自建 Spark 集群需要考虑以下几个方面的问题

1. 硬件需求：考虑集群中的主节点和工作节点所需的计算资源、存储资源和网络带宽。根据工作负载和数据量确定节点数量和规格。

2. 网络拓扑：设计网络拓扑结构，保证节点之间的通信效率和带宽。

3. 高可用性：配置主节点的冗余，确保主节点故障时可以快速切换到备用节点。

4. 安全性：设置访问控制和身份验证策略，保护集群免受未经授权的访问和攻击。

5. 存储方案：选择适当的存储方案，如分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如S3）。

6. 资源调度：配置资源调度器（如YARN或Mesos），确保集群中的任务可以按需分配资源。

7. 监控和日志：设置适当的监控和日志记录系统，以便及时发现和解决问题。

8. 版本和依赖管理：确保集群中的Spark版本和相关依赖库相互兼容，并及时更新补丁和安全更新。

9. 故障恢复和备份：制定备份和恢复策略，保护数据免受硬件故障和数据丢失。

10. 扩展性：考虑未来集群的扩展需求，设计可扩展和可伸缩的集群架构。

需注意的是，以上只是一些常见的方面，实际需求可能因具体情况而异。