Spark集群管理認(rèn)證考試試題及答案考試時(shí)長(zhǎng)：120分鐘滿(mǎn)分：100分試卷名稱(chēng)：Spark集群管理認(rèn)證考試試題考核對(duì)象：Spark集群管理從業(yè)者及學(xué)習(xí)者題型分值分布：-判斷題（20分）-單選題（20分）-多選題（20分）-案例分析（18分）-論述題（22分）總分：100分---一、判斷題（共10題，每題2分，總分20分）請(qǐng)判斷下列說(shuō)法的正誤。1.Spark的ResourceManager負(fù)責(zé)管理集群中的所有節(jié)點(diǎn)資源。2.YARN模式下的Spark集群，SparkMaster會(huì)直接搶占YARN集群的資源。3.Spark的動(dòng)態(tài)資源分配只能調(diào)整Executor數(shù)量，不能調(diào)整內(nèi)存或核心數(shù)。4.Spark的HistoryServer主要用于存儲(chǔ)和查詢(xún)Spark作業(yè)的運(yùn)行日志。5.Spark的Mesos模式比YARN模式更適合大規(guī)模集群。6.Spark的Driver程序運(yùn)行在集群的任意節(jié)點(diǎn)上。7.Spark的Shuffle操作會(huì)自動(dòng)使用本地磁盤(pán)緩存數(shù)據(jù)。8.Spark的動(dòng)態(tài)資源分配需要開(kāi)啟動(dòng)態(tài)分配參數(shù)`spark.dynamicAllocation.enabled`。9.Spark的Standalone模式不需要外部資源管理器，適合小型集群。10.Spark的Executor內(nèi)存分為Storage內(nèi)存和Executor內(nèi)存兩部分。二、單選題（共10題，每題2分，總分20分）請(qǐng)選擇最符合題意的選項(xiàng)。1.在Spark集群管理中，哪個(gè)組件負(fù)責(zé)心跳檢測(cè)和任務(wù)調(diào)度？A.NodeManagerB.ResourceManagerC.Driver程序D.HistoryServer2.以下哪種模式下的Spark集群，資源管理由外部系統(tǒng)（如YARN）統(tǒng)一調(diào)度？A.StandaloneB.YARNC.MesosD.Kubernetes3.Spark的動(dòng)態(tài)資源分配中，`minExecutors`參數(shù)的作用是？A.最大Executor數(shù)量B.最小Executor數(shù)量C.初始Executor數(shù)量D.動(dòng)態(tài)調(diào)整步長(zhǎng)4.Spark的Shuffle過(guò)程中，哪個(gè)組件負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傾斜的優(yōu)化？A.TaskSchedulerB.ShuffleManagerC.RDDPartitionerD.BlockManager5.在YARN模式下，Spark作業(yè)的提交方式通常使用？A.spark-submitB.yarn-submitC.mesos-submitD.kubernetes-submit6.Spark的Standalone模式中，哪個(gè)組件同時(shí)承擔(dān)Master和Worker的角色？A.ResourceManagerB.SparkMasterC.NodeManagerD.Driver程序7.Spark的Executor內(nèi)存中，哪個(gè)部分用于存儲(chǔ)RDD的緩存數(shù)據(jù)？A.ExecutorMemoryB.StorageMemoryC.Off-HeapMemoryD.OverheadMemory8.在Spark集群中，哪個(gè)參數(shù)用于控制任務(wù)失敗的重試次數(shù)？A.spark.task.maxFailuresB.spark.executor.maxFailuresC.spark.task.maxFailuresPerTaskD.spark.task.maxRetries9.Spark的HistoryServer默認(rèn)端口是？A.4040B.8080C.50070D.707710.在Spark集群中，哪個(gè)組件負(fù)責(zé)存儲(chǔ)作業(yè)的元數(shù)據(jù)？A.ZooKeeperB.HDFSC.SparkUID.HiveMetastore三、多選題（共10題，每題2分，總分20分）請(qǐng)選擇所有符合題意的選項(xiàng)。1.Spark集群管理中，哪些組件屬于YARN模式下的核心組件？A.ResourceManagerB.NodeManagerC.SparkMasterD.ApplicationMaster2.Spark的動(dòng)態(tài)資源分配需要哪些參數(shù)配合使用？A.`minExecutors`B.`maxExecutors`C.`initialExecutors`D.`executorMemory`3.Spark的Shuffle優(yōu)化中，哪些策略可以減少數(shù)據(jù)傾斜？A.SaltingB.BroadcastJoinC.PartitionOverwriteD.SortMergeJoin4.在Spark集群中，哪些組件可以用于監(jiān)控作業(yè)運(yùn)行狀態(tài)？A.SparkUIB.YARNResourceManagerUIC.HistoryServerD.Ganglia5.Spark的Standalone模式中，哪些組件需要部署在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上？A.SparkMasterB.NodeManagerC.ExecutorD.Driver程序6.Spark的Executor內(nèi)存中，哪些部分用于存儲(chǔ)任務(wù)運(yùn)行時(shí)數(shù)據(jù)？A.StorageMemoryB.ExecutorMemoryC.Off-HeapMemoryD.OverheadMemory7.在Spark集群中，哪些參數(shù)可以影響任務(wù)調(diào)度？A.`spark.default.parallelism`B.`spark.task.cores`C.`spark.executor.cores`D.`spark.task.maxFailures`8.Spark的HistoryServer可以提供哪些功能？A.查看作業(yè)運(yùn)行日志B.