作为一名有志于从事大数据行业的人，掌握Spark技能已经成为了必备技能之一。然而，面对众多的大数据Spark面试题，有哪些必备技能是我们应该掌握的呢？

以下是大数据Spark面试题必备技能的一些解答和技巧：

1. Spark与Hadoop相比，有哪些优势和不同之处？

首先，Spark相对于Hadoop的MapReduce具有更快的计算速度、更强大的数据处理能力、更广泛的适用范围、更方便的使用方式等优势。同时，Spark采用内存计算技术，可以解决Hadoop计算速度慢的问题，因此在处理实时性较高的数据时更加优秀。

2. Spark是如何进行分布式计算的？

Spark通过分配任务到集群的不同节点上进行分布式计算，每个节点都可以独立的完成计算任务，计算结果再经过汇总合并后最终得到需要的结果。这种机制可以大大提高数据处理效率。

3. Spark RDD的特点是什么？

Spark RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark计算的核心抽象之一。它具有以下特点：可缓存、可分区、不可变、可转化、可计算。RDD的缓存机制可以大大提高特定数据集的反复操作速度，计算的并行处理也可以使得计算效率更加突出。

4. 针对面向对象编程(OOP)和函数式编程(FP)两种思想，Spark的使用范式是什么？

Spark采用了FP的设计思想，使用函数式编程范式。在Spark中，一切的计算都是数据的转化、筛选、合并的过程，通过不断转化来达到期望的结果，这是一种懒计算（Lazy Evaluation）的方式。

5. Spark中的Spark Streaming有哪些优势和不足？

Spark Streaming相较于传统的处理实时大数据的方式有着很明显的优势，比如它可以在收到数据后立刻对其进行处理、具有极好的处理性能和吞吐量等。但是Spark Streaming也存在着部分不足，如支持的数据源类型比较有限、在数据源宕机、网络瞬时拥堵、突然消息流量过大等异常情况下，处理性能下降明显。

6. Spark的广播变量在处理大规模数据时有什么优势？

Spark的广播变量是一种只读变量，可以高效的向所有的Worker节点发送较大的只读数据集。由于广播变量是只读的，这意味着广播的数据集仅需要网络传输一次，然后在所有的节点上分别拷贝一份，省去了在节点间传输大量数据的时间和空间消耗，提高了效率。

7. 如何对Spark的任务进行调优提升性能？

对Spark任务的调优主要可以从内存、存储、并行度等方面来进行。常见的方法包括：对JVM内存和GC机制进行优化、采取数据压缩和序列化方法、提高并行度等。

8. Spark中的Checkpoint机制是什么？

Spark中的Checkpoint机制是指在RDD转换链中，缓存数据的一个检查点。这份检查点的目的是为了避免RDD转换链过长的情况下重复计算的问题。当数据集被缓存到检查点时，它们会被存储在可靠的存储设备上，这样如果计算过程中遇到问题了，可以直接从检查点开始重建数据集，提高计算效率。

9. Spark的任务调度器是如何工作的？

在Spark中，任务调度器是用来协调不同节点上的任务执行顺序的，其主要工作有如下四个阶段：任务划分、资源分配、数据本地性优化和缓存管理。任务调度器按照作业的依赖关系和数据本地性等因素在集群中进行快速分配和调度。

10. Spark SQL中的DataFrame和RDD有什么不同？

Spark的DataFrame是Spark SQL的关键抽象之一，它是一个具有分布式数据集属性的RDD。与RDD不同的是，DataFrame采用了Schema的方式，这意味着数据可以以结构化的形式存在，因此可以通过SELECT、WHERE、COUNT等SQL查询语言进行操作。由此可以看出DataFrame比RDD更灵活、更好用、更易于操作。

以上就是关于大数据Spark面试题的一些必备技能的详细解答和技巧。希望能够对大家在面试过程中有所帮助。