一，Spark为什么快，Spark SQL 一定比 Hive 快吗
Spark相对于Hadoop更快，很多人说是因为spark运用内存计算，这种理解不得要领。Hadoop在计算时也是在内存中计算，内存计算不是spark快的原因。
spark比hadoop快的根本原因在于spark基于DAG的任务调度机制。
首先，spark根据基于宽窄依赖的规则将复杂的数据运算华为分多个stage。stage内部不同算子的数据交换直接在内存中进行，不需要通过HDFS。而Hadoop的Map与Map、Map与Reduce之间必须要通过HDFS文件系统进行数据交换，可以说Hadoop就慢在大量的磁盘IO。
其次，shuffle导致的数据网络分发是分布式系统的性能杀手，Hadoop对此无能为力，在满足条件的情况下，spark可以使用广播变量代替shuffle低效的网络数据分发。
第三，hadoop每个map或者reduce任务运行在单独的进程，而spark的taskExecutor是可以复用的，在并发大的情况下，重用节省的资源开销大大提高应用的执行效率。
spark sql绝大多数情况下比hive快，如果任务本身很简单，没有shffule，没有磁盘数据交换，也不一定。
二，RDD, DAG, Stage, Task 和 Job 怎么理解？
RDD：弹性分布式数据集
要理解RDD，要从它的五个属性开始：
- 分区器。分布式计算的核心是将数据规模化整为零，将单任务处理海量数据转换为多任务处理数据子集，这就涉及到将海量数据集划分为多个小规模数据集。如果划分由分区器决定。
- 分区。经过分区器划分而成的小规模数据集称之为分区。
- 依赖。spark通过算子将一个RDD转换为另一个RDD，这两个RDD称之为父子RDD，这种关系称之为依赖。多个RDD之间的依赖形成的有向无环图称之为DAG。
- compute。开发过程中，绝大部分时间都是在写compute，即对分区数据集的处理逻辑。
- preferLocations。这是spark任务调度本地性的依据，我们都知道，移动计算比移动数据便宜，根据preferLocations确定计算在哪里计算最为高效，preferLocations指向当前进程时最为高效。
DAG:有向无环图
多个RDD之间的依赖形成的有向无环图称之为DAG。
STAGE、task
基于宽窄依赖将DAG划为分不同stage，同一个stage的不同算子组成一个任务task
job
spark有两类算子，一类是transform，一类是action，transform不会触发任务调度和执行，action会触发任务调度和执行，一个action会触发一个job。
三，宽依赖、窄依赖怎么理解？
概念上来看：
宽窄依赖是父子RDD依赖的两种类型，根据父RDD和子RDD的分区之间数据的流转方式来区分宽窄依赖，父RDD的一个分区的数据分发到子RDD的多个分区，则称之为宽依赖；一个父RDD一个分区的数据对应子RDD的一个分区，称之为窄依赖。
作用：
spark基于宽窄依赖将DAG划分为不同的stage，基于stage创建task，作为调度单位进行调度；
在数据分发上的不同：
宽依赖总是与shuffle如影随形，shuffle会导致数据在集群内通过网络进行分发，是作业性能低下的最大原因。
在错误恢复上的差异：
在task并发执行过程中给，某个task执行失败，对于窄依赖来说，只需要其父RDD的一个分区重新计算即可；而对于宽依赖来说，因为其依赖多个分区，父RDD需要在多个甚至全部分区上重新计算
