数据岗位面试题 · 技术原理 · Apache Spark
题库中标记为“数据”的结构化面试题。
共 3928 道真题 · 当前筛选命中 112 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · Apache Spark
考察点
技术栈
第 21 题Spark和MapReduce的区别 考察对两种大数据计算框架的架构原理和适用场景的理解第 22 题请介绍你对大数据引擎原理和源码的理解，并举例说明你深入阅读过的一个模块。 考察对大数据引擎核心机制的理解深度及源码阅读能力第 23 题RDD是什么？ 考察对Spark核心抽象RDD基本概念的理解第 24 题相比 MapReduce，Spark 在哪些方面更优？请结合典型场景说明原因。 考察对 Spark 与 MapReduce 架构差异和适用场景的理解第 25 题请说明 Spark 能处理的数据量级范围，以及影响其处理能力的关键因素。 考察对 Spark 架构扩展性和资源模型的理解第 26 题Spark为什么快？ 考察对Spark计算引擎核心优化机制的理解第 27 题Spark中cache和persist算子的区别是什么？ 考察对Spark缓存机制的理解及其参数化控制第 28 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 29 题MapReduce比Spark差在哪？ 考察对大数据计算引擎差异的理解，以及性能瓶颈和适用场景的分析能力第 30 题说说MapReduce和Spark的区别 考察对大数据处理框架核心架构和适用场景的理解第 31 题Spark 中节点分为哪些类型？ 考察对 Spark 集群节点角色及职责的理解第 32 题Spark中Driver端的数据是如何发送给Executor的？反过来，Executor如何将数据发送给Driver？ 考察Spark任务分发与结果回收机制及通信原理第 33 题请分别说明 Spark 中 Driver 和 Executor 的作用，以及它们之间如何协同工作。 考察对 Spark 分布式执行架构的理解第 34 题请介绍一下你对 Spark 的掌握程度和实际使用经验。 考察候选人 Spark 技术深度与项目实践能力第 35 题请解释一下Spark RDD 考察对Spark核心抽象RDD概念、特性及作用的理解第 36 题Spark 常用算子有哪些？ 考察对 Spark 核心算子及其分类和用途的理解第 37 题什么是数据倾斜？如何解决？ 考察对分布式计算中数据分布不均问题的理解及应对策略第 38 题请谈谈你对大数据框架（如 Hadoop、Spark）的掌握程度，以及如何在金融数据业务中应用它们？ 考察大数据技术基础、实战经验与业务结合能力第 39 题请说明Apache Spark的内存结构，以及不同内存在执行任务时所起的作用。 考察对Spark内存管理与执行机制的理解第 40 题请介绍一下Spark和Flink的基本概念、核心特点及适用场景。 考察对两种主流分布式计算框架的理解及选型能力