1. Spark 是由哪个组织开发的？
A. Hadoop B. Hive C. Flink D. Cloudera
2. Scala 是一种什么编程语言？
A. Java B. Python C. Ruby D. Go
3. 在 Spark 中，RDD 是什么？
A. 数据集 B. 数据库 C. 分布式数据集 D. 流式数据源
4. YARN 是哪种集群管理框架？
A. ZooKeeper B. Hadoop Common C. Mesos D. HBase
5. ZooKeeper 有什么作用？
A. 集群资源管理 B. 存储管理 C. 任务调度 D. 网络通信优化
6. 在 Spark 中，如何实现数据本地化？
A. 使用 HDFS B. 使用 HBase C. 使用 Cassandra D. 使用内存中的数据结构
7. 下面哪些选项是正确的 Spark UI 功能？
A. 集群状态监控 B. 作业提交与监控 C. 存储管理监控 D. 内存管理监控
8. 在 Spark 中，如何对作业进行分区？
A. 在执行阶段设置分区 B. 在任务调度阶段设置分区 C. 在数据读取阶段设置分区 D. 在数据写入阶段设置分区
9. 以下哪些选项可以用来调优 Spark 应用程序的性能？
A. 增加 executor 的数量 B. 调整 memory overscroll 参数 C. 增加 driver 的数量 D. 调整 dataframe 的稀疏度
10. 在 Spark 中，如何查看详细的执行计划？
A. 使用 Spark UI B. 使用 command 执行 C. 使用 --show- executed 参数 D. 使用 --executor-memory 参数二、问答题
1. Apache Spark 是什么？
2. 什么是 Scala 语言？
3. Spark 集群有哪些类型？
4. YARN 组件有哪些？
5. Spark 集群的资源管理是基于什么进行的？
6. Spark 有哪些存储管理方式？
7. 如何在 Spark 中部署应用程序？
8. Spark UI 主要用于监控什么？
9. Scala 与 Spark 如何集成？
10. Spark 中的优化和调优主要关注哪些方面？
参考答案
选择题：
1. A 2. A 3. C 4. C 5. A 6. D 7. AB 8. B 9. ABD 10. A
问答题：
1. Apache Spark 是什么？
Apache Spark 是一个开源的大规模数据处理框架，它可以快速高效地处理和分析大规模数据集。
思路
：首先解释 Spark 的名字含义，然后简要介绍 Spark 的主要功能和应用场景。
2. 什么是 Scala 语言？
Scala 是一种静态类型的编程语言，它的设计目标是提供一种既面向对象又函数式的编程风格。
思路
：解释 Scala 的语言特点和优势，同时简单介绍 Scala 的应用领域。
3. Spark 集群有哪些类型？
Spark 集群主要有三种类型，分别是单机模式、YARN 模式和 Mesos 模式。
思路
：根据题目要求回答，可以简要介绍每种集群类型的特点和应用场景。
4. YARN 组件有哪些？
YARN 是 Yet Another Resource Negotiator 的缩写，是 Spark 集群的核心组件之一，主要包括 NodeManager、Driver 和 Executor。
思路
：解释 YARN 的作用和组成部分，可以通过对比其他资源协调器（如 Mesos）来突出 YARN 的优势。
5. Spark 集群的资源管理是基于什么进行的？
Spark 集群的资源管理是基于集群管理器和存储管理器的。
思路
：分别解释这两种管理器的作用和功能，说明它们如何协同工作以实现资源的有效利用。
6. Spark 有哪些存储管理方式？
Spark 支持多种存储管理方式，包括 HDFS、HBase 和 Cassandra 等。
思路
：按照题目顺序列举 Spark 的存储管理方式，简要介绍每种方式的特点和适用场景。
7. 如何在 Spark 中部署应用程序？
在 Spark 中部署应用程序需要进行应用程序模块化的拆分，然后使用 Scala API 来调用 Spark 的各种功能。
思路
：首先解释应用程序模块化的意义，然后介绍如何通过 Scala API 调用 Spark 功能。
8. Spark UI 主要用于监控什么？
Spark UI 主要用于监控 Spark 集群的各项指标，包括内存使用情况、任务进度和网络通信状况等。
思路
：通过解释 Spark UI 的功能和显示的指标，说明其对集群管理和故障排查的重要性。
9. Scala 与 Spark 如何集成？
Scala 与 Spark 的集成主要是通过 Scala API 实现的，这种集成使得 Scala 程序能够充分利用 Spark 的功能。
思路
：解释 Scala API 的作用和变化趋势，说明它对 Spark 开发的重要性。
10. Spark 中的优化和调优主要关注哪些方面？
Spark 中的优化和调优主要关注内存管理、任务调度策略、网络通信优化和数据本地化与分布计算等方面。
思路
：分别解释这些优化和调优的方向，说明它们对提高 Spark 性能的关键作用。
