1、阐述Hadoop与Spark的区别？
2、Spark的工作原理是什么？
3、Spark是多线程模式，怎么退化为多进程模式？
4、Hive的特点都有什么
5、Zookeeper的同步过程
6、Hbase存储原理和过程
7、HDFS的写入过程
8、讲解一下scala闭包
9、spark中的shuffle有哪些？
10、HBase的优势，为什么使用了HBase、设计rowkey？
11、spark中几种partitioner?
12、一个application提交运行的过程，画图
13、hdfs create一个文件的流程
14、Yarn架构及其流程
15、mapreduce 第一代架构及其通信
16、Hbase主键设计、hbase为啥比mysql快、为什么项目选用hbase
17、Hbase读写流程，数据compact流程
18、Hadoop mapreduce流程
19、Spark standalone模型、yarn架构模型（画出来架构图）
20、Spark算子（map、flatmap、reducebykey和reduce、groupbykey和reducebykey、join、distinct）原理
21、Spark stage的切分、task资源分配、任务调度、master计算资源分配
22、Sparksql自定义函数、怎么创建dateframe
23、Sparkstreaming项目多久一个批次数据
24、Kafka复制机制、分区多副本机制
25、Hdfs读写流程，数据checkpoint流程
26、Sparkshuffle和hadoopshuffle原理、对比
27、Hivesql怎么转化为MapReduce任务
28、Spark调优
29、Spark数据倾斜解决方案
30、Yarn工作流程、组成架构
31、Zookeeper首领选取、节点类型、zookeeper实现原理
32、hbase的ha，zookeeper在其中的作用
33、spark的内存管理机制，spark1.6前后对比分析
34、spark rdd、dataframe、dataset区别
35、spark里面有哪些参数可以设置，有什么用
36、hashpartitioner与rangePartitioner的实现
37、spark有哪几种join
38、spark jdbc(mysql)读取并发度优化
39、Spark join算子可以用什么替代
40、HBase region切分后数据是怎么分的
41、项目集群结构（spark和hadoop集群）
42、spark streaming是怎么跟kafka交互的，具体代码怎么写的，程序执行流程是怎样的，这个过程中怎么确保数据不丢（直连和receiver方式）
43、kafka如何保证高吞吐的，kafka零拷贝，具体怎么做的
44、hdfs的容错机制
45、zookeeper怎么保证原子性，怎么实现分布式锁
46、kafka存储模型与网络模型
47、Zookeeper脑裂问题
48、mapruduce优缺点？
答：
1、Spark是一种开源的分布式并行计算框架，Spark拥有Hadoop Mapreduce计算框架的优点。但是与Hadoop Mapreduce最大的不同就是：Hadoop Mapreduce分为两个阶段，map 和 reduce，两个阶段完了，就完了，在一个作业里能做的事情很少。而Spark是基于内存迭代计算的，可以分为N个阶段，一个阶段完了可以继续下一阶段的处理，而且Spark作业的中间结果可以保存到内存中，不用再频繁去HDFS或其它数据源读取数据。Spark可以流式的计算数据、而hadoop只能处理静态的数据。
https://www.jianshu.com/p/a78bbf312532
2、
1）spark-submit 提交了应用程序的时候，提交spark应用的机器会通过反射的方式，创建和构造一个Driver进程，Driver进程执行Application程序，
2）Driver根据sparkConf中的配置初始化SparkContext,在SparkContext初始化的过程中会启动DAGScheduler和taskScheduler
3）taskSheduler通过后台进程，向Master注册Application，Master接到了Application的注册请求之后，会使用自己的资源调度算法，在spark集群的worker上，通知worker为application启动多个Executor。
Executor会向taskScheduler反向注册。
4）Driver完成SparkContext初始化
5）application程序执行到Action时，就会创建Job。并且由DAGScheduler将Job划分多个Stage,每个Stage 由TaskSet 组成
6)DAGScheduler（有向图）将TaskSet提交给taskScheduler
7)taskScheduler把TaskSet中的task依次提交给Executor
8）Executor在接收到task之后，会使用taskRunner来封装task（TaskRuner主要将我们编写程序，也就是我们编写的算子和函数进行拷贝和反序列化）,然后，从Executor的线程池中取出一个线程来执行task。就这样Spark的每个Stage被作为TaskSet提交给Executor执行，每个Task对应一个RDD的partition,执行我们的定义的算子和函数。直到所有操作执行完为止。
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26、https://www.jianshu.com/p/a4a49643c796
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