1、为什么要引入Yarn和Spark。
(1)现有的hadoop生态系统中存在的问题
1）使用mapreduce进行批量离线分析； 2）使用hive进行历史数据的分析； 3）使用hbase进行实时数据的查询； 4）使用storm进行实时的流处理； (2)选用spark的原因 1） 应用于流式计算的Spark Streaming; 2） 应用于即席查询（Ad-hoc）的Spark SQL; 3） 应用于机器学习（数据挖掘）的MLlib; 4）应用于图处理的GraphX; 5）将R扩展成并行计算的SparkR; 6）还有权衡精度和速度的查询引擎BlinkDB; 7）基于内存计算（从表象来看）; 8）DAG（从深层次来看）：把执行过程做成一张图，再来优化; 9）开发速度快; (3)Spark和MapReduce对比 1）调度：启动map和reduce任务需要时间; 2）数据共享：从HDFS上读取数据执行，每次迭代均要重写将结果写回到HDFS上，后续的迭代如果需要前面运行的结果数据时需要再去HDFS上读取，以此类推; 3）输出结果数据多副本：数据需要额外的复制、序列化、磁盘/IO的开销; Spark和MapReduce的区别：迭代时数据写入内存，而不是HDFS上，进而减少大量的磁盘IO开销; 2. Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请简述Spark生态系统。 Spark生态系统:
Spark拥有DAG执行引擎，支持在内存中对数据进行迭代计算;
Spark不仅支持Scala编写应用程序，而且支持Java和Python等语言进行编写，特别是Scala是一种高效、可拓展的语言，能够用简洁的代码处理较为复杂的处理工作。
Spark生态圈即BDAS===》
Spark具有很强的适应性，能够读取HDFS、Cassandra、HBase、S3和Techyon为持久层读写原生数据，能够以Mesos、YARN和自身携带的Standalone作为资源管理器调度job，来完成Spark应用程序的计算。
spark跟hadoop的比较：
Spark是在借鉴了MapReduce之上发展而来的，继承了其分布式并行计算的优点并改进了MapReduce明显的缺陷，具体如下：
首先，Spark把中间数据放到内存中，迭代运算效率高。MapReduce中计算结果需要落地，保存到磁盘上，这样势必会影响整体速度，而Spark支持DAG图的分布式并行计算的编程框架，减少了迭代过程中数据的落地，提高了处理效率。
其次，Spark容错性高。Spark引进了弹性分布式数据集RDD (Resilient Distributed Dataset) 的抽象，它是分布在一组节点中的只读对象集合，这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以根据“血统”（即充许基于数据衍生过程）对它们进行重建。另外在RDD计算时可以通过CheckPoint来实现容错，而CheckPoint有两种方式：CheckPoint Data，和Logging The Updates，用户可以控制采用哪种方式来实现容错。
最后，Spark更加通用。不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作，Spark提供的数据集操作类型有很多种，大致分为：Transformations和Actions两大类。Transformations包括Map、Filter、FlatMap、Sample、GroupByKey、ReduceByKey、Union、Join、Cogroup、MapValues、Sort和PartionBy等多种操作类型，同时还提供Count, Actions包括Collect、Reduce、Lookup和Save等操作。另外各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop只有Shuffle一种模式，用户可以命名、物化，控制中间结果的存储、分区等。
Spark支持多种分布式存储系统：HDFS和S3。
3. 用图文描述你所理解的Spark运行架构，运行流程。
（1）Spark运行架构：
基本概念：
Application：用户编写的Spark应用程序。
Driver：Spark中的Driver即运行上述Application的main函数并创建SparkContext，创建SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境，在Spark中有SparkContext负责与 ClusterManager通信，进行资源申请、任务的分配和监控等，当Executor部分运行完毕后，Driver同时负责将SparkContext关闭。
Executor：是运行在工作节点（WorkerNode）的一个进程，负责运行Task。
RDD：弹性分布式数据集，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型。
DAG：有向无环图，反映RDD之间的依赖关系。
Task：运行在Executor上的工作单元。
Job：一个Job包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种操作。
Stage：是Job的基本调度单位，一个Job会分为多组Task，每组Task被称为Stage，或者也被称为TaskSet，代表一组关联的，相互之间没有Shuffle依赖关系的任务组成的任务集。
Cluter Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型
1) Standalon : spark原生的资源管理，由Master负责资源的分配
2) Apache Mesos:与hadoop MR兼容性良好的一种资源调度框架
3) Hadoop Yarn: 主要是指Yarn中的ResourceManager
一个Application由一个Driver和若干个Job构成，一个Job由多个Stage构成，一个Stage由多个没有Shuffle关系的Task组成。
当执行一个Application时，Driver会向集群管理器申请资源，启动Executor，并向Executor发送应用程序代码和文件，然后在Executor上执行Task，运行结束后，执行结果会返回给Driver，或者写到HDFS或者其它数据库中。
与Hadoop MapReduce计算框架相比，Spark所采用的Executor有两个优点：
- 利用多线程来执行具体的任务减少任务的启动开销；
- Executor中有一个BlockManager存储模块，会将内存和磁盘共同作为存储设备，有效减少IO开销；
（2）Spark运行流程：
- 为应用构建起基本的运行环境，即由Driver创建一个SparkContext进行资源的申请、任务的分配和监控
- 资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程
- SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成Stage，然后把一个个TaskSet提交给底层调度器TaskScheduler处理。
- Executor向SparkContext申请Task，TaskScheduler将Task发放给Executor运行并提供应用程序代码。
- Task在Executor上运行把执行结果反馈给TaskScheduler，然后反馈给DAGScheduler，运行完毕后写入数据并释放所有资源。
（3）Spark运行架构特点：
每个Application都有自己专属的Executor进程，并且该进程在Application运行期间一直驻留。Executor进程以多线程的方式运行Task。
Spark运行过程与资源管理器无关，只要能够获取Executor进程并保存通信即可。
Task采用数据本地性和推测执行等优化机制。
1、Driver创建SparkContext对象
2、SparkContext向资源管理器申请资源
3、资源管理器为Executor进程分配资源，并启动Executor进程
4、Executor进程向SparkContext申请Task
5、SparkContext根据RDD依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler解析成Stage，然后把一个个TaskSet提交给底层调度器TaskScheduler处理，TaskScheduler向Executor返回Task
6、Executor运行Task，并向TaskScheduler和DAGScheduler返回运行结果
7、写入数据，释放资源