术语解释

多范式 (Multi-paradigm) 指支持多种编程范式，如面向对象编程和函数式编程，允许开发者根据需求选择最合适的风格。

函数式编程 (Functional Programming) 一种编程范式，将计算视为数学函数的求值，强调不变性、无副作用、纯函数，以提高代码可读性和可维护性。

高阶函数 (Higher-Order Function) 指可以接受其他函数作为参数，或者可以返回一个函数作为结果的函数。

样例类 (Case Class) Scala 中一种特殊类型的类，主要用于不可变数据的建模，自动提供 equals、hashCode、toString 等方法，并支持模式匹配。

特质 (Trait) Scala 中用于代码复用和接口定义的机制，类似于 Java 8 的接口，可以包含抽象方法和具体方法，支持多重继承的混合。

RDD (Resilient Distributed Dataset) Spark 中的核心数据结构，一个可容错的、并行操作的分布式元素集合，是所有 Spark 操作的基础。

DAG (Directed Acyclic Graph) 有向无环图，Spark 任务调度中的核心概念，表示一系列计算阶段的依赖关系，优化了任务执行流程。

单例对象 (Singleton Object) Scala 中一种特殊的类，通过 object 关键字定义，在整个应用程序生命周期中只存在一个实例，常用于工具类、常量定义。

实时计算 (Real-time Computing) 指数据在生成后立即进行处理和分析，并在极短的时间内给出结果，通常用于需要即时响应的场景。

DStream (Discretized Stream) Spark Streaming 中用于表示连续数据流的核心抽象，它将数据流离散化为一系列小的 RDD 批次。

---

问答题

1. 简述 Scala 语言的显著特性。 Scala 是一种多范式编程语言，融合了面向对象和函数式编程特性。其显著特性包括：运行在 JVM 上、与 Java 兼容、强类型、支持模式匹配、拥有丰富的集合库、简洁的语法。

2. 简述 Spark 的部署方式。 Spark 主要有以下部署方式：

• Standalone Mode： Spark 自带的集群管理器。
• Apache Mesos： 统一的资源调度平台。
• Hadoop YARN： Hadoop 生态系统中的资源管理器。
• Kubernetes： 容器编排系统。

3. 简述 Spark 的特点。 Spark 具有以下特点：

• 快速： 基于内存计算，比 Hadoop MapReduce 快很多。
• 通用： 支持批处理、交互式查询、流处理、机器学习和图计算。
• 易用： 提供 Scala、Java、Python、R 等多语言 API。
• 弹性： 通过 RDD 提供容错机制。

4. 简要描述 RDD 具有哪些特征。 RDD 具有以下特征：

• 分布式： 数据分布在集群的多个节点上。
• 弹性： 发生故障时可以自动恢复。
• 不可变： 一旦创建，内容不能修改。
• 惰性求值： 转换操作不会立即执行，只记录操作血缘。
• 分区： 逻辑上分区，每个分区可在不同节点并行计算。
• 血缘关系： 记录所有转换操作，用于容错和优化。

5. 简述 RDD 的处理过程。 RDD 的处理过程包括：

1. 创建： 从 HDFS、本地文件系统、集合等创建 RDD。
2. 转换 (Transformation)： 对 RDD 进行操作，生成新的 RDD（惰性执行，如 map、filter）。
3. 行动 (Action)： 触发实际计算，将结果返回 Driver 或写入外部存储（如 count、collect、saveAsTextFile）。
4. 调度： Spark 任务调度器将 RDD 操作转换为 DAG，并分解为阶段和任务执行。

6. 简述 RDD 的创建方式。 RDD 的创建方式主要有两种：

1. 从集合中创建： 通过 SparkContext.parallelize() 方法将 Scala/Java 集合转换为 RDD。
2. 从外部存储创建： 从 HDFS、本地文件系统、S3、Cassandra、HBase 等外部数据源读取数据创建 RDD（如 SparkContext.textFile()）。

7. 简述 RDD 转换 DataFrame 的两种方法。 RDD 转换为 DataFrame 的两种方法：

1. 反射机制推断 Schema (Case Class)： 将 RDD[CaseClass] 直接转换为 DataFrame。
2. 编程方式定义 Schema (StructType)： 当 Case Class 不适用时，通过 StructType 和 StructField 定义 DataFrame 的 Schema，然后将 RDD[Row] 应用此 Schema 转换为 DataFrame。

8. 简述 Spark SQL 的工作流程。 Spark SQL 的工作流程：

1. 解析 (Parsing)： 将 SQL 查询或 DataFrame/Dataset API 转化为逻辑计划。
2. 分析 (Analysis)： 结合元数据对逻辑计划进行解析和绑定（如检查表、列是否存在）。
3. 优化 (Optimization)： 对逻辑计划进行多级优化（如常量折叠、谓词下推）。
4. 物理计划生成 (Physical Planning)： 将优化后的逻辑计划转化为物理执行计划，选择最优的执行策略。
5. 代码生成 (Code Generation)： 生成可执行的 JVM 字节码。
6. 执行 (Execution)： 在 Spark 集群上执行物理计划。

9. 简述利用 Spark Streaming 完成实时计算的工作流程。 Spark Streaming 实时计算的工作流程：

1. 数据接收： 从 Kafka、Flume、HDFS/S3 等数据源持续接收实时数据。
2. DStream 离散化： 将连续数据流划分为一系列小的、固定时间间隔的 RDD 批次（DStream）。
3. RDD 处理： 对每个 RDD 批次进行 Spark 核心 API 的转换和行动操作。
4. 结果输出： 将处理结果输出到文件系统、数据库、仪表盘等。
5. 容错机制： 通过检查点（Checkpointing）等机制保证数据处理的容错性。

10. 实时计算及常用计算框架。 实时计算： 指数据在生成后立即进行处理和分析，并在极短的时间内给出结果，通常用于需要即时响应的场景，如实时推荐、欺诈检测、监控预警。 常用计算框架：

• Apache Spark Streaming： 基于微批处理，实现近似实时。
• Apache Flink： 真正的流式处理框架，支持事件时间处理和状态管理。
• Apache Storm： 早期流处理框架，支持低延迟。
• Kafka Streams： Kafka 自带的轻量级流处理库。