2025年spark算法面試題及答案

一、選擇題

1.在Spark中，以下哪個(gè)操作是按Key進(jìn)行聚合的操作？

A.map

B.filter

C.reduceByKey

D.'sortByKey'

答案：C

2.Spark中，以下哪個(gè)組件負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的持久化？

A.Executor

B.Driver

C.RDD

D.SparkContext

答案：C

3.在Spark中，以下哪個(gè)函數(shù)用于對(duì)RDD中的元素進(jìn)行排序？

A.'collect'

B.sortBy

C.'roduceByKcy'

D.mapPartitions'

答案：B

4.Spark中，以下哪個(gè)配置項(xiàng)用于設(shè)置RDD的分區(qū)數(shù)？

A.spark,default,parallelism

B.spark,executor,memory

C.spark,driver,memory

D.spark,core.max

答案：A

5.在Spark中,以下哪個(gè)操作是原子性的？

A.updateStateByKey

B.mappartitions

C.flatMap

D.map'

答案：A

二、填空題

1.在Spark中，RDD的'持久化級(jí)別'有'None'、UemoryOnly'、

MemoryAndDisk''DiskOnly'四種。

2.Spark中的'DataFrame'是基于'RDD'的，但提供了更豐富的接口和優(yōu)化。

3.在Spark中，'Broadcast'變量用于將大數(shù)據(jù)集廣播到所有節(jié)點(diǎn)，以減少數(shù)據(jù)傳

輸。

4.'SparkSession'是Spark2.0及以后版本中用于創(chuàng)建Spark應(yīng)用的主要入口點(diǎn)。

5.'Catalyst'是Spark的查詢優(yōu)化器，負(fù)責(zé)將用戶編寫的SQL查詢轉(zhuǎn)換為執(zhí)行計(jì)

劃。

三、簡(jiǎn)答題

1.簡(jiǎn)述Spark中的RDD是什么，并說明其特點(diǎn)。

答案：RDD(ResilientDislributedDataset)是Spark的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),是一個(gè)不

可變的、可分區(qū)、可并行操作的元素集合。其特點(diǎn)包括：

-分區(qū)：RDD被分成多個(gè)分區(qū)，每個(gè)分區(qū)可以在不同的節(jié)點(diǎn)上并行計(jì)算。

-不可變性：RDD一旦創(chuàng)建，其內(nèi)容不可改變，通過轉(zhuǎn)換操作(如'map'、

'filter')生成新的RDD。

-容錯(cuò)性：RDD支持容錯(cuò)機(jī)制，即使某個(gè)分區(qū)丟失，也可以通過數(shù)據(jù)備份重新計(jì)

算。

-可并行操作：RDD支持多種并行操作,如'map'、'reduce'、'filter'等。

2.解釋Spark中的持久化(Persistence)機(jī)制，并說明其作用。

答案：持久化機(jī)制允許RDD在計(jì)算過程中被保存到內(nèi)存或磁盤上，以便后續(xù)操作復(fù)

用。其作用包括：

-提高性能：通過將中間結(jié)果持久化，可以避免重復(fù)計(jì)算，提高應(yīng)用性能。

-節(jié)省資源：持久化可以減少計(jì)算資源的消耗，特別是在需要多次使用同一數(shù)據(jù)集

時(shí)。

-容錯(cuò)性：持久化可以提高系統(tǒng)的容錯(cuò)性，即使某個(gè)分區(qū)丟失，也可以從持久化的

數(shù)據(jù)中恢復(fù)。

3.Spark中的DataFrame和RDD有什么區(qū)別？

答案：DataFrame和RDD的主要區(qū)別包括：

-接口：DataFrame提供了更豐富的接口，支持SQL查詢和DataFrame操作，而RDD

的接口相對(duì)簡(jiǎn)單。

-優(yōu)化：DataFrame基于Catalyst查詢優(yōu)化器和Tungsten執(zhí)行引擎，性能優(yōu)化更

先進(jìn)。

-容錯(cuò)性：DalaFrame的容錯(cuò)性依賴于RDD,但其操作更加優(yōu)化，容錯(cuò)性更好。

-數(shù)據(jù)類型：DataFrame支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而RDD主要處理簡(jiǎn)

