Hadoop/Spark相关面试问题总结

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Hadoop/Spark相关面试问题总结


面试回来之后把其中比较重要的问题记了下来写了个总结: 
(答案在后面)

1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型

2、hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现

3、hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别

4、为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的

5、map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题

6、简单说一下hadoop和spark的shuffle过程

以下是自己的理解,如果有不对的地方希望各位大侠可以帮我指出来~:

1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型

首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合

使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable、text等

将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出

之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,可以通过重写hashpartitioner的getpartition方法来自定义分区规则

之后会对key进行进行sort排序,grouping分组操作将相同key的value合并分组输出,在这里可以使用自定义的数据类型,重写WritableComparator的Comparator方法来自定义排序规则,重写RawComparator的compara方法来自定义分组规则

之后进行一个combiner归约操作,其实就是一个本地段的reduce预处理,以减小后面shufle和reducer的工作量

reduce task会通过网络将各个数据收集进行reduce处理,最后将数据保存或者显示,结束整个job

2、hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现

InputFormat会在map操作之前对数据进行两方面的预处理 
1是getSplits,返回的是InputSplit数组,对数据进行split分片,每片交给map操作一次 
2是getRecordReader,返回的是RecordReader对象,对每个split分片进行转换为key-value键值对格式传递给map

常用的InputFormat是TextInputFormat,使用的是LineRecordReader对每个分片进行键值对的转换,以行偏移量作为键,行内容作为值

自定义类继承InputFormat接口,重写createRecordReader和isSplitable方法 
在createRecordReader中可以自定义分隔符

3、hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别

两者都是用mr模型来进行并行计算,hadoop的一个作业称为job,job里面分为map task和reduce task,每个task都是在自己的进程中运行的,当task结束时,进程也会结束

spark用户提交的任务成为application,一个application对应一个sparkcontext,app中存在多个job,每触发一次action操作就会产生一个job

这些job可以并行或串行执行,每个job中有多个stage,stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的,每个stage里面有多个task,组成taskset有TaskSchaduler分发到各个executor中执行,executor的生命周期是和app一样的,即使没有job运行也是存在的,所以task可以快速启动读取内存进行计算

hadoop的job只有map和reduce操作,表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs,造成大量的io操作,多个job需要自己管理关系

spark的迭代计算都是在内存中进行的,API中提供了大量的RDD操作如join,groupby等,而且通过DAG图可以实现良好的容错

4、为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的

flume可以实时的导入数据到hdfs中,当hdfs上的文件达到一个指定大小的时候会形成一个文件,或者超过指定时间的话也形成一个文件

文件都是存储在datanode上面的,namenode记录着datanode的元数据信息,而namenode的元数据信息是存在内存中的,所以当文件切片很小或者很多的时候会卡死

5、map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题

比如说作业中大部分都完成了,但是总有几个reduce一直在运行

这是因为这几个reduce中的处理的数据要远远大于其他的reduce,可能是因为对键值对任务划分的不均匀造成的数据倾斜

解决的方法可以在分区的时候重新定义分区规则对于value数据很多的key可以进行拆分、均匀打散等处理,或者是在map端的combiner中进行数据预处理的操作

6、简单说一下hadoop和spark的shuffle过程

hadoop:map端保存分片数据,通过网络收集到reduce端 
spark:spark的shuffle是在DAGSchedular划分Stage的时候产生的,TaskSchedule要分发Stage到各个worker的executor

减少shuffle可以提高性能

部分答案不是十分准确欢迎补充:-)

——-补充更新———

1、Hive中存放是什么? 
表。 
存的是和hdfs的映射关系,hive是逻辑上的数据仓库,实际操作的都是hdfs上的文件,HQL就是用sql语法来写的mr程序。

2、Hive与关系型数据库的关系? 
没有关系,hive是数据仓库,不能和数据库一样进行实时的CURD操作。 
是一次写入多次读取的操作,可以看成是ETL工具。

3、Flume工作机制是什么? 
核心概念是agent,里面包括source、chanel和sink三个组件。 
source运行在日志收集节点进行日志采集,之后临时存储在chanel中,sink负责将chanel中的数据发送到目的地。 
只有成功发送之后chanel中的数据才会被删除。 
首先书写flume配置文件,定义agent、source、chanel和sink然后将其组装,执行flume-ng命令。

