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1.Spark的特点
Spark的设计遵循“一个软件栈满足不同应用场景”的理念，逐渐形成了一套完整的生态系统，既能够提供内存计算框架，也可以支持SQL即席查询、实时流式计算、机器学习和图计算等。
运行速度快，易使用，强大的技术栈，集成性好
2.Spark与Hive
Hive的缺点
表达能力有限，磁盘IO开销大，延迟高，
3.Spark-streaming与Flink
微批处理，准实时系统
4.Spark的运行架构
Driver向集群管理器申请资源，启动Executor，并向Executor发送程序代码和文件，在Executor上执行任务，执行结果返回任务控制节点或写到HDFS和其他数据库
5.hive on spark和spark on hive
前者只有计算引擎是Spark，前期解析，转换，优化等步骤都是Hive完成。
后者只有元数据用了Hive，对SQL的解析，转换，优化等都是Spark完成。
6.宽窄依赖之间的区别
窄依赖表现为一个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区
宽依赖则表现为存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区
7.RDD运行过程
（1）创建RDD对象；
（2）SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG；
（3）DAGScheduler负责把DAG图分解成多个阶段，每个阶段中包含了多个任务，每个任务会被任务调度器分发给各个工作节点（Worker Node）上的Executor去执行。
8.Spark三种部署方式
包括standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN
9.广播变量和累加器
Spark中的两个重要抽象是RDD和共享变量
广播变量允许开发人员在每个机器上缓存一个只读的变量，而不是为每个机器的每个任务都生成一个副本
val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar.value
10.转换算子和行动算子
转换：map，filter，groupByKey,reduceByKey
行动：collect,foreach,count,reduce
键值对：groupByKey,reduceByKey,sortByKey，keys,values,mapValues,join
11.自定义udf和udaf
udf 直接spark.udf.register(“”,函数）
udaf 需继承UserDefinedAggregateFunction 实现父类的8个方法
12.RDD与DataFrame的区别
RDD是分布式的 Java对象的集合
DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，也就是分布式的Row对象的集合（每个Row对象代表一行记录）