Hadoop再火，火得过Spark吗？今天我们继续关于Spark的精华问答吧。
1Q：影响性能的主要因素是什么？
A：网络传输开销大
硬件资源利用率低
同一资源的复用率低
2Q：优化的方向有哪些？
A：设置数据本地化,减少跨节点跨机架的网络传输开销
设置合适的存储格式,推荐orc,缩短查询时间
设置内存计算的大小和task数量,根据集群内存和磁盘大小调整
调整分区数量,提高查询性能
减少RDD的重复创建,同时尽可能复用已存在的RDD
减少使用shuffle类算子(reduceByKey,join,distinct,repartition)
选择可替代的最佳算子,reduceByKey替代groupByKey,mapPartitions替代map
避免数据倾斜,如map端Join,对数据深入理解的前提修改key调整reduce端的数据倾斜
提高spark最大的瓶颈-内存
3Q：优化的手段
A：调优参数虽名目多样，但最终目的是提高CPU利用率，降低带宽IO，提高缓存命中率，减少数据落盘。 （以下参数主要用于Spark Thriftserver，仅供参考）
4Q：Spark生态圈介绍
A：Spark力图整合机器学习（MLib）、图算法（GraphX）、流式计算（Spark Streaming）和数据仓库（Spark SQL）等领域，通过计算引擎Spark，弹性分布式数据集（RDD），架构出一个新的大数据应用平台。
Spark生态圈以HDFS、S3、Techyon为底层存储引擎，以Yarn、Mesos和Standlone作为资源调度引擎；使用Spark，可以实现MapReduce应用；基于Spark，Spark SQL可以实现即席查询，Spark Streaming可以处理实时应用，MLib可以实现机器学习算法，GraphX可以实现图计算，SparkR可以实现复杂数学计算。
5Q：Spark SQL
A：基于HiveQL与Spark交互的API接口,将一个数据库表看作一个RDD进行操作
数据类型为DataFrame,支持结构化的数据文件,Hive表和已存在的RDD
兼容性好,支持nosql数据库
通过内存列存储技术和字节码生成技术实现空间占用量,读取吞吐率和SQL表达式的优化,查询性能高
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