1.Oracle利用DataX工具导出数据到Mysql。Oracle利用DataX工具导出数据到HDFS。

只是根据导入导出的目的地不同，DataX的Json文件书写内容有所不同。万变不离其宗。

书写的Json格式的导入导出规则文件存放再Job目录下的。

2.Spark概念

Apache Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。

Spark对任意的数据类型都能进行自定义的计算，Spark可以计算结构化，半结构化，非结构化等各种类型的数据结构，同时，还支持Python，Java，Scala，R以及SQL语言去开发应用程序计算数据。

3.Spark和Hadoop比较

Spark，是分布式计算平台，是一个用scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。

Hadoop，是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）。

Spark是由于Hadoop中MR效率低下而产生的高效率快速计算引擎

Spark和Hadoop的区别和比较-CSDN博客

尽管Spark相对于Hadoop而言具有较大的优势，但是Spark并不能完全替代Hadoop

在计算层面，Spark相比较MR（MapReduce）有巨大的性能优势，但至今仍有许多计算工具基于MR架构，比如非常成熟的Hive。

Spark仅作计算，而Hadoop生态圈不仅有计算（MR）也有存储（HDFS）和资源管理调度（YARN），HDFS和YARN仍是许多大数据体系的核心架构。

4.三大分布式计算系统

Hadoop适合处理离线的静态的大数据；

Spark适合处理离线的流式的大数据；

Storm/Flink适合处理在线的实时的大数据。

5.Spark和MR处理数据相比有两个不同点

其一，Spark处理数据时，可以将中间处理数据结果存储到内存中（MR是通过磁盘来保存和读取处理数据的结果的）

其二，Spark提供了非常丰富的算子（API），可以做到复杂任务也能在一个Spark程序中完成。

6.Spark的架构角色

左边是YARM的架构角色，右边是Spark的架构角色

资源层面：

Master角色：集群资源管理

Worker角色：单机资源管理

任务运行层面：

Driver：单个任务的管理

Executor角色：单个任务的计算（给worker干活的）

7.Spark解决什么问题

海量数据的计算，可以进行离线批处理以及实时流计算

8.Spark有哪些模块

核心SparkCore，SQL计算（SparkSQL），流计算（SparkStreaming），图计算（GraphX），机器学习（MLlib）

9.Spark特点有哪些

速度快，使用简单，通用性强，多种模式运行

10.Spark的运行模式

本地模式

集群模式（StandAlone，YARN，K8S）

云模式

11.Spark的运行角色（对比YARN）

Master：集群资源管理（类比ResourceManager）

Worker：单机资源管理（类比NodeManager）

Driver：单任务管理者（类比ApplicationMaster）

Executor：单任务执行者（类比YARN容器内的Task）

12.Spark中Local模式的运行原理

Local模式原理就是以一个独立进程配合其内部的线程们来提供完成Spark运行时的环境，Local模式可以通过spark-shell/pyspark/spark-submit等来开启

13.bin目录下的pyspark是什么程序

是一个交互式的解释器执行环境，环境启动后就得到了一个Local Spark环境，可以运行python代码去进行spark计算

14.Spark的4040端口是什么

Spark的任务在运行后，会在Driver所在的机器绑定到4040端口，提供当前任务的监控页面以供查看。

15.Spark的StandAlone架构

StandAlone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于Local本地模式启动多个进程来模拟集群环境，StandAlone模式真实的在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于真实的大数据处理。

StandAlone是完整的Spark运行环境，其中：

Master角色是以Master进程存在，Worker角色是以Worker进程存在。

Driver角色在运行时存在于Master进程内，Executor运行与Worker进程内。

进一步阐述：

StandAlone集群上主要有三类进程：

1.主节点Master进程：

Master角色，管理整个集群资源，并托管运行各个任务的Driver

2.从节点Workers：

Worker角色，管理每个机器的资源，分配对应的资源来运行Executor（Task）.。

每个从节点分配资源信息给Worker管理，资源信息包含内存Memory和CPU Cores核心数

3.历史服务器HistoryServer（可选）：

Spark Application运行完成后，保存事件日志数据至HDFS，启动HistoryServer可以查看应用运行相关信息。