1. 分析题
（1）常见大数据计算模式及其解决的主要问题。
（2）spark streaming的运行原理。
简介：
运行原理：
1>将输入数据按照时间片(batch size)分成一段一段的数据，得到批数据(batch data)，每一段数据都转换成Spark中的RDD。然后将spark streaming中对DStream的转换(Transformation)操作变为针对Spark中的RDD的转换(Transformation)操作。
2>将RDD经过操作变成中间结果保存在内存中。
（3）spark能不能取代Hadoop，理由是什么。
不能。
理由：
（省略：根据现有的发展，目前spark还不能取代Hadoop。spark只是分布式计算平台，而Hadoop已经是分布式计算、存储、管理的生态系统。）
Hadoop包含三个组件yarn，hdfs，MapReduce，分别对应解决三个方面的问题，资源调度(yarn)，分布式存储(hdfs)，分布式计算(mapreudce)，而spark只解决了分布式计算方面的问题。跟MapReduce需要频繁写磁盘不同，spark重复利用内存，大大提高了计算效率，在分布式计算方面spark大有取代MapReduce之势，但spark本身不提供分布式数据的存储，在资源调度和分布式存储方面spark还无法撼动Hadoop，所以spark不能取代Hadoop。
（4）spark中的宽依赖和窄依赖分别是什么，它们的区别是什么。
Spark中宽依赖和窄依赖的区别
这篇博客讲得很清晰！！深入解读 Spark 宽依赖和窄依赖
左边是窄依赖，右边是宽依赖。
（5）划分stage的方法，在图中划分stage。
（6）函数式编程的特点，其与命令式编程的区别。
函数式编程强调没有"副作用"，意味着函数要保持独立，所有功能就是返回一个新的值，没有其他行为，尤其是不得修改外部变量的值。
2. 程序填空
（1）创建RDD的方法：
重点：从外部存储创建RDD
（2）RDD的转换与操作
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