Spark面试题及详细答案100道（56-70）-- 性能优化
《前后端面试题》专栏集合了前后端各个知识模块的面试题，包括html，javascript，css，vue，react，java，Openlayers，leaflet，cesium，mapboxGL，threejs，nodejs，mangoDB，SQL，Linux… 。
文章目录
- 一、本文面试题目录
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- 56. Spark性能优化的主要方向有哪些？
- 57. 如何减少Shuffle的数据量？
- 58. 如何选择合适的RDD持久化级别以优化性能？
- 59. 如何调整Spark的内存配置（如`spark.executor.memory`、`spark.driver.memory`）？
- 60. 数据倾斜（Data Skew）的原因是什么？如何解决数据倾斜？
- 61. 如何优化Spark SQL的查询性能？
- 62. 如何合理设置分区数以提高并行度？
- 63. 广播join（Broadcast Join）适用于什么场景？如何实现？
- 64. Spark中的`spark.shuffle.file.buffer`和`spark.reducer.maxSizeInFlight`参数有什么作用？
- 65. 如何优化Spark Streaming的处理延迟？
- 66. 合并小文件对Spark性能有什么影响？如何合并小文件？
- 67. 如何避免不必要的Shuffle操作？
- 68. 使用`repartition`和`coalesce`时，如何根据数据量选择合适的分区数？
- 69. 如何通过Spark UI识别性能瓶颈？
- 70. 缓存数据时，哪些情况下不适合使用内存缓存？
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- 二、100道Spark面试题目录列表
一、本文面试题目录
56. Spark性能优化的主要方向有哪些？
Spark性能优化需从数据处理流程、资源配置、操作逻辑等多维度入手，主要方向包括：
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减少数据传输与Shuffle：
- 避免不必要的Shuffle操作（如用
reduceByKey替代groupByKey）。 - 使用广播变量（Broadcast Variable）传输小表，避免大表Join的Shuffle。
- 避免不必要的Shuffle操作（如用