学习大数据技术，SPARK无疑是绕不过去的技术之一，它的重要性不言而喻，本文将通过提问的形式围绕着SPARK进行介绍，希望对大家有帮助，与此同时，感谢为本文提供素材的科多大数据的武老师。
为了辅助大家更好去了解大数据技术，本文集中讨论Spark的一系列技术问题，大家在学习过程中如果遇到困难，可以留言互动，我都将「知无不言，言无不尽」！
//话题1：MapReduce的局限性有哪些？
回复：
① MapReduce框架局限性
它仅支持Map和Reduce两种操作，而且处理效率低效，具体有这四点：
a. Map中间结果写磁盘， Reduce写HDFS，多个MR之间通过HDFS交换数据；
b. 任务调度和启动开销大；
c. 无法充分利用内存；
d. Map端和Reduce端均需要排序；
而且它不适合迭代计算（如机器学习、 图计算等）， 交互式处理（数据挖掘）和流式处理（点击日志分析）。
② MapReduce编程不够灵活，最好尝试scala函数式编程。
//话题2：现有的各种计算框架有哪些？
回复：
① 批处理有MapReduce、Hive、Pig
② 流式计算有Storm
③ 交互式计算有Impala、Presto
而Spark是一种灵活的框架，可同时进行批处理、流式计算、交互式计算！
//话题3：Spark到底有哪些特点？
回复：
高效（ 比MapReduce快10~100倍）性
① 内存计算引擎， 提供Cache机制来支持需要反复迭代计算或者多次数据共享， 减少数据读取的IO开销
② DAG引擎， 减少多次计算之间中间结果写到HDFS的开销
③ 使用多线程池模型来减少task启动开稍， shuffle过程中避免
④ 不必要的sort操作以及减少磁盘IO操作
易用性
① 提供了丰富的API， 支持Java， Scala， Python和R四种语言
② 代码量比MapReduce少2~5倍
能与Hadoop集成
① 读写HDFS/Hbase
② 与YARN集成
//话题4：Spark中的RDD如何理解？
回复：
RDD(Resilient Distributed Datasets)，弹性分布式数据集，有以下几个特点：
① 分布在集群中的只读对象集合（由多个Partition构成）
② 可以存储在磁盘或内存中（多种存储级别）
③ 通过并行“转换” 操作构造
④ 失效后自动重构
//话题5：Spark中的RDD有哪些操作？
回复：
Transformation，可通过程序集合或者Hadoop数据集构造一个新的RDD，通过已有的RDD产生新的RDD，举例： map，filter，groupBy，reduceBy；
Action，通过RDD计算得到一个或者一组值，举例：count，reduce，saveAsTextFile；
而它们的接口定义方式不同，Transformation： RDD[X] -> RDD[Y]；Action: RDD[X] -> Z (Z不是一个RDD, 可能是基本类型， 数组等)
同时，对于惰性执行（ Lazy Execution）也有区别，Transformation只会记录RDD转化关系， 并不会触发计算；Action是触发程序执行（分布式） 的算子；
//话题6：Spark提交任务执行的命令？
回复：
spark-submit\
--masteryarn-cluster\
--class com.xxx.examples.WordCount\
--driver-memory 2g\
--driver-cores 1\
--executor-memory 3g\
--executor-cores 3\
--num-executors 3
//话题7：Spark的运行模式？
回复：
① local（本地模式），单机运行， 通常用于测试。
② standalone（独立模式），独立运行在一个集群中。
③ YARN/mesos，运行在资源管理系统上，比如YARN或mesos。其中Spark On YARN存在两种模式yarn-client和yarn-cluster。
//话题8：Spark的本地模式怎么理解？
回复：
将Spark应用以多线程方式，直接运行在本地，便于调试。本地模式分类如下：
① local：只启动一个executor
② local[K]：启动K个executor
③ local[*]：启动跟cpu数目相同的executor
//话题9：Spark On Yarn模式的运行机制？
回复：
追踪一个应用程序运行过程
bin/spark-submit --master yarn-cluster --class …
core/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/SparkSubmit.scala
yarn/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/Client.scala
yarn/src/main/scala/org/apache/spark/deploy/yarn/ApplicationMaster.scala
core/src/main/scala/org/apache/spark/SparkContext.scala
core/src/main/scala/org/apache/spark/executor/Executor.scala