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1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系，为什么要引入Yarn和Spark。
HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础，它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，在低成本的通用硬件上运行。
HBase构建在HDFS之上的分布式，面向列的NoSQL数据库。HBase中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。
Yarn是一个分布式资源统一管理器，可以在上面运行各种计算框架（包括MapReduce、Spark、Storm、MPI等）。
Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，和MapReduce在同一个层级，主要解决分布式计算框架的问题。Spark可以说是对Hadoop MapReduce的改进，同时又兼容Hadoop家族，它可以运行在Yarn之上，负责存储的仍然是HDFS，它替代的是MapReduce计算框架，获取更高更快更强的计算速度。
Hadoop虽然已成为大数据技术的事实标准，但其本身还存在诸多缺陷，最主要的缺陷是MapReduce计算模型延迟过高，无法胜任实时、快速计算的需求，因而只适用于离线批处理的应用场景。Spark最大的特点就是将计算数据、中间结果都存储在内存中，大大减少了I/O开销。因此，Spark更适合于迭代运算比较多的数据挖掘与机器学习运算。
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的生态系统主要包含了Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、Structured Streaming、MLlib和GraphX等组件，各个组件的具体功能如下：
Spark Core：Spark Core包含Spark最基础和最核心的功能，如内存计算、任务调度、部署模式、故障恢复、存储管理等，主要面向批数据处理。
Spark SQL：Spark SQL是用于结构化数据处理的组件，允许开发人员直接处理RDD，同时也可查询Hive，HBase等外部数据源。
Spark Streaming：Spark Streaming是一种流计算框架，可以支持高吞吐量、可容错处理的实时流数据处理，其核心思路是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业都可以使用Spark Core进行快速处理。
Structrued Streaming：Structured Streaming是一种基于Spark SQL引擎构建的、可扩展且容错的流处理引擎。
MLlib：MLlib提供了常用机器学习算法的实现，包括聚类、分类、回归、协同过滤等，降低了机器学习的门槛，开发人员只需具备一定的理论知识就能进行机器学习的工作。
GraphX：GraphX是Spark中用于图计算的API，可认为是Pregel在Spark上的重写和优化，GraphX性能良好，拥有丰富的功能和运算符，能在海量数据上自如地运行复杂的图算法。
3. 用图文描述你所理解的Spark运行架构，运行流程。
Spark运行架构由四部分组成：
1.集群资源管理器（Cluster Manager）:YARN或者Mesos等资源管理框架
2.运行作业任务的工作节点（Worker Node）
3.每个应用的任务控制节点（Driver Program/Driver）
4.每个工作节点上负责具体任务的执行进程（Executor）
Spark的运行基本流程 ：
1、当一个Spark应用被提交时，首先需要为这个应用构建起基本的运行环境，即由任务控制节点（Driver）创建一个SparkContext对象，由Sparkcontext负责和资源管理器的通信以及进行资源的申请、任务的分配和监控等，SparkContext会向资源管理器注册并申请运行Executor的资源，SparkContext可以看成是应用程序连接集群的通道。
2、资源管理器为Executor分配资源，并启动Executor进程，Executor运行情况将随着"心跳"发送到资源管理器上。
3、SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAG调度器进行解析，将DAG图分解成多个‘阶段’（每个阶段都是一个任务集），并且计算出各个阶段之间的依赖关系，然后把一个个“任务集”提交给底层的任务调度器进行处理；Executor向SparkContext申请任务，任务调度器将任务分发给Executor运行，同时，SparkContext将应用程序代码发放给Executor。
4、任务在Executor上运行，把执行结果反馈给任务调度器，然后反馈给DAG调度器，运行完毕后写入数据并释放所有资源。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/pclw/p/14533238.html