單的數(shù)據(jù)類型。

4.解釋Spark中的Broadcast變量是什么，并說明其用途。

答案：Broadcast變量是Spark提供的一種特殊變量，用于將大數(shù)據(jù)集廣播到所有

節(jié)點(diǎn)，以減少數(shù)據(jù)傳輸。其用途包括：

-減少數(shù)據(jù)傳輸：通過將大數(shù)據(jù)集廣播到所有節(jié)點(diǎn)，可以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸開銷。

-提高性能：Broadcast變量可以在所有節(jié)點(diǎn)上共享，避免重復(fù)傳輸數(shù)據(jù)。

-優(yōu)化查詢：在SparkSQL中，Broadcast變量可以用于優(yōu)化Join操作，提高查詢

性能。

四、編程題

1.編寫一個(gè)Spark程序，讀取一個(gè)文本文件，統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)。

scala

valsc=SparkContext.getOrCrcate()

vallines=sc.textFileC^path/to/textfile.txt")

valwords=lines,flatMap(1inc=>line.split('\\s+"))

va1wordCounts=words.map(word=>(word,1)).reduceByKey((a,b)=>a+b)

wordCounts.collect().foreach(printin)

sc.stop()

2.編寫一個(gè)Spark程序,讀取兩個(gè)RDD,將它們進(jìn)行Join操作,并輸出結(jié)果。

scala

valsc=SparkContext.getOrCreate0

valrddl=sc.parallelize(Seq((l,"Alice"),(2,"Bob")))

valrdd2=sc.paralleiize(Seq((l,"NewYork"),(2,"London")))

valjoined=rddl.join(rdd2)

joined,collect().foreach(printin)

sc.stopO

3.編寫一個(gè)Spark程序，讀取一個(gè)DataFramc,進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)，并輸出結(jié)果。

'scala

valspark=SparkScssion.builder.appName(，/DataFrameExample?，).gotOrCreate()

valdata=Seq((l,"Alice"),(1,"Bob"),(2,"Alice")).toDF("id","name")

valresult=data.groupBy("id").count()

result,show()

spark.stopO

五、綜合題

1.設(shè)計(jì)一個(gè)Spark程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：

-讀取一個(gè)包含用戶行為的日志文件。

-提取用戶的點(diǎn)擊次數(shù)和頁(yè)面訪問次數(shù)。

-按用戶ID進(jìn)行分組，統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶的總點(diǎn)擊次數(shù)和總文面訪問次數(shù)。

-輸出結(jié)果到控制臺(tái)。

scala

valsc=SparkContext.getOrCreate()

vallogData=sc.textFile(Apath/to/logfile.txt^)

va1userActions=1ogData.raap(line=>{

valparts=line.split

(parts(0),(1,1))//(userID,(clickCount,pageVisitCount))

})

valuserStats=userActions.reduceByKey((a,b)=>(a._l-b._1,a._2+b._2))

userStats.collect().foreach(printIn)

sc.stop()

2.設(shè)計(jì)一個(gè)Spark程序，實(shí)現(xiàn)以下功能：

-讀取兩個(gè)DataFramc,一個(gè)是用戶信息表，一個(gè)是訂單信息表。

-將兩個(gè)DataFrame進(jìn)行Join操作，根據(jù)用戶ID進(jìn)行連接。

-統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶的總訂單金額。

-輸出結(jié)果到控制臺(tái)。

scala

valspark=SparkSession.builder.appName(//JoinExamplcw).getOrCreate()

valusers=Seq((l,"Alice"),(2,"Bob")).toDF("id","name")

valorders=Seq((l,100.0),(1,200.0),(2,150.0)).toDF("id","amount")

valjoined=users.join(orders,"id","inner")

valresult=joined.groupBy("id").sum("amount")

result,show()

spark.stopO

答案和解析

選擇題

1.C.reduceByKey

'reduceByKey'操作是按Key進(jìn)行聚合的操作，將具有相同Key的值進(jìn)行合并。

2.C.'RDD'

