1.Spark計算依賴記憶體，如果目前只有10g記憶體，但是需要將500G的檔案排序并輸出，需要如何操作？
①、把磁盤上的500G資料分割為100塊（chunks），每份5GB，（注意，要留一些系統空間！）
②、順序將每份5GB資料讀入記憶體，使用quick sort演算法排序，
③、把排序好的資料（也是5GB）存放回磁盤，
④、回圈100次，現在，所有的100個塊都已經各自排序了，（剩下的作業就是如何把它們合并排序！）
⑤、從100個塊中分別讀取5G/100=0.05 G入記憶體（100input buffers），
⑥、執行100路合并，并將合并結果臨時存盤于5g基于記憶體的輸出緩沖區中，當緩沖區寫滿5GB時，寫入硬碟上最終檔案，并清空輸出緩沖區；當100個輸入緩沖區中任何一個處理完畢時，寫入該緩沖區所對應的塊中的下一個0.05 GB，直到全部處理完成，
2.countByValue和countByKey的區別
首先從原始碼角度來看：
// PairRDDFunctions.scala
def countByKey(): Map[K, Long] = self.withScope {
self.mapValues(_ => 1L).reduceByKey(_ + _).collect().toMap
}
// RDD.scala
def countByValue()(implicit ord: Ordering[T] = null): Map[T, Long] = withScope {
map(value =https://www.cnblogs.com/hulichao/archive/2021/01/31/> (value, null)).countByKey()
}
countByValue（RDD.scala）
-
作用在普通的
RDD上 -
其實作程序呼叫了
countByKey
countByKey（PairRDDFunctions.scala）
-
作用在 PairRDD 上
-
對 key 進行計數
-
資料要收到Driver端，結果集大時，不適用
問題：
-
countByKey可以作用在 普通的RDD上嗎 -
countByValue可以作用在PairRDD上嗎
val rdd1: RDD[Int] = sc.makeRDD(1 to 10)
val rdd2: RDD[(Int, Int)] = sc.makeRDD((1 to 10).toList.zipWithIndex)
val result1 = rdd1.countByValue() //可以
val result2 = rdd1.countByKey() //語法錯誤
val result3 = rdd2.countByValue() //可以
val result4 = rdd2.countByKey() //可以
3.兩個rdd join 什么時候有shuffle什么時候沒有shuffle
其中join操作是考驗所有資料庫性能的一項重要指標，對于Spark來說，考驗join的性能就是Shuffle,Shuffle 需要經過磁盤和網路傳輸，Shuffle資料越少性能越好，有時候可以盡量避免程式進行Shuffle ,那么什么情況下有Shuffle ，什么情況下沒有Shuffle 呢
3.1 Broadcast join
broadcast join 比較好理解，除了自己實作外，Spark SQL 已經幫我們默認來實作了，其實就是小表分發到所有Executors，控制引數是：spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold 默認大小是10m, 即小于這個閾值即自動使用broadcast join.
3.2 Bucket join
其實rdd方式和table類似，不同的是后者要寫入Bucket表，這里主要講rdd的方式，原理就是，當兩個rdd根據相同磁區方式，預先做好磁區，磁區結果是一致的，這樣就可以進行Bucket join, 另外這種join沒有預先的算子，需要在寫程式時候自己來開發，對于表的這種join可以看一下 位元組跳動在Spark SQL上的核心優化實踐 ，可以看下下面的例子
rdd1、rdd2都是Pair RDD
rdd1、rdd2的資料完全相同
一定有shuffle
rdd1 => 5個磁區
rdd2 => 6個磁區
rdd1 => 5個磁區 => (1, 0), (2,0), || (1, 0), (2,0), || (1, 0), (2,0), || (1, 0), (2,0),(1, 0), || (2,0),(1, 0), (2,0)
rdd2 => 5個磁區 => (1, 0), (2,0), || (1, 0), (2,0), || (1, 0), (2,0), || (1, 0), (2,0),(1, 0), || (2,0),(1, 0), (2,0)
一定沒有shuffle
rdd1 => 5個磁區 => （1,0), （1,0), （1,0), （1,0), （1,0), || (2,0), (2,0), (2,0), (2,0), (2,0), (2,0), (2,0) || 空 || 空 || 空
rdd2 => 5個磁區 => （1,0), （1,0), （1,0), （1,0), （1,0), || (2,0), (2,0), (2,0), (2,0), (2,0), (2,0), (2,0) || 空 || 空 || 空
這樣所有Shuffle的算子，如果資料提前做好了磁區（partitionBy），很多情況下沒有Shuffle.
除上面兩種方式外，一般就是有Shuffle的join, 關于spark的join原理可以查看：大資料開發-Spark Join原理詳解
4..transform 是不是一定不觸發action
有個算子例外，那就是sortByKey,其底層有個抽樣演算法，水塘抽樣，最后需要根據抽樣的結果，進行RangePartition的,所以從job角度來說會看到兩個job，除了觸發action的本身算子之外，記住下面的
sortByKey → 水塘抽樣→ collect
5.廣播變數是怎么設計的
我們都知道，廣播變數是把資料放到每個excutor上，也都知道廣播變數的資料一定是從driver開始出去的，什么意思呢，如果廣播表放在hive表中，那么它的存盤就是在各個block塊上，也對應多個excutor (不一樣的叫法)，首先將資料拉到driver上，然后再進行廣播，廣播時候不是全部廣播，是根據excutor預先用到資料的，首先拿資料，然后通過bt協議進行傳輸，什么是bt協議呢，就是資料在分布式點對點網路上，根據網路距離來去拉對應的資料，下載者也是上傳者，這樣就不同每個task （excutor）都從driver上來拉資料，這樣就減少了壓力，另外在spark1.幾的時候還是task級別，現在是共同的一個鎖，整個excutor上的task共享這份資料，
參考
https://juejin.cn/post/6844903989557854216
https://www.jianshu.com/p/6bf887bf52b2
吳邪，小三爺，混跡于后臺，大資料，人工智能領域的小菜鳥，
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