2025年spark算法面试题及答案

2025年spark算法面试题及答案

一、选择题

1.在Spark中，以下哪个操作是按Key进行聚合的操作？

A.map

B.filter

C.reduceByKey

D.'sortByKey'

答案：C

2.Spark中，以下哪个组件负责数据的持久化？

A.Executor

B.Driver

C.RDD

D.SparkContext

答案：C

3.在Spark中，以下哪个函数用于对RDD中的元素进行排序？

A.'collect'

B.sortBy

C.'roduceByKcy'

D.mapPartitions'

答案：B

4.Spark中，以下哪个配置项用于设置RDD的分区数？

A.spark,default,parallelism

B.spark,executor,memory

C.spark,driver,memory

D.spark,core.max

答案：A

5.在Spark中,以下哪个操作是原子性的？

A.updateStateByKey

B.mappartitions

C.flatMap

D.map'

答案：A

二、填空题

1.在Spark中，RDD的'持久化级别'有'None'、UemoryOnly'、

MemoryAndDisk''DiskOnly'四种。

2.Spark中的'DataFrame'是基于'RDD'的，但提供了更丰富的接口和优化。

3.在Spark中，'Broadcast'变量用于将大数据集广播到所有节点，以减少数据传

输。

4.'SparkSession'是Spark2.0及以后版本中用于创建Spark应用的主要入口点。

5.'Catalyst'是Spark的查询优化器，负责将用户编写的SQL查询转换为执行计

划。

三、简答题

1.简述Spark中的RDD是什么，并说明其特点。

答案：RDD(ResilientDislributedDataset)是Spark的核心数据结构,是一个不

可变的、可分区、可并行操作的元素集合。其特点包括：

-分区：RDD被分成多个分区，每个分区可以在不同的节点上并行计算。

-不可变性：RDD一旦创建，其内容不可改变，通过转换操作(如'map'、

'filter')生成新的RDD。

-容错性：RDD支持容错机制，即使某个分区丢失，也可以通过数据备份重新计

算。

-可并行操作：RDD支持多种并行操作,如'map'、'reduce'、'filter'等。

2.解释Spark中的持久化(Persistence)机制，并说明其作用。

答案：持久化机制允许RDD在计算过程中被保存到内存或磁盘上，以便后续操作复

用。其作用包括：

-提高性能：通过将中间结果持久化，可以避免重复计算，提高应用性能。

-节省资源：持久化可以减少计算资源的消耗，特别是在需要多次使用同一数据集

时。

-容错性：持久化可以提高系统的容错性，即使某个分区丢失，也可以从持久化的

数据中恢复。

3.Spark中的DataFrame和RDD有什么区别？

答案：DataFrame和RDD的主要区别包括：

-接口：DataFrame提供了更丰富的接口，支持SQL查询和DataFrame操作，而RDD

的接口相对简单。

-优化：DataFrame基于Catalyst查询优化器和Tungsten执行引擎，性能优化更

先进。

-容错性：DalaFrame的容错性依赖于RDD,但其操作更加优化，容错性更好。

-数据类型：DataFrame支持复杂的数据类型，如结构化数据，而RDD主要处理简

单的数据类型。

4.解释Spark中的Broadcast变量是什么，并说明其用途。

答案：Broadcast变量是Spark提供的一种特殊变量，用于将大数据集广播到所有

节点，以减少数据传输。其用途包括：

-减少数据传输：通过将大数据集广播到所有节点，可以减少网络传输开销。

-提高性能：Broadcast变量可以在所有节点上共享，避免重复传输数据。

-优化查询：在SparkSQL中，Broadcast变量可以用于优化Join操作，提高查询

性能。

四、编程题

1.编写一个Spark程序，读取一个文本文件，统计每个单词出现的次数。

scala

valsc=SparkContext.getOrCrcate()

vallines=sc.textFileC^path/to/textfile.txt")

valwords=lines,flatMap(1inc=>line.split('\\s+"))

va1wordCounts=words.map(word=>(word,1)).reduceByKey((a,b)=>a+b)

wordCounts.collect().foreach(printin)

sc.stop()

