Spark作为大数据计算平台后起之秀，在2014年打破了Hadoop保持的基准排序记录，使用206个节点在23分钟里完成了100TB数据的排序，而Hadoop则是使用2000个节点在72分钟的时间里完成同样数据的排序。也就是说，Spark仅用了十分之一的计算资源，获得了比Hadoop快3倍的速度。为什么速度如此之快？让我们首先探讨一下Spark的底层架构设计，揭示其中的精妙之处。一、Spark架构设计面试官：你知道Spark架构吗？标准答案：我知道的，Spark架构包括控制节点Driver，以及工作节点Executor和集群资源管理器。其中，Diver是整个架构的老大，主要负责资源申请以及任务分配等工作；Executor是一个JVM进程，专门用于计算；集群资源管理器可以是 Spark 自带的资源管理器， 也可以是 YARN 或 Mesos 等资源管理框架。总结一下，Spark 采用主从架构， 包含一个 Master（即Driver）和若干个 Worker。如果面试官继续追问：这种架构相比Hadoop有什么优势？标准答案：与Hadoop MapReduce 计算框架相比，Spark 所采用的 Executor 有两个优点：一是利用多线程来执行具体的任务，减少任务的启动开销，而MapReduce采用的是多进程模型；二是 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（默认使用内存，当内存不够时，会写到磁盘），当需要多轮迭代计算时，可以将中间结果存储到这个存储模块里，下次需要时，就可以直接读该存储模块里的数据，而不需要读写到 HDFS 等文件系统里，因而有效地减少了 I/O 开销， 如果面试官继续追问：Application、Job、Stage、Task之间的联系是什么？标准答案：总体而言，在 Spark 中，一个应用（Application）包含若干个作业（Job），一个作业由多个阶段（Stage）构成，一个阶段由多个任务（Task）组成。如果面试官继续追问：Spark如何运行这些作业？二、Spark运行基本流程标准答案：当一个 Spark 应用被提交时，首先需要为这个应用构建基本的运行环境，即由任务控制节点 （Driver）创建一个 SparkContext 对象，由 SparkContext 负责与资源管理器（Cluster Manager）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。 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。 SparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，并将DAG图提交给 DAG 调度器（DAGScheduler）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”提交到底层的任务调度器（TaskScheduler）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。 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。