1、Spark与Apache Hadoop有何关系？
Spark是与Hadoop数据兼容的快速通用处理引擎。它可以通过YARN或Spark的独立模式在Hadoop群集中运行，并且可以处理HDFS，HBase，Cassandra，Hive和任何Hadoop InputFormat中的数据。它旨在执行批处理（类似于MapReduce）和新的工作负载，例如流，交互式查询和机器学习。
2、RDD的弹性表现在哪几点？
1）自动的进行内存和磁盘的存储切换；
2）基于Lingage的高效容错；
3）task如果失败会自动进行特定次数的重试；
4）stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会计算失败的分片；
5）checkpoint和persist，数据计算之后持久化缓存
6）数据调度弹性，DAG TASK调度和资源无关
7）数据分片的高度弹性
3、RDD创建有哪几种方式？
1).使用程序中的集合创建rdd
2).使用本地文件系统创建rdd
3).使用hdfs创建rdd，
4).基于数据库db创建rdd
5).基于Nosql创建rdd，如hbase
6).基于s3创建rdd，
7).基于数据流，如socket创建rdd
4、Spark有哪两类算子（操作）？
Transformation（转化）算子和Action（执行/行动）算子。
5、reduceByKey是不是action？
不是，很多人都会以为是action，reduce是action。
6、map与flatMap的区别
map：对RDD每个元素转换，文件中的每一行数据返回一个数组对象
flatMap：对RDD每个元素转换，然后再扁平化，将所有的对象合并为一个对象，文件中的所有行数据仅返回一个数组对象，会抛弃值为null的值。
7、列举你常用的action？
takeOrdered,top,first,collect，reduce,take,count,saveAsTextFile等
8、Spark为什么要持久化，一般什么场景下要进行persist操作？
为了容错，因为spark是基于内存进行迭代计算，有的spark应用非常复杂，如果中间中间不对一些RDD进行持久化，一旦出错就要根据lineage从头计算。
以下场景会使用persist
1）某个步骤计算非常耗时，需要进行persist持久化
2）计算链条非常长，重新恢复要算很多步骤，很好使，persist
3）checkpoint所在的rdd要持久化persist，
lazy级别，框架发现有checnkpoint，checkpoint时单独触发一个job，需要重算一遍，checkpoint前
要持久化，写个rdd.cache或者rdd.persist，将结果保存起来，再写checkpoint操作，这样执行起来会非常快，不需要重新计算rdd链条了。checkpoint之前一定会进行persist。
9、介绍一下join操作优化经验？
join其实常见的就分为两类： map-side join 和 reduce-side join。当大表和小表join时，用map-side join能显著提高效率。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升。
10、cache后面能不能接其他算子,它是不是action操作？
cache可以接其他算子，但是接了算子之后，起不到缓存应有的效果，因为会重新触发cache。cache类算子的返回值必须复制给一个变量，在接下来的job中，直接使用这个变量就能读取到内存中缓存的数据。
cache不是action操作。
