分區(qū)？

A.容錯性

B.彈性

C.分布性

D.可擴展性

答案：A

9.Spark中哪個操作會觸發(fā)實際的計算？

A.Transformation

B.Action

C.Broadcast

D.Accumulator

答案：B

10.Spark中如何緩存一個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時數(shù)據(jù)流？

A.SparkCore

B.SparkStreaming

C.StructuredStreaming

D.MLlib

答案：B、C

5.Spark中哪些操作會返回一個新的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中哪些操作會進行數(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的情況下運行。（對/錯）

答案：對

2.Spark的RDD是不可變的，并且支持容錯。（對/錯）

答案：對

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

答案：錯

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

答案：對

5.Spark的MLlib庫支持機器學(xué)習(xí)算法的實現(xiàn)。（對/錯）

答案：對

6.Spark可以在單機上運行，也可以在集群上運行。（對/錯）

答案：對

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

答案：對

8.Spark的彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）可以自動優(yōu)化執(zhí)行計劃。（對/錯）

答案：錯

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。（對/錯）

答案：對

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

答案：對

四、簡答題（每題5分，共4題）

1.請簡述Spark的彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）的特點。

答案：

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

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.請解釋Spark中的寬依賴和窄依賴。

答案：

寬依賴是指子RDD的每個分區(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的每個分區(qū)只依賴于父RDD的一個或少數(shù)幾個分區(qū)，如`map()`和`filter()`操作。

4.SparkStreaming的工作原理是什么？

答案：

SparkStreaming工作原理是將實時數(shù)據(jù)流分割成一系列連續(xù)的批處理作業(yè)，每個作業(yè)在Spark中作為一個RDD進行處理。它通過設(shè)置批處理時間間隔來控制數(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)勢和局限性。

答案：

優(yōu)勢包括：高吞吐量、易用性、支持多種語言、容錯性、支持多種數(shù)據(jù)源和豐富的API。局限性可能包括：對于某些特定類型的實時處理，延遲可能較高；在處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時可能不如專門的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)存計算的，而MapReduce是基于磁盤計算；Spark支持迭代計算和復(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器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)，包括分類、回歸、聚類和協(xié)同過濾等。它的優(yōu)勢在于能夠處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，并且可以與Spark的其他組件如SparkSQL和Spark