RDI)支持持久化操作，可以通過'persist'或'cache'方法將RDD持久化到內(nèi)存或磁

盤。

3.B.sortBy'

'sortBy'函數(shù)用于對(duì)RDD中的元素進(jìn)行排序，返回一個(gè)新的RDD。

4.A.'spark,default.parallelism

'spark,default.parallelism'配置項(xiàng)用于設(shè)置RDD的默認(rèn)分區(qū)數(shù)。

5.A.updateStateByKey

updateStateByKey'操作是原子性的，用于更新狀態(tài)值。

填空題

1.持久化級(jí)別

RDD的持久化級(jí)別有None、MemoryOnly、MemoryAndDisk、DiskOnly四

種。

2.RDD

DataFrame是基于RDD的，但提供了更豐富的接口和優(yōu)化。

3.Broadcast

Broadcast變量用于將大數(shù)據(jù)集廣播到所有節(jié)點(diǎn)，以減少數(shù)據(jù)傳輸。

4.SparkSession

SparkSession是Spark2.0及以后版本中用于創(chuàng)建Spark應(yīng)用的主要入口點(diǎn)。

5.Catalyst

Catalyst是Spark的查詢優(yōu)化器，負(fù)責(zé)將用戶編寫的SQL查詢轉(zhuǎn)換為執(zhí)行計(jì)劃。

簡(jiǎn)答題

LRDD是什么及其特點(diǎn)：

RDD是Spark的核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是一個(gè)不可變的、可分區(qū)、可并行操作的元素集

合。其特點(diǎn)包括分區(qū)、不可變性、容錯(cuò)性和可并行操作。

2.Spark中的持久化機(jī)制及其作用：

持久化機(jī)制允許RDD在計(jì)算過程中被保存到內(nèi)存或磁盤上，以提高性能、節(jié)省資源

和提高容錯(cuò)性。

3.DataFrame和RDD的區(qū)別：

DataFramc提供了更豐富的接口,支持SQL查詢和DataFrame操作，而RDD的接口

相對(duì)簡(jiǎn)單。DataFrame基于Catalyst查詢優(yōu)化器和Tungsten執(zhí)行引擎，性能優(yōu)化

更先進(jìn)。

4.Broadcast變量的解釋及其用途：

Broadcast變量是Spark提供的一種特殊變量，用于將大數(shù)據(jù)集廣播到所有節(jié)點(diǎn)，

以減少數(shù)據(jù)傳輸。其用途包括減少數(shù)據(jù)傳輸、提高性能和優(yōu)化查詢。

編程題

1.統(tǒng)計(jì)每個(gè)單詞出現(xiàn)的次數(shù)：

'seala

valsc=SparkContext.getOrCreate0

vallines=sc.textFile(，zpath/to/textfile,txt")

valwords=lines.flatMap(1ine=>line.split("\\s+"))

valwordCounts=words.map<word=>(word,1)).reduceByKey((a,b)=>a+b)

wordCounts.col1ect().foreach(print1n)

sc.stopO

2.讀取兩個(gè)RDD進(jìn)行Join操作：

'scala

valsc=SparkContcxt.gctOrCrcateO

valrddl=sc.parallelize(Seq((l,，，Alice，/),(2,"Bob")))

valrdd2=sc.paralleiize(Seq((1,"NewYork"),(2,"London")))

valjoined=rddl.join(rdd2)

joined,collect().foreach(printin)

sc.stop()

3.讀取DataFrame進(jìn)行分組統(tǒng)計(jì)：

scala

valspark=SparkSession.builder.appName(，，DataFrameExample/，).getOrCreate()

valdata=Seq((l,"Alice"),(1,"Bob"),(2,"Alice")).toDF("id","name")

valresult二data.groupBy("id").count()

result,show()

spark.stopO

綜合題

1.統(tǒng)計(jì)用戶點(diǎn)擊次數(shù)和頁(yè)面訪問次數(shù)：

scala

valsc=SparkContext.getOrCreate()

vallogD