深圳虾皮信息科技有限公司面试题 · 问题拆解 · Apache Spark
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共 2768 道真题 · 当前筛选命中 12 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：问题拆解 · Apache Spark
考察点
技术栈
第 1 题Spark中job、stage和task分别是什么含义，它们之间有什么关系？ 考察对Spark作业执行模型和任务划分机制的理解第 2 题从代码到输出结果，Spark引擎做了什么？ 考察对Spark作业从提交到执行的完整生命周期理解第 3 题请详细说明你当前所在公司日常进行数据统计时,主要采用哪些方式?这些方式分别适用于什么场景?例如针对实时数据统计、离线批量数据统计等不同需求,会选择不同的工具或方法吗? 考察数据统计方式与场景匹配能力第 4 题请解释 Spark 中 Job 和 Stage 的概念及其关系。 考察对 Spark 作业分解与执行流程的理解第 5 题请解释Spark Shuffle的原理及主要过程。 考察对Spark Shuffle机制、数据倾斜和性能影响的理解第 6 题请解释Spark中RDD与Partition的关系，并说明Partition数如何影响任务执行。 考察对Spark RDD分区机制及并行度影响的理解第 7 题请解释 Spark RDD 的容错机制，并说明它是如何保证数据可靠性的？ 考察对 Spark RDD 血缘关系和容错恢复原理的理解第 8 题能否描述一下Spark的执行原理和提交过程？ 考察对Spark作业提交流程、执行模型及资源调度机制的理解第 9 题请描述 Spark 中从提交作业到任务执行的任务调度流程。 考察对 Spark 作业调度、DAG 构建和任务分配机制的理解第 10 题请描述Spark的Shuffle过程及其内部实现机制。 考察对Spark核心执行阶段的理解与细节把控第 11 题请介绍你在大数据项目中使用过的 Hadoop、Hive 和 Spark 等组件，及各自的应用场景。 考察大数据组件实际应用能力与场景适配理解第 12 题Spark了解吗?从代码到输出结果,Spark引擎做了什么? 考察Spark执行流程与核心机制理解