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　　今天好程序員大數(shù)據(jù)培訓(xùn)老師給大家分享一篇關(guān)于大數(shù)據(jù)面試題整理的詳細(xì)介紹，下面我們一起來看一下吧。

　　一、.hdfs寫文件的步驟

　　答案：

　　(1)client向NameNode申請上傳…/xxx.txt文件

　　(2)NN向client響應(yīng)可以上傳文件

　　(3)Client向NameNode申請DataNode

　　(4)NN向Client返回DN1,DN2,DN3

　　(5)Client向DN1,DN2,DN3申請建立文件傳輸通道

　　(6)DN3,DN2,DN1依次響應(yīng)連接

　　(7)Client向DN1上傳一個block，DN1向DN2,DN3冗余文件

　　大數(shù)據(jù)面試題整理

　　二、hdfs讀取文件步驟

　　答案：

　　(1)client向NN請求下載…/xxx.txt文件

　　(2)NN向client返回文件的元數(shù)據(jù)

　　(3)Client向DN1請求訪問讀數(shù)據(jù)blk_1

　　(4)DN1向Client傳輸數(shù)據(jù)

　　(5)Client向DN2請求訪問讀數(shù)據(jù)blk_2

　　(6)DN2向Client傳輸數(shù)據(jù)

　　大數(shù)據(jù)面試題整理

　　大數(shù)據(jù)面試題整理

　　三、hadoop的shuffle過程

　　1.Map端的shuffle

　　Map端會處理輸入數(shù)據(jù)并產(chǎn)生中間結(jié)果，這個中間結(jié)果會寫到本地磁盤，而不是HDFS。每個Map的輸出會先寫到內(nèi)存緩沖區(qū)中，當(dāng)寫入的數(shù)據(jù)達(dá)到設(shè)定的閾值時，系統(tǒng)將會啟動一個線程將緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)寫到磁盤，這個過程叫做spill。

　　在spill寫入之前，會先進(jìn)行二次排序，首先根據(jù)數(shù)據(jù)所屬的partition進(jìn)行排序，然后每個partition中的數(shù)據(jù)再按key來排序。partition的目是將記錄劃分到不同的Reducer上去，以期望能夠達(dá)到負(fù)載均衡，以后的Reducer就會根據(jù)partition來讀取自己對應(yīng)的數(shù)據(jù)。接著運行combiner(如果設(shè)置了的話)，combiner的本質(zhì)也是一個Reducer，其目的是對將要寫入到磁盤上的文件先進(jìn)行一次處理，這樣，寫入到磁盤的數(shù)據(jù)量就會減少。zui后將數(shù)據(jù)寫到本地磁盤產(chǎn)生spill文件(spill文件保存在{mapred.local.dir}指定的目錄中，Map任務(wù)結(jié)束后就會被刪除)。

　　zui后，每個Map任務(wù)可能產(chǎn)生多個spill文件，在每個Map任務(wù)完成前，會通過多路歸并算法將這些spill文件歸并成一個文件。至此，Map的shuffle過程就結(jié)束了。

　　2.Reduce端的shuffle

　　Reduce端的shuffle主要包括三個階段，copy、sort(merge)和reduce。

　　首先要將Map端產(chǎn)生的輸出文件拷貝到Reduce端，但每個Reducer如何知道自己應(yīng)該處理哪些數(shù)據(jù)呢?因為Map端進(jìn)行partition的時候，實際上就相當(dāng)于指定了每個Reducer要處理的數(shù)據(jù)(partition就對應(yīng)了Reducer)，所以Reducer在拷貝數(shù)據(jù)的時候只需拷貝與自己對應(yīng)的partition中的數(shù)據(jù)即可。每個Reducer會處理一個或者多個partition，但需要先將自己對應(yīng)的partition中的數(shù)據(jù)從每個Map的輸出結(jié)果中拷貝過來。

　　接下來就是sort階段，也成為merge階段，因為這個階段的主要工作是執(zhí)行了歸并排序。從Map端拷貝到Reduce端的數(shù)據(jù)都是有序的，所以很適合歸并排序。zui終在Reduce端生成一個較大的文件作為Reduce的輸入。

　　zui后就是Reduce過程了，在這個過程中產(chǎn)生了zui終的輸出結(jié)果，并將其寫到HDFS上。

　　四、fsimage和edit的區(qū)別?

