大数据常见面试题汇总（一）
2016-06-06 13:47
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生活的本质就是快乐地分享
引导技术往熟悉的地方引导
回答问题需要做到：
简洁、痛点
大数据的本质：从数据中挖掘价值
云计算的本质：共享服务
【某公司笔试面试题】
1\使用mr，spark ,spark sql编写word count程序
【Spark 版本】
val conf=new SparkConf().setAppName("wd").setMaster("local[1]")
val sc=new SparkContext(conf,2)
//加载
val lines=sc.textFile("tructField("name",DataTypes.StringType,true)")
val paris=lines.flatMap(line=>line.split("^A"))
val words=paris.map((_,1))
val result=words.reduceByKey(_+_).sortBy(x=>x._1,false)
//打印
result.foreach(
wds=>{
println("单词："+wds._1+" 个数："+wds._2)
}
)
sc.stop()
【spark sql版本】
val conf=new SparkConf().setAppName("sqlWd").setMaster("local[1]")
val sc=new SparkContext(conf)
val sqlContext=new SQLContext(sc)
//加载
val lines=sqlContext.textFile("E:\idea15\createRecommeder\data\words.txt")
val words=lines.flatMap(x=>x.split(" ")).map(y=>Row(y))
val structType=StructType(Array(StructField("name",DataTypes.StringType,true)))
val df=sqlContext.createDataFrame(rows,structType)
df.registerTempTable("t_word_count")
sqlContext.udf.register("num_word",(name:String)=>1)
sqlContext.sql("select name,num_word(name) from t_word_count").groupBy(df.col("name")).count().show()
sc.stop()
2\hive的使用，内外部表的区别，分区作用，UDF和Hive优化
(1)hive使用：仓库、工具
(2)hive内外部表：内部表数据永久删除，外部表数据删除后、其他人依然可以访问
(3)分区作用：防止数据倾斜
(4)UDF函数：用户自定义的函数(主要解决格式，计算问题)，需要继承UDF类
java代码实现
class TestUDFHive extends UDF {
public String evalute(String str){
try{
return "hello"+str
}catch(Exception e){
return str+"error"
}
}
}
(5)Hive优化：看做mapreduce处理
a\排序优化：sort by 效率高于 order by
b\分区：使用静态分区 (statu_date="20160516",location="beijin")，每个分区对应hdfs上的一个目录
c\减少job和task数量：使用表链接操作
d\解决groupby数据倾斜问题：设置hive.groupby.skewindata=true ，那么hive会自动负载均衡
e\小文件合并成大文件：表连接操作
f\使用UDF或UDAF函数：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/02/01/2888819.html
3\Hbase的rk设计，Hbase优化
a\rowkey:hbase三维存储中的关键(rowkey：行键 ，columnKey(family+quilaty)：列键 ，timestamp：时间戳)
\rowkey字典排序、越短越好
\使用id+时间：9527+20160517 \使用hash散列：dsakjkdfuwdsf+9527+20160518
\应用中，rowkey 一般10~100bytes,8字节的整数倍，有利于提高操作系统性能
b\Hbase优化
\分区：RegionSplit()方法 \NUMREGIONS=9
\column不超过3个
\硬盘配置，便于regionServer管理和数据备份及恢复
\分配合适的内存给regionserver
其他：
hbase查询
(1)get
(2)scan
使用startRow和endRow限制
4\Linux常用操作
a\awk：
awk -F:`BEGIN{print "name ip "}{print $1 $7} END{print "结束"}` /etc/passwd
last | head -5 |awk `BEGIN{print "name ip"}{print $1 $3}END{print "结束了"}`
b\sed
5\java线程2种方式实现、设计模式、链表操作、排序
(1)2种线程实现
a\Thread类继承
TestCL th=new TestCL()//类继承Thread
th.start()
b\实现Runnable接口
Thread th=new Thread(new Runnable(){
public void run(){
//实现
}
})
th.start()
(2)设计模式，分为4类
a\创建模式：如工厂模式、单例模式
b\结构模式：代理模式
c\行为模式：观察者模式
d\线程池模式
6\【最熟悉的一个项目简介、架构图、使用的技术、你负责哪块】
7\cdh集群监控
(1)数据库监控 (2)主机监控 (3)服务监控 (4)活动监控
8\计算机网络工作原理
将分散的机器通过数据通信原理连接起来，实现共享！
9\hadoop生态系统
hdfs\mapreduce\hive\hbase\zookeeper\flume
hdfs原理及各个模块的功能 mapreduce原理 mapreduce优化 数据倾斜
11系统维护：hadoop升级datanode节点
12\【讲解项目要点：数据量、多少人、分工、运行时间、项目使用机器、算法、技术】
13\【学会向对方提问】
14\jvm运行机制及内存原理
运行：
I加载.class文件
II管理并且分配内存
III垃圾回收
内存原理：
IJVM装载环境和配置
II装载JVM.dll 并初始化JVM.dll
IV 处理class类
15\hdfs、yarn参数调优
mapreduce.job.jvm.num.tasks
默认为1，设置为 -1，重用jvm
16\Hbase、Hive、impala、zookeeper、Storm、spark原理和使用方法、使用其架构图讲解
【某公司笔试题】
1、如何为一个hadoop任务设置mappers的数量
答案：
