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1.Spark使用parquet文件存储格式能带来哪些好处？
1）如果说HDFS 是大数据时代分布式文件系统首选标准，那么parquet则是整个大数据时代文件存储格式实时首选标准。
2）速度更快：从使用spark sql操作普通文件CSV和parquet文件速度对比上看，绝大多数情况会比使用csv等普通文件速度提升10倍左右，在一些普通文件系统无法在spark上成功运行的情况下，使用parquet很多时候可以成功运行。
3）parquet的压缩技术非常稳定出色，在spark sql中对压缩技术的处理可能无法正常的完成工作（例如会导致lost task，lost executor）但是此时如果使用parquet就可以正常的完成。
4）极大的减少磁盘I/o,通常情况下能够减少75%的存储空间，由此可以极大的减少spark sql处理数据的时候的数据输入内容，尤其是在spark1.6x中有个下推过滤器在一些情况下可以极大的减少磁盘的IO和内存的占用，（下推过滤器）。
5）spark 1.6x parquet方式极大的提升了扫描的吞吐量，极大提高了数据的查找速度spark1.6和spark1.5x相比而言，提升了大约1倍的速度，在spark1.6X中，操作parquet时候cpu也进行了极大的优化，有效的降低了cpu消耗。
6）采用parquet可以极大的优化spark的调度和执行。我们测试spark如果用parquet可以有效的减少stage的执行消耗，同时可以优化执行路径。
2.Spark应用程序的执行过程是什么？
1）构建Spark Application的运行环境（启动SparkContext），SparkContext向资源管理器（可以是Standalone、Mesos或YARN）注册并申请运行Executor资源；
2）资源管理器分配Executor资源并启动StandaloneExecutorBackend，Executor运行情况将随着心跳发送到资源管理器上；
3）SparkContext构建成DAG图，将DAG图分解成Stage，并把Taskset发送给Task Scheduler。Executor向SparkContext申请Task，Task Scheduler将Task发放给Executor运行同时SparkContext将应用程序代码发放给Executor；
4）Task在Executor上运行，运行完毕释放所有资源。
3.如何理解Standalone模式下，Spark资源分配是粗粒度的？
spark默认情况下资源分配是粗粒度的，也就是说程序在提交时就分配好资源，后面执行的时候使用分配好的资源，除非资源出现了故障才会重新分配。比如Spark shell启动，已提交，一注册，哪怕没有任务，worker都会分配资源给executor。
4.FAIR调度模式的优点和缺点？
所有的任务拥有大致相当的优先级来共享集群资源，spark多以轮训的方式为任务分配资源，不管长任务还是端任务都可以获得资源，并且获得不错的响应时间，对于短任务，不会像FIFO那样等待较长时间了，通过参数spark.scheduler.mode 为FAIR指定。
5.请列举你碰到的CPU密集型的应用场景，你有做哪些优化？
1）CPU 密集型指的是系统的 硬盘/内存 效能 相对 CPU 的效能 要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是 CPU Loading 100%，CPU 要读/写 I/O (硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而 CPU 还有许多运算要处理，CPU Loading 很高。->cpu是瓶颈。
I/O 密集型指的是系统的CPU效能相对硬盘/内存的效能要好很多，此时，系统运作，大部分的状况是 CPU 在等 I/O (硬盘/内存) 的读/写，此时 CPU Loading 不高。->IO是瓶颈。
2）CPU密集型主要特点是要进行大量的计算，常见应用场景有：图计算、大量的逻辑判断程序，机器学习等，Mahout其实就是针对CPU密集的一个apache项目。
优化的点主要有，1）降低任务的并行执行，务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，2）优化计算逻辑，减少计算逻辑的复杂度，3）尽量减少使用高强度压缩方式，对原始数据的压缩和解压缩会增加CPU的负担
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