　　當(dāng)NN,SN要進(jìn)行數(shù)據(jù)同步時叫做checkpoint時就用到了fsimage與edit，fsimage是保存zui新的元數(shù)據(jù)的信息，當(dāng)fsimage數(shù)據(jù)到一定的大小事會去生成一個新的文件來保存元數(shù)據(jù)的信息，這個新的文件就是edit，edit會回滾zui新的數(shù)據(jù)。

　　五、簡單說一下hadoop的map-reduce模型

　　首先maptask會從本地文件系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成key-value形式的鍵值對集合，使用的是hadoop內(nèi)置的數(shù)據(jù)類型，如Text，Longwritable等。

　　將鍵值對集合輸入mapper進(jìn)行業(yè)務(wù)處理過程，將其轉(zhuǎn)化成需要的key-value再輸出。

　　之后會進(jìn)行一個partition分區(qū)操作，默認(rèn)使用的是hashpartitioner，可以通過重寫hashpartitioner的getPartition方法來自定義分區(qū)規(guī)則。

　　之后會對key進(jìn)行sort排序，grouping分組操作將相同key的value合并分組輸出，在這里可以使用自定義的數(shù)據(jù)類型，重寫WritableComparator的Comparator方法來自定義排序規(guī)則，重寫RawComparator的compara方法來自定義分組規(guī)則。

　　之后進(jìn)行一個combiner歸約操作，就是一個本地的reduce預(yù)處理，以減小shuffle，reducer的工作量。

　　Reducetask會用過網(wǎng)絡(luò)將各個數(shù)據(jù)收集進(jìn)行reduce處理，zui后將數(shù)據(jù)保存或者顯示，結(jié)束整個job。

　　六、運行hadoop集群需要哪些守護(hù)進(jìn)程?

　　DataNode,NameNode,TaskTracker和JobTracker都是運行Hadoop集群需要的守護(hù)進(jìn)程。

　　七、hadoop的TextInputFormat作用是什么，如何自定義實現(xiàn)?

　　InputFormat會在map操作之前對數(shù)據(jù)進(jìn)行兩方面的預(yù)處理。

　　1.是getSplits，返回的是InputSplit數(shù)組，對數(shù)據(jù)進(jìn)行Split分片，每片交給map操作一次。

　　2.是getRecordReader，返回的是RecordReader對象，對每個Split分片進(jìn)行轉(zhuǎn)換為key-value鍵值對格式傳遞給map常用的InputFormat是TextInputFormat，使用的是LineRecordReader對每個分片進(jìn)行鍵值對的轉(zhuǎn)換，以行偏移量作為鍵，行內(nèi)容作為值。

　　自定義類繼承InputFormat接口，重寫createRecordReader和isSplitable方法在createRecordReader中可以自定義分隔符。

　　八、hadoop和spark都是并行計算，那么他們有什么相同和區(qū)別?

　　兩者都使用mr模型來進(jìn)行并行計算，hadoop的一個作業(yè)稱為job，job里面分為maptask和reducetask，每個task都是在自己的進(jìn)程中運行的，當(dāng)task結(jié)束時，進(jìn)程也會結(jié)束。

　　Spark用戶提交的任務(wù)稱為application，一個application對應(yīng)一個SparkContext，app中存在多個job，沒觸發(fā)一個action操作就會產(chǎn)生一個job。

　　這些job可以并行或者串行執(zhí)行，每個job有多個stage，stage是shuffle過程中DAGSchaduler通過RDD之間的依賴關(guān)系劃分job而來的，每個stage里面有多個task，組成taskset有TaskSchaduler分發(fā)到各個executor中執(zhí)行，executor的生命周期是和application一樣的，即使沒有job運行也是存在的，所以task可以快速啟動讀取內(nèi)存進(jìn)行計算的。

