1、collect的功能是什么，其底层是怎么实现的？
driver通过collect把集群中各个节点的数据收集过来汇总成总结果，collect返回结果是array类型的，collect把各个节点的数据抓过来，抓过来的数据是array类型，collect对array抓过来的结果进行合并，合并后array中只有一个元素，是tople类型（kv类型的）
2、spark为什么要进行持久化，一般在什么场景下进行persist操作？
为什么要进行持久化？
spark所有复杂一点的算法都会有persist身影，spark默认数据放在内存中，spark很多内容都是放在内存中，非常适合高速迭代。只有第一个输入数据中间不产生临时数据，但分布式系统风险很高，所以容易出错，就需要容错，rdd出错或者分片可以根据血统算出来，如果没有对rdd进行persist或者cache的话，就需要重头做。
以下场景
（1）、某个步骤计算非常耗时，需要用到persist持久化
（2）、计算链条非常长，重新恢复要很多步骤，
（3）、checkpoint 所在的rdd要持久化persist
lazy级别，框架发现有checnkpoint，checkpoint（相当于快照）_时单独触发一个job，需要重算一遍，checkpoint前

要持久化，写个rdd.cache或者rdd.persist，将结果保存起来，再写checkpoint操作，这样执行起来会非常快，不需要重新计算rdd链条了。checkpoint之前一定会进行persist。
（4）、shuffle之后为什么要进行persist，shuffle要进行网络传输，风险很大，数据丢失重来，恢复代价很大
.介绍一下join操作优化经验？

答：join其实常见的就分为两类： map-side join 和 reduce-side join。当大表和小表join时，用map-side join能显著提高效率。将多份数据进行关联是数据处理过程中非常普遍的用法，不过在分布式计算系统中，这个问题往往会变的非常麻烦，因为框架提供的 join 操作一般会将所有数据根据 key 发送到所有的 reduce 分区中去，也就是 shuffle 的过程。造成大量的网络以及磁盘IO消耗，运行效率极其低下，这个过程一般被称为 reduce-side-join。如果其中有张表较小的话，我们则可以自己实现在 map 端实现数据关联，跳过大量数据进行 shuffle 的过程，运行时间得到大量缩短，根据不同数据可能会有几倍到数十倍的性能提升

广播变量：task的数量由rdd的分区决定。算子中使用driver端的变量，也会被封装到task中发送到Excutor中（每个task中都会有一个变量副本）如果task的数量很多，产生的变量副本也会很多，会导致网络上传输的数据量变多。整体性能降低。
广播变量中的数据，并不会封装到task中
1、task在运行的时候会向excutor查找广播变量的数据
2、如果Excutor中有这个广播变量的数据，可以直接使用
3、如果excutor中没有这个广播变量，Excutor会到driver拉取这个广播变量
优点：每一个Excutor中只有一个变量副本