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一、Spark是什么？

 

      Stack Overflow的数据可以看出，2015年开始Spark每月的问题提交数量已经超越Hadoop，而2018年Spark Python版本的API PySpark每月的问题提交数量也已超过Hadoop。2019年排名Spark第一，PySpark第二；而十年的累计排名是Spark第一，PySpark第 三。按照这个趋势发展下去，Spark和PySpark在未来很长一段时间内应该还会处于垄断地位。

二、Spark VS Hadoop 有何区别呢？

    尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大优势，但Spark并不能完全替代Hadoop

1. 在计算层面，Spark相比较MR（MapReduce）有巨大的性能优势，但至今仍有许多计算工具基于MR构架，比如非常成熟的Hive；
2. Spark仅做计算，而Hadoop生态圈不仅有计算（MR）也有存储（HDFS）和资源管理调度（YARN），HDFS和YARN仍是许多大数据 体系的核心架构。 

扩展题：Hadoop的基于进程的计算和Spark基于线程方式优缺点？

答案：Hadoop中的MR中每个map/reduce task都是一个java进程方式运行，好处在于进程之间是互相独立的，每个task独享进程资源，没有互相干扰，监控方便，但是问题在于task之间不方便共享数据，执行效率比较低。比如多个map task读取不同数据源文件需要将数据源加载到每个map task中，造成重复加载和浪费内存。而基于线程的方式计算是为了数据共享和提高执行效率，Spark采用了线程的最小的执行单位，但缺点是线程之间会有资源竞争。

三、Spark四大特点

3.1 速度快

3.2 易于使用

3.3 通用性强

3.4 运行方式

四、Spark 框架模块 

整个Spark 框架模块包含：Spark Core、 Spark SQL、 Spark Streaming、 Spark GraphX、 Spark MLlib，而后四项的能力都是建立在核心引擎之上

Spark Core：Spark的核心，Spark核心功能均由Spark Core模块提供，是Spark运行的基础。Spark Core以RDD为数据抽象，提供Python、Java、 Scala、R语言的API，可以编程进行海量离线数据批处理计算。

SparkSQL：基于SparkCore之上，提供结构化数据的处理模块。SparkSQL支持以SQL语言对数据进行处理，SparkSQL本身针对离线计算场景。同 时基于SparkSQL，Spark提供了StructuredStreaming模块，可以以SparkSQL为基础，进行数据的流式计算。

SparkStreaming：以SparkCore为基础，提供数据的流式计算功能。 MLlib：以SparkCore为基础，进行机器学习计算，内置了大量的机器学习库和API算法等。方便用户以分布式计算的模式进行机器学习计算。

GraphX：以SparkCore为基础，进行图计算，提供了大量的图计算API，方便用于以分布式计算模式进行图计算。

五、Spark的运行模式

六、Spark的架构角色