4、Sqoop工作原理是什么? 
hadoop生态圈上的数据传输工具。 
可以将关系型数据库的数据导入非结构化的hdfs、hive或者bbase中,也可以将hdfs中的数据导出到关系型数据库或者文本文件中。 
使用的是mr程序来执行任务,使用jdbc和关系型数据库进行交互。 
import原理:通过指定的分隔符进行数据切分,将分片传入各个map中,在map任务中在每行数据进行写入处理没有reduce。 
export原理:根据要操作的表名生成一个java类,并读取其元数据信息和分隔符对非结构化的数据进行匹配,多个map作业同时执行写入关系型数据库

5、Hbase行健列族的概念,物理模型,表的设计原则? 
行健:是hbase表自带的,每个行健对应一条数据。 
列族:是创建表时指定的,为列的集合,每个列族作为一个文件单独存储,存储的数据都是字节数组,其中的数据可以有很多,通过时间戳来区分。 
物理模型:整个hbase表会拆分为多个region,每个region记录着行健的起始点保存在不同的节点上,查询时就是对各个节点的并行查询,当region很大时使用.META表存储各个region的起始点,-ROOT又可以存储.META的起始点。 
rowkey的设计原则:各个列簇数据平衡,长度原则、相邻原则,创建表的时候设置表放入regionserver缓存中,避免自动增长和时间,使用字节数组代替string,最大长度64kb,最好16字节以内,按天分表,两个字节散列,四个字节存储时分毫秒。 
列族的设计原则:尽可能少(按照列族进行存储,按照region进行读取,不必要的io操作),经常和不经常使用的两类数据放入不同列族中,列族名字尽可能短。

6、Spark Streaming和Storm有何区别? 
一个实时毫秒一个准实时亚秒,不过storm的吞吐率比较低。

7、mllib支持的算法? 
大体分为四大类,分类、聚类、回归、协同过滤。

8、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型? 
首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合。 
将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出。 
之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,可以通过重写hashpartitioner的getpartition方法来自定义分区规则。 
之后会对key进行进行sort排序,grouping分组操作将相同key的value合并分组输出。 
在这里可以使用自定义的数据类型,重写WritableComparator的Comparator方法来自定义排序规则,重写RawComparator的compara方法来自定义分组规则。 
之后进行一个combiner归约操作,其实就是一个本地段的reduce预处理,以减小后面shufle和reducer的工作量。 
reduce task会通过网络将各个数据收集进行reduce处理,最后将数据保存或者显示,结束整个job。

9、Hadoop平台集群配置、环境变量设置? 
zookeeper:修改zoo.cfg文件,配置dataDir,和各个zk节点的server地址端口,tickTime心跳时间默认是2000ms,其他超时的时间都是以这个为基础的整数倍,之后再dataDir对应目录下写入myid文件和zoo.cfg中的server相对应。

hadoop:修改 
hadoop-env.sh配置java环境变量 
core-site.xml配置zk地址,临时目录等 
hdfs-site.xml配置nn信息,rpc和http通信地址,nn自动切换、zk连接超时时间等 
yarn-site.xml配置resourcemanager地址 
mapred-site.xml配置使用yarn 
slaves配置节点信息 
格式化nn和zk。

hbase:修改 
hbase-env.sh配置java环境变量和是否使用自带的zk 
hbase-site.xml配置hdfs上数据存放路径,zk地址和通讯超时时间、master节点 
regionservers配置各个region节点 
zoo.cfg拷贝到conf目录下

spark: 
安装Scala 
修改spark-env.sh配置环境变量和master和worker节点配置信息

环境变量的设置:直接在/etc/profile中配置安装的路径即可,或者在当前用户的宿主目录下,配置在.bashrc文件中,该文件不用source重新打开shell窗口即可,配置在.bash_profile的话只对当前用户有效。

10、Hadoop性能调优?

