spark 面试题（spark 面试题总结）

科技前沿 • 2025-06-11 07:28 • 阅读 38

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问题1★★★

var、val、def三个关键字之间的区别；伴生类与伴生对象；

（1）问题分析：主要考察Scala中的基本概念，这些是应该熟练掌握的

（2）核心问题回答

var是变量声明关键字，类似于Java中的变量，变量值可以更改，但是变量类型不能更改

val常量声明关键字

def关键字用于创建方法（注意方法和函数的区别）

还有一个lazyval（惰性val）声明，意思是当需要计算时才使用，避免重复计算

类和它的伴生对象同名且存在于同一个文件中，二者互为伴生；可以相互访问私有成员（字段和方

法）；

问题2★★★

caseclass是什么，与caseobject的区别是什么

（1）问题分析：主要考察样例类的理解，样例类在Scala、Spark的开发中使用的非常频繁，对其应该

熟练掌握

（2）核心问题回答

样例类是scala中特殊的类。当声明样例类时，如下事情会自动发生：

构造器中每一个参数都成为val。除非它被显示的声明为var（不建议这样做）

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提供apply方法。不用new关键字就能够构造出相应的对象

提供unapply方法。让模式匹配可以工作

将生成toString、equals、hashCode和copy方法。除非你显示的给出这些方法的定义

继承了Product和Serializable，即已实现序列化方法和可以应用Product的方法

caseclass是多例的，后面要跟构造参数，caseobject是单例的

此外，caseclass和其他类型完全一样，可以添加方法和字段，扩展它们；

caseclass最大的用处是用于模式匹配。

（3）问题扩展

模式匹配的相关问题

问题3★★★

Spark为什么快，SparkSQL一定比Hive快吗

（1）问题分析：常见问题，但是并不好答，因为只有对两个计算框架有一定程度的理解才能准确回

答。

（2）核心问题回答

通常大家只是说Spark是基于内存计算的，速度比MapReduce要快。或者说内存中迭代计算。其实没有

抓住问题的本质，所有的计算都是发生在内存中的，MR的计算一样是发生在内存中的。

说Spark是基于内存的计算，正确的理解应该：与MR相比Spark积极的使用内存，减少数据的落地。

Spark比MR快主要有两个原因：

MapReduce通常需要将计算的结果（即Job的结果）写入磁盘，然后还要读取磁盘，从而导致了频

繁的磁盘IO；

MapReduce采用了多进程模型，而Spark采用了多线程模型。MapReduce的MapTask和Reduce

Task是进程级别的，而SparkTask则是基于线程模型的，就是说map、reduceTask都是jvm进

程，每次启动都需要重新申请资源，消耗大量时间；Spark则是通过复用线程池中的线程来减少启

动、关闭task所需要的开销；

对于以下查询：

Selectmonth,sum(sales)fromtabgroupbymonth;

这个查询对于MR来说也只需要一个Job就能完成。此时，也许HQL的运行时间也许比SparkSQL还

快，因为MR没有中间的结果数据落地。

结论：Spark快不是绝对的，但绝大多数情况下，Spark都比Hadoop计算要快，特别是在迭代计算

中。这主要得益于其对Spark积极的使用内存以及对JVM使用的优化。

问题4★★★

描述以下你对RDD的理解

（1）问题分析：对Spark基本概念的考察，对RDD同学们都有一定的了解，但是要论述

spark 面试题（spark 面试题总结）

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