Spark 和 Hadoop 都是大数据处理领域的重要框架，它们都支持并行计算，但有显著的差异。Hadoop 使用 MapReduce 模型，一个作业（Job）被分解为 Map 和 Reduce 任务，每个任务都在独立的进程中运行，任务结束后进程也随之结束。而 Spark 提供了一个更高级别的抽象，用户提交的任务称为 Application，每个 Application 对应一个 SparkContext。Application 内可包含多个 Job，每次执行 Action 操作都会触发一个新的 Job。这些 Job 可以并行或串行执行，Job 中的 Stage 包含多个 Task，Task 由 TaskScheduler 分发到 Executor 中执行。Executor 在整个 Application 生命周期内保持活跃，即使没有 Job 运行，这样可以实现快速的任务启动和内存计算。
Hadoop 的 MapReduce 模型在处理迭代计算时效率较低，因为它频繁地读写 HDFS，导致大量 I/O 操作。相比之下，Spark 利用内存计算，支持迭代计算，提供丰富的 RDD（弹性分布式数据集）操作，如 join 和 groupby，同时通过 DAG（有向无环图）实现高效容错。
Spark 的 Shuffle 过程与 Hadoop 类似，但更优化。在 Spark 中，Shuffle 在 DAGScheduler 划分 Stage 时发生，TaskScheduler 将 Stage 分发到 Worker 上的 Executor。减少 Shuffle 可显著提高性能。
RDD 机制是 Spark 的核心概念，它是一种分布式数据结构，代表不可变的数据集。RDD 支持多种操作，并能通过 lineage（血统）保证容错性。物理上，RDD 是 Block 和 Node 之间的映射，其执行过程形成 DAG 图，用于追踪数据的变换。
Spark 框架包含多个组件：
1. Master：管理集群和节点。
2. Worker：运行计算任务，向 Master 报告状态。
3. Driver：运行用户的 main 方法，创建 SparkContext。
4. SparkContext：负责整个 Application 的生命周期管理，包括 DAGScheduler 和 TaskScheduler。
5. Client：用户提交程序的入口。
Spark 的工作流程是这样的：用户在 Client 端提交作业，Driver 运行 main 方法，创建 SparkContext。RDD 算子执行后形成 DAG 图，DAGScheduler 根据依赖关系划分 Stage，TaskScheduler 将 Stage 划分为 TaskSet 并分发到 Executor 执行。
Spark 的优化可以通过配置 spark-env、SparkConf 和 setProperty 设置实现。例如，通过 checkpoint 减少 lineage 大导致的容错开销，使用 repartition 合并小分区以减少任务切换开销。
Kafka 是一个消息队列系统，Producer 向 Broker 发送事件，Consumer 从 Broker 消费事件。事件根据 Topic 进行分类，每个 Consumer 属于一个 Group，同一 Group 中的 Consumer 不能重复消费，但事件会广播给不同 Group 的所有 Consumer。
Scala 语言特性包括兼容性、简洁性、高级别抽象和静态类型。与 Java 相比，Scala 的数值类型是类，变量和函数的类型定义在名称后，操作符在 Scala 中是方法，而不是像 Java 中那样。此外，Scala 支持函数式编程，提供了模式匹配、高阶函数等特性，使得代码更加简洁和高效。
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