Spark集群管理认证考试试题及答案

Spark集群管理认证考试试题及答案考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：Spark集群管理认证考试试题考核对象：Spark集群管理从业者及学习者题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分---一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）请判断下列说法的正误。1.Spark的ResourceManager负责管理集群中的所有节点资源。2.YARN模式下的Spark集群，SparkMaster会直接抢占YARN集群的资源。3.Spark的动态资源分配只能调整Executor数量，不能调整内存或核心数。4.Spark的HistoryServer主要用于存储和查询Spark作业的运行日志。5.Spark的Mesos模式比YARN模式更适合大规模集群。6.Spark的Driver程序运行在集群的任意节点上。7.Spark的Shuffle操作会自动使用本地磁盘缓存数据。8.Spark的动态资源分配需要开启动态分配参数`spark.dynamicAllocation.enabled`。9.Spark的Standalone模式不需要外部资源管理器，适合小型集群。10.Spark的Executor内存分为Storage内存和Executor内存两部分。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）请选择最符合题意的选项。1.在Spark集群管理中，哪个组件负责心跳检测和任务调度？A.NodeManagerB.ResourceManagerC.Driver程序D.HistoryServer2.以下哪种模式下的Spark集群，资源管理由外部系统（如YARN）统一调度？A.StandaloneB.YARNC.MesosD.Kubernetes3.Spark的动态资源分配中，`minExecutors`参数的作用是？A.最大Executor数量B.最小Executor数量C.初始Executor数量D.动态调整步长4.Spark的Shuffle过程中，哪个组件负责数据倾斜的优化？A.TaskSchedulerB.ShuffleManagerC.RDDPartitionerD.BlockManager5.在YARN模式下，Spark作业的提交方式通常使用？A.spark-submitB.yarn-submitC.mesos-submitD.kubernetes-submit6.Spark的Standalone模式中，哪个组件同时承担Master和Worker的角色？A.ResourceManagerB.SparkMasterC.NodeManagerD.Driver程序7.Spark的Executor内存中，哪个部分用于存储RDD的缓存数据？A.ExecutorMemoryB.StorageMemoryC.Off-HeapMemoryD.OverheadMemory8.在Spark集群中，哪个参数用于控制任务失败的重试次数？A.spark.task.maxFailuresB.spark.executor.maxFailuresC.spark.task.maxFailuresPerTaskD.spark.task.maxRetries9.Spark的HistoryServer默认端口是？A.4040B.8080C.50070D.707710.在Spark集群中，哪个组件负责存储作业的元数据？A.ZooKeeperB.HDFSC.SparkUID.HiveMetastore三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）请选择所有符合题意的选项。1.Spark集群管理中，哪些组件属于YARN模式下的核心组件？A.ResourceManagerB.NodeManagerC.SparkMasterD.ApplicationMaster2.Spark的动态资源分配需要哪些参数配合使用？A.`minExecutors`B.`maxExecutors`C.`initialExecutors`D.`executorMemory`3.Spark的Shuffle优化中，哪些策略可以减少数据倾斜？A.SaltingB.BroadcastJoinC.PartitionOverwriteD.SortMergeJoin4.在Spark集群中，哪些组件可以用于监控作业运行状态？A.SparkUIB.YARNResourceManagerUIC.HistoryServerD.Ganglia5.Spark的Standalone模式中，哪些组件需要部署在每个节点上？A.SparkMasterB.NodeManagerC.ExecutorD.Driver程序6.Spark的Executor内存中，哪些部分用于存储任务运行时数据？A.StorageMemoryB.ExecutorMemoryC.Off-HeapMemoryD.OverheadMemory7.在Spark集群中，哪些参数可以影响任务调度？A.`spark.default.parallelism`B.`spark.task.cores`C.`spark.executor.cores`D.`spark.task.maxFailures`8.Spark的HistoryServer可以提供哪些功能？A.查看作业运行日志B.查看作业执行计划C.查看任务执行详情D.查看集群资源使用情况9.在Spark集群中，哪些场景需要使用动态资源分配？A.交互式查询B.批量处理C.流式处理D.小型作业10.Spark的Shuffle过程中，哪些组件参与数据传输？A.BlockManagerB.ShuffleManagerC.TaskSchedulerD.DataStage四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例1某公司部署了Spark集群（YARN模式），集群规模为50个节点，每个节点配置16GB内存和32核CPU。现发现部分批量处理作业存在数据倾斜问题，导致任务执行时间过长。请分析可能的原因并提出优化方案。案例2某Spark集群采用动态资源分配，配置如下：```propertiesspark.dynamicAllocation.enabled=truespark.dynamicAllocation.minExecutors=10spark.dynamicAllocation.maxExecutors=50spark.dynamicAllocation.initialExecutors=20spark.dynamicAllocation.increment=2```现有一个实时处理任务需要启动100个Executor，请说明资源分配过程及可能出现的问题。案例3某Spark集群在执行一个Shuffle操作时，发现网络带宽占用过高，导致任务延迟增加。请列举可能的优化措施，并说明原理。五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.论述题请详细比较SparkStandalone模式与YARN模式的优缺点，并说明在哪些场景下选择哪种模式更合适。2.论述题请详细说明Spark动态资源分配的工作原理，并分析其适用场景及潜在问题。---标准答案及解析一、判断题1.√2.×（SparkMaster不直接抢占YARN资源，而是通过ApplicationMaster申请）3.×（可以调整内存和核心数，需配置参数）4.√5.×（Mesos模式更适合通用计算，YARN更适合Hadoop生态）6.×（Driver程序运行在本地机器，不一定是集群节点）7.√8.√9.√10.√二、单选题1.B2.B3.B4.B5.A6.B7.B8.A9.A10.C三、多选题1.A,B,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C5.B,C6.B,C7.A,B,C8.A,B,C9.A,C10.A,B,D四、案例分析案例1原因分析：1.数据倾斜（如某个分区的数据量远超其他分区）2.Key分布不均（如哈希函数导致大量数据映射到同一分区）3.缺乏Salting优化或BroadcastJoin策略优化方案：1.Salting：对倾斜Key添加前缀，重新哈希分布2.BroadcastJoin：将小表Broadcast到每个Executor，避免大表Shuffle3.调整Partitioner：使用更合理的分区策略（如自定义Partitioner）4.增加并行度：提高`spark.default.parallelism`案例2资源分配过程：1.当前Executor数量为20，小于`minExecutors`（10）和`initialExecutors`（20），无需调整2.申请100个Executor，超出`maxExecutors`（50），触发资源竞争3.实际分配：`initialExecutors`（20）+`increment`（2）×(50-20)/2=40个Executor可能出现的问题：1.资源不足导致任务排队2.部分节点资源过载案例3优化措施：1.调整ShufflePartitions：增加分区数减少单次传输数据量2.使用Tungsten：优化内存管理减少网络传输3.调整BlockManager内存：减少磁盘缓存压力4.网络优化：增加带宽或使用专线五、论述题1.StandalonevsYARN模式Standalone模式：-优点：简单易部署，无需外部依赖-缺点：资源利用率低，不适合大规模集群-适用场景：小型集群、测试环境YARN模式：-优点：资源利用率高，与Hadoop生态兼容-缺点：配置复杂，性能略低于Standalone-适用场景：生产环境、混合负载集群2.动态资