一、RDD常用算子再次实验

一、RDD常用算子再次实验

1、准备20-30秒的自我介绍，有特色些的

2、画出你们的大数据架构，针对架构提问，如何做到精准一次、小文件规避？

• MapReduce离线架构图，有哪些环节，什么到什么地方有哪些东西，为什么要这么选择这个架构；为什么要选择MapReduce或者spark；不要具体落地到某个业务场景中去；要搞成一个通用形态的架构，比如数据到hdfs采用什么格式，选择什么压缩方式？
• 为什么要选择压缩，压缩带来的好处是什么，生产需要分清楚是什么样的场景？
• 生产上小文件的规避，为什么hadoop不怕数据量大，怕的是数据量小；说清楚hadoop的架构，Hadoop的元数据存储； -->小文件会导致namenode管理不过来；
• hdfs中的路径是否占用元数据的内存？占的话，占多少内存？答：会占内存，不同版本占的内存还不一样。
• 小文件会产生什么样的问题，对生产上的集群会产生什么样的结果？

3、画出Yarn的工作流程？

• Mapreduce在yarn的执行流程、Spark在yarn上得执行流程、Flink在yarn的执行流程、Storm在yarn上的执行流程

4、你们使用的Spark运行模式？

• local[]、local[*]、K8s

5、Yarn的调度有哪几种？你们用的是哪几种？如果申请的资源，在yarn的队列里资源不够，怎么处理？

6、Spark用的版本？Spark内存管理，画出来，给一个案例，executor要申请300内存的过程？

• Spark2.4.2版本，需要往前说一点，新特性不稳定；

假设你们公司使用的是CDH集群：建议Spark使用社区版本，在调度机上部署我们需要的Spark版本，Impala才是cloudera公司的亲儿子；在CM中没有安装Spark，外挂了一个Spark，Spark on Yarn我们需要监控什么，监控yarn的8088端口上看；