使用job.setNumMapTask(int n)手动分割，这是不靠谱的
官方文档：“Note: This is only a hint to the framework”说明这个方法只是提示作用，不起决定性作用
实际上要用公式计算：
Max（min.split，min（max.split，block））就设置分片的最大最下值 computeSplitSize（）设置
参考：http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/7440111
2、有可能使hadoop任务输出到多个目录中么？如果可以，怎么做？
答案：在1.X版本后使用MultipleOutputs.java类实现
源码：
MultipleOutputs.addNamedOutput(conf, "text2", TextOutputFormat.class, Long.class, String.class);
MultipleOutputs.addNamedOutput(conf, "text3", TextOutputFormat.class, Long.class, String.class);
参考：http://my.oschina.net/leejun2005/blog/94706
发音：Multiple['m?lt?pl]--》许多的
3、如何为一个hadoop任务设置要创建的reducer的数量
答案：job.setNumReduceTask(int n)
或者调整hdfs-site.xml中的mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum默认参数值
4、在hadoop中定义的主要公用InputFormats中，哪一个是默认值：
(A)TextInputFormat
(B)KeyValueInputFormat
(C)SequenceFileInputFormat
答案：A
5、两个类TextInputFormat和KeyValueTextInputFormat的区别？
答案：
?FileInputFormat的子类：
TextInputFormat（默认类型，键是LongWritable类型，值为Text类型，key为当前行在文件中的偏移量，value为当前行本身）；
?KeyValueTextInputFormat(适合文件自带key，value的情况，只要指定分隔符即可，比较实用，默认是\t分割)；
源码：
String sepStr =job.get("mapreduce.input.keyvaluelinerecordreader.key.value.separator","\t");
注意：在自定义输入格式时，继承FileInputFormat父类
参考：http://www.cnblogs.com/vichao/archive/2013/06/06/3118100.html
6、在一个运行的hadoop任务中，什么是InputSpilt?
答案：InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件实际的切割，只是记录了要处理的数据的位置（包括文件的path和hosts）和长度（由start和length决定），默认情况下与block一样大。
拓展：需要在定义InputSplit后，展开讲解mapreduce的原理
7、Hadoop框架中，文件拆分是怎么被调用的？
答案：JobTracker， 创建一个InputFormat的 实例，调用它的getSplits()方法，把输入目录的文件拆分成FileSplist作 为Mapper task 的输入，生成Mapper task加入Queue。
源码中体现了拆分的数量
long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
long minSize = Math.max(job.getLong(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.
FileInputFormat.SPLIT_MINSIZE, 1), minSplitSize);//minSplitSize默认是1
8、分别举例什么情况下使用combiner,什么情况下不会使用？
答案：Combiner适用于对记录汇总的场景（如求和），但是，求平均数的场景就不能使用Combiner了
9、Hadoop中job和Tasks之间的区别是什么？
答案：
job是工作的入口，负责控制、追踪、管理任务，也是一个进程
包含map task和reduce task
Tasks是map和reduce里面的步骤，主要用于完成任务，也是线程
10、Hadoop中通过拆分任务到多个节点运行来实现并行计算，但是某些节点运行较慢会拖慢整个任务的运行，hadoop采用何种机制应对这种情况？
答案：结果查看监控日志，得知产生这种现象的原因是数据倾斜问题
解决：
(1)调整拆分mapper的数量（partition数量）
(2)增加jvm
(3)适当地将reduce的数量变大
11、流API中的什么特性带来可以使map reduce任务可以以不同语言(如perl\ruby\awk等)实现的灵活性？
答案：用可执行文件作为Mapper和Reducer，接受的都是标准输入，输出的都是标准输出
参考：http://www.web520.cn/archives/9220
12、参考下面的M/R系统的场景：
--HDFS块大小为64MB
--输入类型为FileInputFormat
--有3个文件的大小分别是：64k 65MB 127MB
Hadoop框架会把这些文件拆分为多少块？
答案：
64k------->一个block
65MB---->两个文件：64MB是一个block，1MB是一个block
127MB--->两个文件：64MB是一个block,63MB是一个block
13、Hadoop中的RecordReader的作用是什么？
答案：属于split和mapper之间的一个过程
将inputsplit输出的行为一个转换记录，成为key-value的记录形式提供给mapper
14、Map阶段结束后，Hadoop框架会处理：Partitioning ,shuffle 和sort,在这个阶段都会发生了什么？
答案：
MR一共有四个阶段，split map shuff reduce 在执行完map之后，可以对map的输出结果进行分区，
分区：这块分片确定到哪个reduce去计算(汇总)
排序：在每个分区中进行排序，默认是按照字典顺序。
Group：在排序之后进行分组
15、如果没有定义partitioner,那么数据在被送达reducer前是如何被分区的？
答案：
Partitioner是在map函数执行context.write()时被调用。
用户可以通过实现自定义的?Partitioner来控制哪个key被分配给哪个?Reducer。
查看源码知道：
如果没有定义partitioner，那么会走默认的分区Hashpartitioner
public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
}
参考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47339755
16、什么是Combiner?
