现在，越来越多的企业开始倾向于使用Spark来进行大数据的处理与分析，Spark也逐渐成为了大数据处理的一个重要工具。如果你想成为一名Spark大牛，你需要掌握哪些面试题目呢？

1. 什么是Spark？

这是最基础的问题，面试官希望你能够了解Spark的概念、特点、优势、适用场景以及它和其他大数据处理系统的区别等。在回答这个问题时，应该注重Spark的优点和适用场景，以便展示自己的技能和理解。

2. Spark的运行架构?

在面试中，Spark的架构设计也是非常重要的。借助于Spark的执行架构，面试官可以了解到你对Spark的理解深度。在回答此类问题时，应对Spark的Master和Worker节点、Driver相关内容以及RDD进行详解，重点讲解Spark中的计算模型。

3. RDD（Resilient Distributed Datasets）是什么？

RDD是Spark中最重要的理论基础，用于跨越各个节点工作存储介质的可靠分布式的数据处理结构。在面试中，你需要非常深入的了解RDD的概念和特点，你可以解释它是如何实现数据容错性的，更好的是介绍下RDD的五大特性。

4. Spark的Transformation和Action操作？

Transformation和Action是Spark中最基础的操作，我们可以使用这些操作创建向导应用程序。面试官可能会要求你列举一些常见的操作符或描述Transformation和Action的差异。确切的讲，我们需要知道这两种操作基于不同的访问数据类型，并且可以使用特定的方法进行执行。

5. Spark Streaming有什么作用？

现在的信息时代，大部分数据都是来自于数据流。这就是Spark Streaming的价值。面试官可能会要求你详细描述Spark Streaming的作用并列举一些相关的使用案例。同时，面对Spark Streaming流程框架时，我们需要详细了解DStream和Transformations等重要内容。

6. 什么是Shuffling操作？

在Spark中，Shuffling是一个重要的操作过程。它是指数据按键进行重新分配。 面试官可能会要求你详细讲解Shuffling的原理、用途，如何去进行优化。同样的，我们需要理解Shuffling的内部工作原理，以便于我们知道如何从中获得更好的性能。

7. Spark SQL与Hive有何区别？

Spark SQL：让用户使用运行速度较快的SQL查询数据，并支持HiveQL语法。面试官可以问一些Spark SQL和Hive的比较问题，列举出区别，并详细介绍Spark SQL的运行原理以及如何让Spark SQL创造速度更快的数据查询的方法。

8. Spark SQL中的窗口函数是哪些？

Spark SQL中的窗口函数是非常重要的，窗口函数让你能执行各种数据排列操作，例如寻找相邻行、计算趋势、统计总和等。在回答此问题时，需要详细讲解窗口函数的作用、分类、语法以及窗口执行顺序，并举出使用例子。

9. Spark SQL如何优化数据查询？

对于大数据查询，性能是最关键的。在面试中，需要了解Spark SQL优化查询的方法。可以详细介绍各种资源应用程序接口优化技术，如内存管理、缓存、数据预处理、分区、分桶、SQL杂凑，以及使用各种调整系统参数可实现优化的方法。

10. Spark动态分配资源的启用方法是什么？

Spark可以自定义资源池，以最大地利用资源可用性。实现动态分配资源需要掌握的知识点包括：动态分配资源、资源分配调度程序（Spark Standalone、Mesos、Yarn）以及配置文件。在面试中，应重点讲解默认资源分配机制和自定义分配方案之间的异同点。

11. 如何处理Spark任务失败？

Spark任务失败时，及时发现和处理故障是至关重要的。我们可以通过手动或自动恢复运行，管理任务容错性，到达Spark的高可用性。在面试中，应该注意Spark任务的失败原因，例如节点关机、网络故障、并行性问题等，以及如何避免这些失败。

12. Spark性能调节工具有哪些？

除了使用程序构建模块，Spark还具有一系列调优工具。在处理大数据时，需要充分利用这些工具来提高Spark性能。Tui、Yarn、Web UI、JConsole和Java Visual VM是比较常用的性能调节工具。在面试中，应该掌握如何改进Spark应用性能的操作、技巧和技术。

以上就是关于Spark面试题目的一些详细解答，如果你想成为一名优秀的Spark工程师，应该详细了解Spark的全部内容，掌握Spark的相关技术，不断提高自己的技能。