解析:

 答：rangePartioner尽量保证每个分区中数据量的均匀，⽽且分区与分区之间是有序的，⼀个分区中的元素肯定都是⽐另⼀个分区内的元素⼩或者⼤；但是分区内的元素是不能保证顺序的。
简单的说就是将⼀定范围内的数映射到某⼀个分区内。RangePartitioner作⽤：将⼀定范围内的数映射到某⼀个分区内，在实现中，分界的算法尤为重要。算法对应的函数是rangeBounds 

解析:

 答：就是考虑2个维度的排序，key相同的情况下如何排序，参考博⽂：http://blog.csdn.net/sundujing/article/details/51399606 

解析:

 答：常⻅的⾯试题,参考博⽂：http://www.cnblogs.com/yurunmiao/p/4898672.html 

解析:

 组织数据形式：
 
aa 11
 
bb 11
 
cc 34
 
aa 22
 
bb 67
 
cc 29
 
aa 36
 
bb 33
 
cc 30
 
aa 42
 
bb 44
 
cc 49
 
需求：
 
www.aboutyun.com/thread-24246-1-1.html 20/57
2019/4/24 spark相关的⾯试题跟答案，带着问题学习效果更佳哟。?）-⾯试区-about云开发 

解析:

 答案：如下
 
----------------------
 
val groupTopNRdd = sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/groupsorttop/groupsorttop.data")
 
groupTopNRdd.map(_.split(" ")).map(x => (x(0),x(1))).groupByKey().map(
 
x => {
 
val xx = x._1
 
val yy = x._2
 
(xx,yy.toList.sorted.reverse.take(3))
 
}
 
).collect
 
---------------------