spark运行流程
1.Driver创建一个sparkContext
2.sparkContext向资源管理器注册并申请启动executor,资源管理器启动executor
3.executor向sparkContext申请task
4.sparkContext将应用程序分发给executor
5.sparkContext建成DAG图，DAGScheduler将DAG图解析成stage,每个stage有多个task，形成taskSet发送给taskScheduler,由taskScheduler将task发送给executor运行
6.tast在executor上运行，运行完释放所有资源
spark有哪些组件？
1.master:管理集群和节点，不参与计算
2.worker:计算节点，管理executor，和master汇报
3.Driver:运行程序的main方法，创建sparkContext对象
4.sparkContext:控制整个application的生命周期，包括dagScheduler和taskScheduler等组件
5.client:用户提交程序的入口
SparkRDD机制理解吗？
rdd是分布式弹性数据集，所有的算子都是基于rdd来执行的，rdd执行过程中会形成dag图，然后形成后lineage,如果某个节点上的rdd分区因为节点故障，导致数据丢失，那么rdd可以根据自己的数据来源重新计算该分区，保证容错性，rdd存储是block和node之间的映射，逻辑上是一个hdfs文件，他是被分区的，每个分区分布在集群中不同节点上，从而让rdd的数据可以并行计算.rdd的数据默认存放在内存中，但是内存资源不足时，spark会自动将rdd数据写入磁盘。
rdd中reduceByKey和groupByKey哪个性能好，为什么？
reduceByKey 和 groupByKey都存在shuffle操作，但是reduceByKey可以在shuffle之前对分区内相同key的数据集进行预聚合（combine）功能，这样会较少落盘的数据量，而groupByKey只是进行分组，不存在数据量减少的问题，reduceByKey性能比较高。
reduceByKey其实包含分组和聚合的功能；groupByKey只能分组，不能聚合，所以在分组聚合的场合下，推荐使用reduceByKey，如果仅仅是分组而不需要聚合，那么还是只能使用groupByKey。
cogroup rdd实现原理，在什么场景下使用过这个rdd?
cogroup：对多个rdd中的kv元素，每个rdd中相同的key中的元素分别聚合成一个集合。
与reduceByKey不同的是：reduceByKey针对一个rdd中相同的元素进行合并，而cogroup针对多个rdd中相同的key的元素进行合并。
cogroup的函数实现：这个实现根据要进行合并的两个rdd操作，生成一个CoGroupedRDD的实例，这个rdd的返回结果是把相同的key中两个rdd分别进行合并操作，最后返回的rdd的value是一个pair的实例，这个实例包括两个iterable的值，第一个值表示的是rdd1中相同key的值，第二个值表示的是rdd2中相同key的值。
场景：表关联查询或者处理重复的key.
如何区分rdd的宽窄依赖？
窄依赖：父rdd的一个分区只能被子rdd的一个分区依赖。
宽依赖：父rdd的一个分区可以被子rdd的多个分区所依赖，涉及到shuffle。
为什么设计宽窄依赖？