• 自行百度CM自带的Spark如何替换成自己编译的Spark？

7、HDFS高可用采用哪种方式？NN落盘的两个文件叫什么？主备NN实现高可用的流程？

• Hadoop高级班的课程

8、HDFS NN的内存管理：

• 与小文件的处理息息相关，美团面试的一篇文章；

9、现场看一个生产上的案例：HDFS block丢失，怎么办？

10、查看hdfs上一个目录下的文件数和空间大小的命令？

• hdfs dfs -du -sh 空间大小

11、Scala中left和right join的区别？

• 都讲了如何使用方法打印出来内容？

12、说说你对Hadoop的认识？

• 广义、狭义上的hadoop；说清楚hdfs的架构，每个东西的职责；HadoopHA架构；Yarn、Yarn的HA，小文件的产生原因，小文件的处理。

13、Hadoop1.X和hadoop2.x的区别？
在1中，都是单点的，一出问题，整个集群全挂了；

14、Hadoop生产上用什么格式文件和压缩？压缩？

15、reduceByKey和groupByKey的区别？

16、宽依赖和窄依赖？

17、如何保证yarn的高可用，yarn在挂掉后，未执行的作业应该怎么处理？

18、小文件合并的方案？

• 归档

19、说几个Spark项目开发中遇到的问题，和解决的方案？

20、每天的数据量多少？生产集群规模有多大？

• 可以说一天是200-300g左右的数据量，按照时间、业务线来计算。

21、阐述一下最近开发的项目，以及担任的角色位置？

• 大数据开发的项目是商用还是自研的平台

22、数据倾斜的场景和解决方案？

23、Hive执行哪些操作会触发MR？哪些操作不会触发MR？

• 有个参数能够控制哪些参数触发MR，聚合计算肯定触发MR，如count

24、如何处理数据倾斜？

25、RDD的五大特性？

• 务必要掌握的，需要详细了解

26、Scala的隐式转换和使用？

27、JVM运行时的数据区域？

28、mr的计算流程？详细到什么程度，inputsplit怎么拆文件，拆文件的时候有没有分片？

• LineRecordReader.java

29、Hive和关系型数据的关系，作对比？

• 关系型数据库的延时性较低，Hive是做离线处理的

30、Hadoop有哪些优化，调优点？

31、阐述对Hive分区、分桶的理解？

32、比如1条记录10个字节X天数X副本数 = xxx；xxx乘以业务线=…；N台机器

33、hive和hdfs文件之间的联系？

34、Hive的实现原理？

35、spark和mapreduce的区别？

36、spark对于oom从什么角度下手调整？
从JVM的底层去说

37、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序

38、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词

39、编程题B：

1.年/月/日/xxx.jpg ， 文件夹以 这个形式组织。
2.新建文件夹，将所有jpg文件拷贝到该文件夹，更名为 年_月_日_xxx.jpg。
3.监控文件夹，如果有增加的jpg文件，自动同步到新文件夹。
4.jpg文件只增加不删除。

40、除了spark之外的大数据处理框架？
flink

41、StringBuilder和StringBuffer的区别？HashMap和HashTable
线程安全和线程不安全

42、二叉树的数据结构是什么样的？

43、你了解Hive的元数据管理？Hive有哪些原理性的了解？AST和Operator Tree的了解？

44、你觉得join该怎么优化？

• mapjoin，大表和大表的join又该怎么优化，加桶

45、Hive的数据倾斜，Hive能加索引么？可以但是没必要

46、Spark-Core中的flatMap？

47、小文件的合并？

• 归档

48、最近一个项目的架构，你所负责的模块

原理性的东西：SQL语句是如何转换成MapReduce执行的？

• HIve是一个基于Hadoop的数据仓库系统，在各大公司都有广泛的应用，美团数据仓库是基于Hive的搭建，每天执行N次的Hive ETL计算流程，负责每天数百G的数据存储和分析，Hive的稳定性和性能对我们的数据分析是非常关键的。

MapReduce实现SQL操作的基本原理：

一个普通Join的实现原理：

select u.name,o.orderid from order o join user u on o.oid=u.uid;

在map的输出value中为不同的数据打上不同的tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源；

a join b on a.uid=b.uid；join会存在shuffle的情况；

groupBy的实现原理：

将groupBy的字段组合为map的输出的key值，利用MapReduce的排序，在reduce阶段保存LastKey区分不同的key。MapReduce的过程如下（这里只是说明reducedaunt的非hasg聚合过程）

select rank,level,count(*) from score group by rank,level;

不管是join还是group by 根据他们的条件进行shuffle；再利用mr的shuffle机制，相同的key分发到一个reduce上去，最终做我们的聚合操作。

distinct的实现原理：

explain：
The Abstract Syntax Tree for the query
The dependencies between the different stages of the plan
The description of each of the stages

Hive使用Antlr实现SQL的词法和语法解析，Antlr是一种语言识别工具，可以用来构造领域语言。把SQL字符串转换成AST

抽象语法树：比较复杂

Queryblock：

再把Queryblock转换成操作符：TableScanoperator

Join shuffle：根据一定的规则进行map端数据分发到reduce上去，某一个或者某几个规则所对应的的数据量比较大

木桶原理：一个木桶所能装的水是由最短的板决定的；同理，一个作业的性能就取决于里面job最慢的那个，短板原理。

假设第一个中有1亿条数据，第二个中只有2条，就是数据扎堆在某个key上；存在两种情况：能跑出来，但是比较慢；2、不能跑出来：OOM情况

在使用Hive、MapReduce、Spark进行离线处理时的注意事项：
1）、input
格式问题（存储）

2）、temp
计算要快

3）、output
输出格式问题

ETL过后的一张大宽表，不可能说所有的SQL都去查询这张大宽表；如果两张SQL表的语句类似，需要合理利用中间结果集，需要减轻读大宽表的性能；从语法层面：set xxx = yyy;

reduce个数设置 ==>决定了输出的文件个数，reduce个数越多会导致小文件很多，reduce个数少又会导致跑的比较慢；要自己进行权衡，结合数据量和公司资源的情况。