Spark基础面试题有哪些

本篇内容介绍了“Spark基础面试题有哪些”的有关知识,在实际案例的操作过程中,不少人都会遇到这样的困境,接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧!希望大家仔细阅读,能够学有所成!

① 面试题:简述 Spark 的架构与作业提交流程(画图讲解,注明各个部分的作用)

Spark基础面试题有哪些        Spark基础面试题有哪些

两张图一起看,左侧图是简化版,右侧图较完整。

YARN-Cluster任务提交流程:

  • 1 由client向RM提交请求,并上传jar到HDFS上 ;

  • 2 RM选择一个NM创建SparkAppMaster(AM),AM启动Driver(即初始化sc);

  • 3 AM向RM申请资源;

  • 4 RM给AM返回资源列表;

  • 5 AM申请启动Executor;

  • 6 Executor向AM反向注册;

    • Executor反向注册完成后,AM就会知道自己有哪些资源可以用(Executor),然后就会去执行job,拆分stage,提交stage的Task,进行Task调度,分配到Executor上去执行;

  • 7 AM分配任务给Executor执行,Executor执行任务,并向AM汇报运行的状态和进度;

  • 8 等到所有的任务执行完毕后,AM 向 RM 申请注销并关闭自己,释放资源 ;

参考链接:https://www.jianshu.com/p/e1cf4c58ae35

Yarn模式,Spark客户端直接连接Yarn,不需要额外构建Spark集群。yarn-client和yarn-cluster两种模式,区别如下:

① 主要区别在于:Driver程序的运行节点

  • yarn-client:Driver程序运行在客户端(本地),适用于交互、调试,希望立即看到app的输出

  • yarn-cluster:Driver程序运行在由RM(ResourceManager)启动的AP(APPMaster),适用于生产环境。

② Driver的位置不同导致的性能的差异

  • Yarn-client的Driver运行在本地,通常来说本地机器和Yarn集群不在同一个机房,性能不会很好;

  • yarn-cluster的Driver和Yarn集群运行在同一个机房内,性能上来说会好一点;

② 面试题:简述 Spark 的两种核心 Shuffle(HashShuffle 与 SortShuffle) 的工作流程(包括未优化的 HashShuffle、优化的 HashShuffle、普 通的 SortShuffle 与 bypass 的SortShuffle)

参考链接:https://www.jianshu.com/p/6f55b8412f03

HashShuffleManager运行原理

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2.1 未经过优化的HashShuffleManager

假设前提:每个Executor只有1个CPU core,也就是说,无论这个Executor上分配多少个task线程,同一时间都只能执行一个task线程。

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上游的stage的task对相同的key执行hash算法,从而将相同的key都写入到一个磁盘文件中,而每一个磁盘文件都只属于下游stage的一个task。在将数据写入磁盘之前,会先将数据写入到内存缓冲,当内存缓冲填满之后,才会溢写到磁盘文件中。但是这种策略的不足在于,下游有几个task,上游的每一个task都就都需要创建几个临时文件,每个文件中只存储key取hash之后相同的数据,导致了当下游的task任务过多的时候,上游会堆积大量的小文件 。

具体的过程分为“写过程”和“读过程”,参看上面的链接。

2.2 经过优化的HashShuffleManager

假设前提:每个Executor只有1个CPU core,也就是说,无论这个Executor上分配多少个task线程,同一时间都只能执行一个task线程。

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Shuffle Write过程:

  • 开启consolidate机制之后,在shuffle write过程中,task就不是为下游stage的每个task创建一个磁盘文件了。此时会出现shuffleFileGroup的概念,每个shuffleFileGroup会对应一批磁盘文件,磁盘文件的数量与下游stage的task数量是相同的。一个Executor上有多少个CPU core,就可以并行执行多少个task。而第一批并行执行的每个task都会创建一个shuffleFileGroup,并将数据写入对应的磁盘文件内。