　　Hadoop的job只有map和reduce操作，表達(dá)能力比較欠缺而且在mr過程中會重復(fù)的讀寫hdfs，造成大量的io操作，多個job需要自己管理關(guān)系。

　　Spark的迭代計算都是在內(nèi)存中進(jìn)行的，API中提供了大量的RDD操作join，groupby等，而且通過DAG圖可以實現(xiàn)良好的容錯。

　　九、為什么要用flume導(dǎo)入hdfs，hdfs的架構(gòu)是怎樣的?

　　Flume可以實時的導(dǎo)入數(shù)據(jù)到hdfs中，當(dāng)hdfs上的文件達(dá)到一個指定大小的時候會形成一個文件，或者超時所指定時間的話也形成一個文件。

　　文件都是存儲在datanode上的，namenode存儲著datanode的元數(shù)據(jù)信息，而namenode的元數(shù)據(jù)信息是存在內(nèi)存中的，所以當(dāng)文件切片很小或者很多的時候會卡死。

　　十、MR程序運行的時候會有什么比較常見的問題?

　　比如說作業(yè)中大部分都完成了，但是總有幾個reduce一直在運行。

　　這是因為這幾個reduce中的處理的數(shù)據(jù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他的reduce，可能是對鍵值對任務(wù)劃分的不均勻造成的數(shù)據(jù)傾斜。

　　解決的方法可以在分區(qū)的時候重新定義分區(qū)規(guī)則對于value數(shù)據(jù)很多的key可以進(jìn)行拆分、均勻打散等處理，或者是在map端的combiner中進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理的操作。

　　十一、簡單說一下hadoop和spark的shuffle過程

　　Hadoop：map端保存分片數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)收集到reduce端。

　　Spark：spark的shuffle實在DAGSchedular劃分Stage的時候產(chǎn)生的，TaskSchedular要分發(fā)Stage到各個worker的executor。減少shuffle可以提高性能。

　　十二、hive中存放的是什么?

　　表。

　　存的是和hdfs的映射關(guān)系，hive是邏輯上的數(shù)據(jù)倉庫，實際操作的都是hdfs上的文件，HQL就是用SQL語法來寫的MR程序。

　　十三、Hive與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的關(guān)系?

　　沒有關(guān)系，hive是數(shù)據(jù)倉庫，不能和數(shù)據(jù)庫一樣進(jìn)行實時的CRUD操作。

　　是一次寫入多次讀取的操作，可以看成是ETL的工具。

　　十四、Flume的工作及時是什么?

　　核心概念是agent，里面包括source，channel和sink三個組件。

　　Source運行在日志收集節(jié)點進(jìn)行日志采集，之后臨時存儲在channel中，sink負(fù)責(zé)將channel中的數(shù)據(jù)發(fā)送到目的地。

　　只有發(fā)送成功channel中的數(shù)據(jù)才會被刪除。

　　首先書寫flume配置文件，定義agent、source、channel和sink然后將其組裝，執(zhí)行flume-ng命令。

　　十五、Hbase行鍵列族的概念，物理模型，表的設(shè)計原則?

　　行鍵：是hbase表自帶的，每個行鍵對應(yīng)一條數(shù)據(jù)。

　　列族：是創(chuàng)建表時指定的，為列的集合，每個列族作為一個文件單獨存儲，存儲的數(shù)據(jù)都是字節(jié)數(shù)組，其中數(shù)據(jù)可以有很多，通過時間戳來區(qū)分。

　　物理模型：整個hbase表會拆分成多個region，每個region記錄著行鍵的起始點保存在不同的節(jié)點上，查詢時就是對各個節(jié)點的并行查詢，當(dāng)region很大時使用.META表存儲各個region的起始點，-ROOT又可以存儲.META的起始點。