答案：这是一个hadoop优化性能的步骤，它发生在map与reduce之间
目的：解决了数据倾斜的问题，减轻网络压力，实际上时减少了maper的输出
源码信息如下：
public void reduce(Text key, Iterator<LongWritable> values,
OutputCollector<Text, LongWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
LongWritable maxValue = null;
while (values.hasNext()) {
LongWritable value = values.next();
if (maxValue == null) {
maxValue = value;
} else if (value.compareTo(maxValue) > 0) {
maxValue = value;
}
}
output.collect(key, maxValue);
}
在collect实现类中，有这样一段方法
public synchronized void collect(K key, V value)
throws IOException {
outCounter.increment(1);
writer.append(key, value);
if ((outCounter.getValue() % progressBar) == 0) {
progressable.progress();
}
}
下面是说明输出数量达到10000时，开始合并为一个maper
public static final long DEFAULT_COMBINE_RECORDS_BEFORE_PROGRESS = 10000;
Mapreduce原理详解： http://my.oschina.net/itblog/blog/275294
引导技术往熟悉的地方引导
回答问题需要做到：
简洁、痛点
大数据的本质：从数据中挖掘价值
云计算的本质：共享服务
【某公司笔试面试题】
1\使用mr，spark ,spark sql编写word count程序
【Spark 版本】
val conf=new SparkConf().setAppName("wd").setMaster("local[1]")
val sc=new SparkContext(conf,2)
//加载
val lines=sc.textFile("tructField("name",DataTypes.StringType,true)")
val paris=lines.flatMap(line=>line.split("^A"))
val words=paris.map((_,1))
val result=words.reduceByKey(_+_).sortBy(x=>x._1,false)
//打印
result.foreach(
wds=>{
println("单词："+wds._1+" 个数："+wds._2)
}
)
sc.stop()
【spark sql版本】
val conf=new SparkConf().setAppName("sqlWd").setMaster("local[1]")
val sc=new SparkContext(conf)
val sqlContext=new SQLContext(sc)
//加载
val lines=sqlContext.textFile("E:\idea15\createRecommeder\data\words.txt")
val words=lines.flatMap(x=>x.split(" ")).map(y=>Row(y))
val structType=StructType(Array(StructField("name",DataTypes.StringType,true)))
val df=sqlContext.createDataFrame(rows,structType)
df.registerTempTable("t_word_count")
sqlContext.udf.register("num_word",(name:String)=>1)
sqlContext.sql("select name,num_word(name) from t_word_count").groupBy(df.col("name")).count().show()
sc.stop()
2\hive的使用，内外部表的区别，分区作用，UDF和Hive优化
(1)hive使用：仓库、工具
(2)hive内外部表：内部表数据永久删除，外部表数据删除后、其他人依然可以访问
(3)分区作用：防止数据倾斜
(4)UDF函数：用户自定义的函数(主要解决格式，计算问题)，需要继承UDF类
java代码实现
class TestUDFHive extends UDF {
public String evalute(String str){
try{
return "hello"+str
}catch(Exception e){
return str+"error"
}
}
}
(5)Hive优化：看做mapreduce处理
a\排序优化：sort by 效率高于 order by
b\分区：使用静态分区 (statu_date="20160516",location="beijin")，每个分区对应hdfs上的一个目录
c\减少job和task数量：使用表链接操作
d\解决groupby数据倾斜问题：设置hive.groupby.skewindata=true ，那么hive会自动负载均衡
e\小文件合并成大文件：表连接操作
f\使用UDF或UDAF函数：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/02/01/2888819.html
3\Hbase的rk设计，Hbase优化