2.编写一个Spark程序,读取两个RDD,将它们进行Join操作,并输出结果。

scala

valsc=SparkContext.getOrCreate0

valrddl=sc.parallelize(Seq((l,"Alice"),(2,"Bob")))

valrdd2=sc.paralleiize(Seq((l,"NewYork"),(2,"London")))

valjoined=rddl.join(rdd2)

joined,collect().foreach(printin)

sc.stopO

3.编写一个Spark程序，读取一个DataFramc,进行分组统计，并输出结果。

'scala

valspark=SparkScssion.builder.appName(，/DataFrameExample?，).gotOrCreate()

valdata=Seq((l,"Alice"),(1,"Bob"),(2,"Alice")).toDF("id","name")

valresult=data.groupBy("id").count()

result,show()

spark.stopO

五、综合题

1.设计一个Spark程序，实现以下功能：

-读取一个包含用户行为的日志文件。

-提取用户的点击次数和页面访问次数。

-按用户ID进行分组，统计每个用户的总点击次数和总文面访问次数。

-输出结果到控制台。

scala

valsc=SparkContext.getOrCreate()

vallogData=sc.textFile(Apath/to/logfile.txt^)

va1userActions=1ogData.raap(line=>{

valparts=line.split

(parts(0),(1,1))//(userID,(clickCount,pageVisitCount))

})

valuserStats=userActions.reduceByKey((a,b)=>(a._l-b._1,a._2+b._2))

userStats.collect().foreach(printIn)

sc.stop()

2.设计一个Spark程序，实现以下功能：

-读取两个DataFramc,一个是用户信息表，一个是订单信息表。

-将两个DataFrame进行Join操作，根据用户ID进行连接。

-统计每个用户的总订单金额。

-输出结果到控制台。

scala

valspark=SparkSession.builder.appName(//JoinExamplcw).getOrCreate()

valusers=Seq((l,"Alice"),(2,"Bob")).toDF("id","name")

valorders=Seq((l,100.0),(1,200.0),(2,150.0)).toDF("id","amount")

valjoined=users.join(orders,"id","inner")

valresult=joined.groupBy("id").sum("amount")

result,show()

spark.stopO

答案和解析

选择题

1.C.reduceByKey

'reduceByKey'操作是按Key进行聚合的操作，将具有相同Key的值进行合并。

2.C.'RDD'

RDI)支持持久化操作，可以通过'persist'或'cache'方法将RDD持久化到内存或磁

盘。

3.B.sortBy'

'sortBy'函数用于对RDD中的元素进行排序，返回一个新的RDD。

4.A.'spark,default.parallelism

'spark,default.parallelism'配置项用于设置RDD的默认分区数。

5.A.updateStateByKey

updateStateByKey'操作是原子性的，用于更新状态值。

填空题

1.持久化级别

RDD的持久化级别有None、MemoryOnly、MemoryAndDisk、DiskOnly四

种。

2.RDD

DataFrame是基于RDD的，但提供了更丰富的接口和优化。

3.Broadcast

Broadcast变量用于将大数据集广播到所有节点，以减少数据传输。

4.SparkSession

SparkSession是Spark2.0及以后版本中用于创建Spark应用的主要入口点。

5.Catalyst

Catalyst是Spark的查询优化器，负责将用户编写的SQL查询转换为执行计划。

简答题

LRDD是什么及其特点：

RDD是Spark的核心数据结构，是一个不可变的、可分区、可并行操作的元素集

合。其特点包括分区、不可变性、容错性和可并行操作。

2.Spark中的持久化机制及其作用：

持久化机制允许RDD在计算过程中被保存到内存或磁盘上，以提高性能、节省资源

和提高容错性。

3.DataFrame和RDD的区别：

DataFramc提供了更丰富的接口,支持SQL查询和DataFrame操作，而RDD的接口

相对简单。DataFrame基于Catalyst查询优化器和Tungsten执行引擎，性能优化

更先进。

4.Broadcast变量的解释及其用途：

Broadcast变量是Spark提供的一种特殊变量，用于将大数据集广播到所有节点，

以减少数据传输。其用途包括减少数据传输、提高性能和优化查询。

编程题

1.统计每个单词出现的次数：

'seala

valsc=SparkContext.getOrCreate0

vallines=sc.textFile(，zpath/to/textfile,txt")

valwords=lines.flatMap(1ine=>line.split("\\s+"))

valwordCounts=words.map<word=>(word,1)).reduceByKey((a,b)=>a+b)

wordCounts.col1ect().foreach(print1n)

sc.stopO

2.读取两个RDD进行Join操作：

'scala

valsc=SparkContcxt.gctOrCrcateO

valrddl=sc.parallelize(Seq((l,，，Alice，/),(2,"Bob")))

valrdd2=sc.paralleiize(Seq((1,"NewYork"),(2,"London")))

valjoined=rddl.join(rdd2)

joined,collect().foreach(printin)

sc.stop()

3.读取DataFrame进行分组统计：

scala

valspark=SparkSession.builder.appName(，，DataFrameExample/，).getOrCreate()

valdata=Seq((l,"Alice"),(1,"Bob"),(2,"Alice")).toDF("id","name")

valresult二data.groupBy("id").count()

result,show()

spark.stopO

综合题

1.统计用户点击次数和页面访问次数：

scala

valsc=SparkContext.getOrCreate()

vallogD