查看作業(yè)執(zhí)行計(jì)劃C.查看任務(wù)執(zhí)行詳情D.查看集群資源使用情況9.在Spark集群中，哪些場(chǎng)景需要使用動(dòng)態(tài)資源分配？A.交互式查詢(xún)B.批量處理C.流式處理D.小型作業(yè)10.Spark的Shuffle過(guò)程中，哪些組件參與數(shù)據(jù)傳輸？A.BlockManagerB.ShuffleManagerC.TaskSchedulerD.DataStage四、案例分析（共3題，每題6分，總分18分）案例1某公司部署了Spark集群（YARN模式），集群規(guī)模為50個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)配置16GB內(nèi)存和32核CPU。現(xiàn)發(fā)現(xiàn)部分批量處理作業(yè)存在數(shù)據(jù)傾斜問(wèn)題，導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。請(qǐng)分析可能的原因并提出優(yōu)化方案。案例2某Spark集群采用動(dòng)態(tài)資源分配，配置如下：```propertiesspark.dynamicAllocation.enabled=truespark.dynamicAllocation.minExecutors=10spark.dynamicAllocation.maxExecutors=50spark.dynamicAllocation.initialExecutors=20spark.dynamicAllocation.increment=2```現(xiàn)有一個(gè)實(shí)時(shí)處理任務(wù)需要啟動(dòng)100個(gè)Executor，請(qǐng)說(shuō)明資源分配過(guò)程及可能出現(xiàn)的問(wèn)題。案例3某Spark集群在執(zhí)行一個(gè)Shuffle操作時(shí)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)帶寬占用過(guò)高，導(dǎo)致任務(wù)延遲增加。請(qǐng)列舉可能的優(yōu)化措施，并說(shuō)明原理。五、論述題（共2題，每題11分，總分22分）1.論述題請(qǐng)?jiān)敿?xì)比較SparkStandalone模式與YARN模式的優(yōu)缺點(diǎn)，并說(shuō)明在哪些場(chǎng)景下選擇哪種模式更合適。2.論述題請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)明Spark動(dòng)態(tài)資源分配的工作原理，并分析其適用場(chǎng)景及潛在問(wèn)題。---標(biāo)準(zhǔn)答案及解析一、判斷題1.√2.×（SparkMaster不直接搶占YARN資源，而是通過(guò)ApplicationMaster申請(qǐng)）3.×（可以調(diào)整內(nèi)存和核心數(shù)，需配置參數(shù)）4.√5.×（Mesos模式更適合通用計(jì)算，YARN更適合Hadoop生態(tài)）6.×（Driver程序運(yùn)行在本地機(jī)器，不一定是集群節(jié)點(diǎn)）7.√8.√9.√10.√二、單選題1.B2.B3.B4.B5.A6.B7.B8.A9.A10.C三、多選題1.A,B,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C5.B,C6.B,C7.A,B,C8.A,B,C9.A,C10.A,B,D四、案例分析案例1原因分析：1.數(shù)據(jù)傾斜（如某個(gè)分區(qū)的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)超其他分區(qū)）2.Key分布不均（如哈希函數(shù)導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)映射到同一分區(qū)）3.缺乏Salting優(yōu)化或BroadcastJoin策略?xún)?yōu)化方案：1.Salting：對(duì)傾斜Key添加前綴，重新哈希分布2.BroadcastJoin：將小表Broadcast到每個(gè)Executor，避免大表Shuffle3.調(diào)整Partitioner：使用更合理的分區(qū)策略（如自定義Partitioner）4.增加并行度：提高`spark.default.parallelism`案例2資源分配過(guò)程：1.當(dāng)前Executor數(shù)量為20，小于`minExecutors`（10）和`initialExecutors`（20），無(wú)需調(diào)整2.申請(qǐng)100個(gè)Executor，超出`maxExecutors`（50），觸發(fā)資源競(jìng)爭(zhēng)3.實(shí)際分配：`initialExecutors`（20）+`increment`（2）×(50-20)/2=40個(gè)Executor可能出現(xiàn)的問(wèn)題：1.資源不足導(dǎo)致任務(wù)排隊(duì)2.部分節(jié)點(diǎn)資源過(guò)載案例3優(yōu)化措施：1.調(diào)整ShufflePartitions：增加分區(qū)數(shù)減少單次傳輸數(shù)據(jù)量2.使用Tungsten：優(yōu)化內(nèi)存管理減少網(wǎng)絡(luò)傳輸3.調(diào)整BlockManager內(nèi)存：減少磁盤(pán)緩存壓力4.網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：增加帶寬或使用專(zhuān)線(xiàn)五、論述題1.StandalonevsYARN模式Standalone模式：-優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易部署，無(wú)需外部依賴(lài)-缺點(diǎn)：資源利用率低，不適合大規(guī)模集群-適用場(chǎng)景：小型集群、測(cè)試環(huán)境YARN模式：-優(yōu)點(diǎn)：資源利用率高，與Hadoop生態(tài)兼容-缺點(diǎn)：配置復(fù)雜，性能略低于Standalone-適用場(chǎng)景：生產(chǎn)環(huán)境、混合負(fù)載集群2.動(dòng)態(tài)資