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、CAPCACITY调度模式的优点和缺点？ 面试题02、常见的数压缩方式，你们生产集群采用了什么压缩方式，提升了多少效率？ 面试题 03、使用scala代码实现WordCount？ 面试题04、Spark RDD 和 MapReduce2的区别？ 面试题05、spark和Mapreduce快？为什么快呢？快在哪里呢？
以下答案仅供参考：
面试题 01、CAPCACITY调度模式的优点和缺点？
1）原理： 计算能力调度器支持多个队列，每个队列可配置一定的资源量，每个队列采用 FIFO 调度策略，为了防止同一个用户的作业独占队列中的资源，该调度器会对 同一用户提交的作业所占资源量进行限定。调度时，首先按以下策略选择一个合适队列：计算每个队列中正在运行的任务数与其应该分得的计算资源之间的 比值(即比较空闲的队列)，选择一个该比值最小的队列；然后按以下策略选择该队列中一个作业：按照作业优先级和提交时间顺序选择， 同时考虑用户资源量限制和内存限制
2）优点：
（1）计算能力保证。支持多个队列，某个作业可被提交到某一个队列中。每个队列会配置一定比例的计算资源，且所有提交到队列中的作业 共享该队列中的资源； （2）灵活性。空闲资源会被分配给那些未达到资源使用上限的队列，当某个未达到资源的队列需要资源时，一旦出现空闲资源资源，便会分配给他们；
（3）支持优先级。队列支持作业优先级调度（默认是FIFO）；
（4）多重租赁。综合考虑多种约束防止单个作业、用户或者队列独占队列或者集群中的资源；
（5）基于资源的调度。支持资源密集型作业，允许作业使用的资源量高于默认值，进而可容纳不同资源需求的作业。不过，当前仅支持内存资源的调度。
面试题02、常见的数压缩方式，你们生产集群采用了什么压缩方式，提升了多少效率？
1）数据压缩，大片连续区域进行数据存储并且存储区域中数据重复性高的状况下，可以使用适当的压缩算法。数组，对象序列化后都可以使用压缩，数更紧凑， 减少空间开销。常见的压缩方式有snappy，LZO，gz等
2）Hadoop生产环境常用的是snappy压缩方式（使用压缩，实际上是CPU换IO吞吐量和磁盘空间，所以如果CPU利用率不高，不忙的情况下， 可以大大提升集群处理效率）。snappy压缩比一般20%~30%之间，并且压缩和解压缩效率也非常高
（参考数据如下）：
（1）GZIP的压缩率最高，但是其实CPU密集型的，对CPU的消耗比其他算法要多，压缩和解压速度也慢；
（2）LZO的压缩率居中，比GZIP要低一些，但是压缩和解压速度明显要比GZIP快很多，其中解压速度快的更多；
（3）Zippy/Snappy的压缩率最低，而压缩和解压速度要稍微比LZO要快一些。
提升了多少效率可以从2方面回答：1）数据存储节约多少存储，2）任务执行消耗时间节约了多少，可以举个实际例子展开描述。
面试题03、使用scala代码实现WordCount？
val conf = new SparkConf() val sc = new SparkContext(conf) val line = sc.textFile("xxxx.txt") line.flatMap(.split(" ")).map((,1)).reduceByKey(+). collect().foreach(println) sc.stop()
面试题04、Spark RDD 和 MapReduce2的区别？
1）mr2只有2个阶段，数据需要大量访问磁盘，数据来源相对单一 ,spark RDD ,可以无数个阶段进行迭代计算，数据来源非常丰富，数据落地介质也 非常丰富spark计算基于内存；
2）MapReduce2需要频繁操作磁盘IO，需要大家明确的是如果是SparkRDD的话，你要知道每一种数据来源对应的是什么，RDD从数据源加载数据， 将数据放到不同的partition针对这些partition中的数据进行迭代式计算计算完成之后，落地到不同的介质当中。
面试题05、spark和Mapreduce快？为什么快呢？快在哪里呢？
Spark更加快的主要原因有几点：
1）基于内存计算，减少低效的磁盘交互；
2）高效的调度算法，基于DAG；
3）容错机制Lingage，主要是DAG和Lianage，即使spark不使用内存技术，也大大快于mapreduce。
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。