a\rowkey:hbase三维存储中的关键(rowkey：行键 ，columnKey(family+quilaty)：列键 ，timestamp：时间戳)
\rowkey字典排序、越短越好
\使用id+时间：9527+20160517 \使用hash散列：dsakjkdfuwdsf+9527+20160518
\应用中，rowkey 一般10~100bytes,8字节的整数倍，有利于提高操作系统性能
b\Hbase优化
\分区：RegionSplit()方法 \NUMREGIONS=9
\column不超过3个
\硬盘配置，便于regionServer管理和数据备份及恢复
\分配合适的内存给regionserver
其他：
hbase查询
(1)get
(2)scan
使用startRow和endRow限制
4\Linux常用操作
a\awk：
awk -F:`BEGIN{print "name ip "}{print $1 $7} END{print "结束"}` /etc/passwd
last | head -5 |awk `BEGIN{print "name ip"}{print $1 $3}END{print "结束了"}`
b\sed
5\java线程2种方式实现、设计模式、链表操作、排序
(1)2种线程实现
a\Thread类继承
TestCL th=new TestCL()//类继承Thread
th.start()
b\实现Runnable接口
Thread th=new Thread(new Runnable(){
public void run(){
//实现
}
})
th.start()
(2)设计模式，分为4类
a\创建模式：如工厂模式、单例模式
b\结构模式：代理模式
c\行为模式：观察者模式
d\线程池模式
6\【最熟悉的一个项目简介、架构图、使用的技术、你负责哪块】
7\cdh集群监控
(1)数据库监控 (2)主机监控 (3)服务监控 (4)活动监控
8\计算机网络工作原理
将分散的机器通过数据通信原理连接起来，实现共享！
9\hadoop生态系统
hdfs\mapreduce\hive\hbase\zookeeper\flume
hdfs原理及各个模块的功能 mapreduce原理 mapreduce优化 数据倾斜
11系统维护：hadoop升级datanode节点
12\【讲解项目要点：数据量、多少人、分工、运行时间、项目使用机器、算法、技术】
13\【学会向对方提问】
14\jvm运行机制及内存原理
运行：
I加载.class文件
II管理并且分配内存
III垃圾回收
内存原理：
IJVM装载环境和配置
II装载JVM.dll 并初始化JVM.dll
IV 处理class类
15\hdfs、yarn参数调优
mapreduce.job.jvm.num.tasks
默认为1，设置为 -1，重用jvm
16\Hbase、Hive、impala、zookeeper、Storm、spark原理和使用方法、使用其架构图讲解
【某公司笔试题】
1、如何为一个hadoop任务设置mappers的数量
答案：
使用job.setNumMapTask(int n)手动分割，这是不靠谱的
官方文档：“Note: This is only a hint to the framework”说明这个方法只是提示作用，不起决定性作用
实际上要用公式计算：
Max（min.split，min（max.split，block））就设置分片的最大最下值 computeSplitSize（）设置
参考：http://blog.csdn.net/strongerbit/article/details/7440111
2、有可能使hadoop任务输出到多个目录中么？如果可以，怎么做？
答案：在1.X版本后使用MultipleOutputs.java类实现
源码：
MultipleOutputs.addNamedOutput(conf, "text2", TextOutputFormat.class, Long.class, String.class);
MultipleOutputs.addNamedOutput(conf, "text3", TextOutputFormat.class, Long.class, String.class);
参考：http://my.oschina.net/leejun2005/blog/94706
发音：Multiple['m?lt?pl]--》许多的
3、如何为一个hadoop任务设置要创建的reducer的数量
答案：job.setNumReduceTask(int n)
或者调整hdfs-site.xml中的mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum默认参数值
4、在hadoop中定义的主要公用InputFormats中，哪一个是默认值：
(A)TextInputFormat
(B)KeyValueInputFormat
(C)SequenceFileInputFormat
答案：A
5、两个类TextInputFormat和KeyValueTextInputFormat的区别？
答案：
?FileInputFormat的子类：
TextInputFormat（默认类型，键是LongWritable类型，值为Text类型，key为当前行在文件中的偏移量，value为当前行本身）；
?KeyValueTextInputFormat(适合文件自带key，value的情况，只要指定分隔符即可，比较实用，默认是\t分割)；
源码：
String sepStr =job.get("mapreduce.input.keyvaluelinerecordreader.key.value.separator","\t");
注意：在自定义输入格式时，继承FileInputFormat父类
参考：http://www.cnblogs.com/vichao/archive/2013/06/06/3118100.html
6、在一个运行的hadoop任务中，什么是InputSpilt?