  • 当Executor的CPU core执行完一批task,接着执行下一批task时,下一批task就会复用之前已有的shuffleFileGroup,包括其中的磁盘文件。也就是说,此时task会将数据写入已有的磁盘文件中,而不会写入新的磁盘文件中。因此,consolidate机制允许不同的task复用同一批磁盘文件,这样就可以有效将多个task的磁盘文件进行一定程度上的合并,从而大幅度减少磁盘文件的数量,进而提升shuffle write的性能。

Shuffle Read过程:

  • 和未优化之前的Shuffle Read过程相同。

SortShuffleManager运行原理

    SortShuffleManager的运行机制主要分成两种,一种是普通运行机制,另一种是bypass运行机制。当shuffle read task的数量小于等于spark.shuffle.sort.bypassMergeThreshold参数的值时(默认为200),就会启用bypass机制。

2.3 SortShuffleManager普通运行机制

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Shuffle Write过程:

  • 在该模式下,数据会先写入一个内存数据结构中,此时根据不同的shuffle算子,可能选用不同的数据结构。如果是reduceByKey这种聚合类的shuffle算子,那么会选用Map数据结构,一边通过Map进行聚合,一边写入内存;如果是join这种普通的shuffle算子,那么会选用Array数据结构,直接写入内存。接着,每写一条数据进入内存数据结构之后,就会判断一下,是否达到了某个临界阈值。如果达到临界阈值的话,那么就会尝试将内存数据结构中的数据溢写到磁盘,然后清空内存数据结构。

  • 在溢写到磁盘文件之前,会先根据key对内存数据结构中已有的数据进行排序。排序过后,会分批将数据写入磁盘文件。默认的batch数量是10000条,也就是说,排序好的数据,会以每批1万条数据的形式分批写入磁盘文件。写入磁盘文件是通过Java的BufferedOutputStream实现的。BufferedOutputStream是Java的缓冲输出流,首先会将数据缓冲在内存中,当内存缓冲满溢之后再一次写入磁盘文件中,这样可以减少磁盘IO次数,提升性能。

  • 一个task将所有数据写入内存数据结构的过程中,会发生多次磁盘溢写操作,也就会产生多个临时文件。最后会将之前所有的临时磁盘文件都进行合并,这就是merge过程,此时会将之前所有临时磁盘文件中的数据读取出来,然后依次写入最终的磁盘文件之中。此外,由于一个task就只对应一个磁盘文件,也就意味着该task为下游stage的task准备的数据都在这一个文件中,因此还会单独写一份索引文件,其中标识了下游各个task的数据在文件中的start offset与end offset。

  • 产生中间文件数量:SortShuffleManager由于有一个磁盘文件merge的过程,因此大大减少了文件数量。比如第一个stage有50个task,总共有10个Executor,每个Executor执行5个task,而第二个stage有100个task。由于每个task最终只有一个磁盘文件,因此此时每个Executor上只有5个磁盘文件,所有Executor只有50个磁盘文件。


2.4 SortShuffleManager的bypass机制
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Shuffle Write过程:

  • 此时task会为每个下游task都创建一个临时磁盘文件,并将数据按key进行hash然后根据key的hash值,将key写入对应的磁盘文件之中。当然,写入磁盘文件时也是先写入内存缓冲,缓冲写满之后再溢写到磁盘文件的。最后,同样会将所有临时磁盘文件都合并成一个磁盘文件,并创建一个单独的索引文件。

  • 该过程的磁盘写机制其实跟未经优化的HashShuffleManager是一模一样的,因为都要创建数量惊人的磁盘文件,只是在最后会做一个磁盘文件的合并而已。因此少量的最终磁盘文件,也让该机制相对未经优化的HashShuffleManager来说,shuffle read的性能会更好。

  • 而该机制与普通SortShuffleManager运行机制的不同在于:第一,磁盘写机制不同;第二,不会进行排序。也就是说,启用该机制的最大好处在于,shuffle write过程中,不需要进行数据的排序操作,也就节省掉了这部分的性能开销。

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