1.java,scala,python三种语言在使用当中的区别
回答：java和scala都需要在jvm上运行，python不需要，java是面向对象式的编程语言，scala可以说是集成了java的编程特点之外又加上了函数式编程表达，使其更加表达更加的简洁，但是正是scala的简洁也会提高了入门的门槛。python跟scala有些表达上面很类似，pyhon更多的是应用在实现算法上面，不适合使用在大量数据实时交互上，scala现在是很多大数据框架中例如spark和kafka的底层语言，所以在使用大数据计算的时候也是可以学习scala来替代java的。
2.hdfs使用多备份的优缺点有哪些？除了保证数据的安全性。
优点：（1）处理流式数据访问，一次写入，多次读取的操作（2）适合存储比较大的文件（3）适合部署在廉价的机器上
缺点：（1）低延迟的数据访问，由于数据量很大，想要实现豪秒级别的数据访问这是不现实的（2）小文件索引，不管四1M还是125M的数据都会把元数据存储到namenode上，如果小文件特别多，也就会无形中增加了namenode的压力。
3.现在有一个集群10台机器，每台机器256G，40cores,现在要实现处理1T的hdfs数据，怎么分配spark资源？分配完之后计算完大概要多长时间，为什么要这样子配置？
4.spark中的数据倾斜？
数据倾斜概念：数据倾斜就是数据在平行处理的时候，出现了一部分数据显然多于其他部分的数据，导致这一部分的数据处理的速度达到了整个数据集处理的瓶颈。
数据倾斜出现的原因：(1)数据源造成的：hdfs或者kafka (2)如果一个job中包含多个stage的话，并且stage之间存在依赖关系的话，也可能是因为上一个stage的shuffle数据造成的。
数据倾斜解决的方法：（1）sparkstreaming读取kafka数据的时候，kafka中某一个topic的partition个数对应task个数，如果某一个partition的数据量很大，处理的时候肯定会造成数据倾斜的现象。避免出现倾斜的方法，producer使用随机的partitioner,然后数据就会随机的分配到partition中，这样子一般不会造成数据倾斜（2）spark的shuffle的过程增加并行度