答案：InputSplit是MapReduce对文件进行处理和运算的输入单位，只是一个逻辑概念，每个InputSplit并没有对文件实际的切割，只是记录了要处理的数据的位置（包括文件的path和hosts）和长度（由start和length决定），默认情况下与block一样大。
拓展：需要在定义InputSplit后，展开讲解mapreduce的原理
7、Hadoop框架中，文件拆分是怎么被调用的？
答案：JobTracker， 创建一个InputFormat的 实例，调用它的getSplits()方法，把输入目录的文件拆分成FileSplist作 为Mapper task 的输入，生成Mapper task加入Queue。
源码中体现了拆分的数量
long goalSize = totalSize / (numSplits == 0 ? 1 : numSplits);
long minSize = Math.max(job.getLong(org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.
FileInputFormat.SPLIT_MINSIZE, 1), minSplitSize);//minSplitSize默认是1
8、分别举例什么情况下使用combiner,什么情况下不会使用？
答案：Combiner适用于对记录汇总的场景（如求和），但是，求平均数的场景就不能使用Combiner了
9、Hadoop中job和Tasks之间的区别是什么？
答案：
job是工作的入口，负责控制、追踪、管理任务，也是一个进程
包含map task和reduce task
Tasks是map和reduce里面的步骤，主要用于完成任务，也是线程
10、Hadoop中通过拆分任务到多个节点运行来实现并行计算，但是某些节点运行较慢会拖慢整个任务的运行，hadoop采用何种机制应对这种情况？
答案：结果查看监控日志，得知产生这种现象的原因是数据倾斜问题
解决：
(1)调整拆分mapper的数量（partition数量）
(2)增加jvm
(3)适当地将reduce的数量变大
11、流API中的什么特性带来可以使map reduce任务可以以不同语言(如perl\ruby\awk等)实现的灵活性？
答案：用可执行文件作为Mapper和Reducer，接受的都是标准输入，输出的都是标准输出
参考：http://www.web520.cn/archives/9220
12、参考下面的M/R系统的场景：
--HDFS块大小为64MB
--输入类型为FileInputFormat
--有3个文件的大小分别是：64k 65MB 127MB
Hadoop框架会把这些文件拆分为多少块？
答案：
64k------->一个block
65MB---->两个文件：64MB是一个block，1MB是一个block
127MB--->两个文件：64MB是一个block,63MB是一个block
13、Hadoop中的RecordReader的作用是什么？
答案：属于split和mapper之间的一个过程
将inputsplit输出的行为一个转换记录，成为key-value的记录形式提供给mapper
14、Map阶段结束后，Hadoop框架会处理：Partitioning ,shuffle 和sort,在这个阶段都会发生了什么？
答案：
MR一共有四个阶段，split map shuff reduce 在执行完map之后，可以对map的输出结果进行分区，
分区：这块分片确定到哪个reduce去计算(汇总)
排序：在每个分区中进行排序，默认是按照字典顺序。
Group：在排序之后进行分组
15、如果没有定义partitioner,那么数据在被送达reducer前是如何被分区的？
答案：
Partitioner是在map函数执行context.write()时被调用。
用户可以通过实现自定义的?Partitioner来控制哪个key被分配给哪个?Reducer。
查看源码知道：
如果没有定义partitioner，那么会走默认的分区Hashpartitioner
public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
public int getPartition(K key, V value, int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
}
参考：http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/47339755
16、什么是Combiner?
答案：这是一个hadoop优化性能的步骤，它发生在map与reduce之间
目的：解决了数据倾斜的问题，减轻网络压力，实际上时减少了maper的输出
源码信息如下：
public void reduce(Text key, Iterator<LongWritable> values,
OutputCollector<Text, LongWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
LongWritable maxValue = null;
while (values.hasNext()) {
LongWritable value = values.next();
if (maxValue == null) {
maxValue = value;
} else if (value.compareTo(maxValue) > 0) {
maxValue = value;
}
}
output.collect(key, maxValue);
}
在collect实现类中，有这样一段方法
public synchronized void collect(K key, V value)
throws IOException {
outCounter.increment(1);
writer.append(key, value);
if ((outCounter.getValue() % progressBar) == 0) {
progressable.progress();
}
}
下面是说明输出数量达到10000时，开始合并为一个maper
public static final long DEFAULT_COMBINE_RECORDS_BEFORE_PROGRESS = 10000;
Mapreduce原理详解： http://my.oschina.net/itblog/blog/275294
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