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 on Mesos中，什么是的粗粒度分配，什么是细粒度分配，各自的优点和缺点是什么？ 面试题02、driver的功能是什么？ 面试题 03、Spark技术栈有哪些组件，每个组件都有什么功能，适合什么应用场景？ 面试题04、Spark中Worker的主要工作是什么？ 面试题05、Mapreduce和Spark的都是并行计算，那么他们有什么相同和区别？
以下答案仅供参考：
面试题 01、为什么要进行序列化序列化？
可以减少数据的体积，减少存储空间，高效存储和传输数据，不好的是使用的时候要反序列化，非常消耗CPU。 配，用完了就立即回收资源，启动会麻烦一点，启动一次分配一次，会比较麻烦。
面试题02、Yarn中的container是由谁负责销毁的，在Hadoop Mapreduce中container可以复用么？
ApplicationMaster负责销毁，在Hadoop Mapreduce不可以复用，在spark on yarn程序container可以复用。
面试题03、不启动Spark集群Master和work服务，可不可以运行Spark程序？
可以，只要资源管理器第三方管理就可以，如由yarn管理，spark集群不启动也可以使用spark；spark集群启动的是work和master，这个其实就是资源管理框架， yarn中的resourceManager相当于master，NodeManager相当于worker，做计算是Executor，和spark集群的work和manager可以没关系，归根接底还是JVM的运行， 只要所在的JVM上安装了spark就可以。
面试题04、 RDD通过Linage（记录数据更新）的方式为何很高效？
1）lazy记录了数据的来源，RDD是不可变的，且是lazy级别的，且RDD之间构成了链条，lazy是弹性的基石。由于RDD不可变，所以每次操作就产生新的rdd， 不存在全局修改的问题，控制难度下降，所有有计算链条将复杂计算链条存储下来，计算的时候从后往前回溯 900步是上一个stage的结束，要么就checkpoint。
2）记录原数据，是每次修改都记录，代价很大如果修改一个集合，代价就很小，官方说rdd是粗粒度的操作，是为了效率，为了简化，每次都是操作数据集合， 写或者修改操作，都是基于集合的rdd的写操作是粗粒度的，rdd的读操作既可以是粗粒度的也可以是细粒度，读可以读其中的一条条的记录。
3）简化复杂度，是高效率的一方面，写的粗粒度限制了使用场景如网络爬虫，现实世界中，大多数写是粗粒度的场景。
面试题05、spark on yarn Cluster 模式下，ApplicationMaster和driver是在同一个进程么？
是，driver 位于ApplicationMaster进程中。该进程负责申请资源，还负责监控程序、资源的动态情况。
总结
今天我们复习了面试中常考的Spark相关的五个问题，你做到心中有数了么？
其实做这个专栏我也有私心，就是希望借助每天写一篇面试题，督促自己学习，以免在面试期间尴尬！平时不流汗,面试多流泪!
对了，如果你的朋友也在准备面试，请将这个系列扔给他，
好了，今天就到这里，学废了的同学，记得在评论区留言：打卡。给同学们以激励。