　　Rowkey的設(shè)計原則：各個列族數(shù)據(jù)平衡，長度原則、相鄰原則，創(chuàng)建表的時候設(shè)置表放入regionserver緩存中，避免自動增長和時間，使用字節(jié)數(shù)組代替string，zui大長度64kb，zui好16字節(jié)以內(nèi)，按天分表，兩個字節(jié)散列，四個字節(jié)存儲時分毫秒。

　　列族的設(shè)計原則：盡可能少(按照列族進(jìn)行存儲，按照region進(jìn)行讀取，不必要的io操作)，經(jīng)常和不經(jīng)常使用的兩類數(shù)據(jù)放入不同列族中，列族名字盡可能短。

　　十六、請列出正常的hadoop集群中hadoop都分別需要啟動哪些進(jìn)程，他們的作用分別都是什么，請盡量列的詳細(xì)一些。

　　namenode：負(fù)責(zé)管理hdfs中文件塊的元數(shù)據(jù)，響應(yīng)客戶端請求，管理datanode上文件block的均衡，維持副本數(shù)量

　　Secondname:主要負(fù)責(zé)做checkpoint操作;也可以做冷備，對一定范圍內(nèi)數(shù)據(jù)做快照性備份。

　　Datanode:存儲數(shù)據(jù)塊，負(fù)責(zé)客戶端對數(shù)據(jù)塊的io請求

　　Jobtracker:管理任務(wù)，并將任務(wù)分配給tasktracker。

　　Tasktracker:執(zhí)行JobTracker分配的任務(wù)。

　　Resourcemanager、Nodemanager、Journalnode、Zookeeper、Zkfc

　　十七、請說明hive中SortBy、OrderBy、ClusterBy，DistributeBy各代表什么意思?

　　orderby：會對輸入做全局排序，因此只有一個reducer(多個reducer無法保證全局有序)。只有一個reducer，會導(dǎo)致當(dāng)輸入規(guī)模較大時，需要較長的計算時間。

　　sortby：不是全局排序，其在數(shù)據(jù)進(jìn)入reducer前完成排序。

　　distributeby：按照指定的字段對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分輸出到不同的reduce中。

　　clusterby：除了具有distributeby的功能外還兼具sortby的功能。

　　十八、HBase簡單讀寫流程?

　　讀：

　　找到要讀數(shù)據(jù)的region所在的RegionServer，然后按照以下順序進(jìn)行讀取：先去BlockCache讀取，若BlockCache沒有，則到Memstore讀取，若Memstore中沒有，則到HFile中去讀。

　　寫：

　　找到要寫數(shù)據(jù)的region所在的RegionServer，然后先將數(shù)據(jù)寫到WAL(Write-AheadLogging，預(yù)寫日志系統(tǒng))中，然后再將數(shù)據(jù)寫到Memstore等待刷新，回復(fù)客戶端寫入完成。

　　十九、HBase的特點是什么?

　　(1)hbase是一個分布式的基于列式存儲的數(shù)據(jù)庫，基于hadoop的HDFS存儲，zookeeper進(jìn)行管理。

　　(2)hbase適合存儲半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，對于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)字段不夠確定或者雜亂無章很難按一個概念去抽取的數(shù)據(jù)。

　　(3)hbase為null的記錄不會被存儲。

　　(4)基于的表包括rowkey，時間戳和列族。新寫入數(shù)據(jù)時，時間戳更新，同時可以查詢到以前的版本。

　　(5)hbase是主從結(jié)構(gòu)。Hmaster作為主節(jié)點，hregionserver作為從節(jié)點。

　　二十、請描述如何解決Hbase中region太小和region太大帶來的結(jié)果。

　　Region過大會發(fā)生多次compaction，將數(shù)據(jù)讀一遍并寫一遍到hdfs上，占用io，region過小會造成多次split，region會下線，影響訪問服務(wù)，調(diào)整hbase.heregion.max.filesize為256m。

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