调优可以通过系统配置、程序编写和作业调度算法来进行。 
hdfs的block.size可以调到128/256(网络很好的情况下,默认为64) 
调优的大头:mapred.map.tasks、mapred.reduce.tasks设置mr任务数(默认都是1) 
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum每台机器上的最大map任务数 
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum每台机器上的最大reduce任务数 
mapred.reduce.slowstart.completed.maps配置reduce任务在map任务完成到百分之几的时候开始进入 
这个几个参数要看实际节点的情况进行配置,reduce任务是在33%的时候完成copy,要在这之前完成map任务,(map可以提前完成) 
mapred.compress.map.output,mapred.output.compress配置压缩项,消耗cpu提升网络和磁盘io 
合理利用combiner 
注意重用writable对象

11、Hadoop高并发? 
首先肯定要保证集群的高可靠性,在高并发的情况下不会挂掉,支撑不住可以通过横向扩展。 
datanode挂掉了使用hadoop脚本重新启动。

12、hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现? 
InputFormat会在map操作之前对数据进行两方面的预处理。 
1是getSplits,返回的是InputSplit数组,对数据进行split分片,每片交给map操作一次 。 
2是getRecordReader,返回的是RecordReader对象,对每个split分片进行转换为key-value键值对格式传递给map。 
常用的InputFormat是TextInputFormat,使用的是LineRecordReader对每个分片进行键值对的转换,以行偏移量作为键,行内容作为值。 
自定义类继承InputFormat接口,重写createRecordReader和isSplitable方法 。 
在createRecordReader中可以自定义分隔符。

13、hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别? 
两者都是用mr模型来进行并行计算,hadoop的一个作业称为job,job里面分为map task和reduce task,每个task都是在自己的进程中运行的,当task结束时,进程也会结束。 
spark用户提交的任务成为application,一个application对应一个sparkcontext,app中存在多个job,每触发一次action操作就会产生一个job。 
这些job可以并行或串行执行,每个job中有多个stage,stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的,每个stage里面有多个task,组成taskset有TaskSchaduler分发到各个executor中执行,executor的生命周期是和app一样的,即使没有job运行也是存在的,所以task可以快速启动读取内存进行计算。 
hadoop的job只有map和reduce操作,表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs,造成大量的io操作,多个job需要自己管理关系。 
spark的迭代计算都是在内存中进行的,API中提供了大量的RDD操作如join,groupby等,而且通过DAG图可以实现良好的容错。

14、为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的? 
flume可以实时的导入数据到hdfs中,当hdfs上的文件达到一个指定大小的时候会形成一个文件,或者超过指定时间的话也形成一个文件。 
文件都是存储在datanode上面的,namenode记录着datanode的元数据信息,而namenode的元数据信息是存在内存中的,所以当文件切片很小或者很多的时候会卡死。

15、map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题? 
比如说作业中大部分都完成了,但是总有几个reduce一直在运行。 
这是因为这几个reduce中的处理的数据要远远大于其他的reduce,可能是因为对键值对任务划分的不均匀造成的数据倾斜。 
解决的方法可以在分区的时候重新定义分区规则对于value数据很多的key可以进行拆分、均匀打散等处理,或者是在map端的combiner中进行数据预处理的操作。

16、简单说一下hadoop和spark的shuffle过程? 
hadoop:map端保存分片数据,通过网络收集到reduce端。 
spark:spark的shuffle是在DAGSchedular划分Stage的时候产生的,TaskSchedule要分发Stage到各个worker的executor。 
减少shuffle可以提高性能。

17、RDD机制? 
rdd分布式弹性数据集,简单的理解成一种数据结构,是spark框架上的通用货币。 
所有算子都是基于rdd来执行的,不同的场景会有不同的rdd实现类,但是都可以进行互相转换。 
rdd执行过程中会形成dag图,然后形成lineage保证容错性等。 
从物理的角度来看rdd存储的是block和node之间的映射。

18、spark有哪些组件? 
(1)master:管理集群和节点,不参与计算。 
(2)worker:计算节点,进程本身不参与计算,和master汇报。 
(3)Driver:运行程序的main方法,创建spark context对象。 
(4)spark context:控制整个application的生命周期,包括dagsheduler和task scheduler等组件。 
(5)client:用户提交程序的入口。

19、spark工作机制? 
用户在client端提交作业后,会由Driver运行main方法并创建spark context上下文。 
执行add算子,形成dag图输入dagscheduler,按照add之间的依赖关系划分stage输入task scheduler。 
task scheduler会将stage划分为task set分发到各个节点的executor中执行。

20、spark的优化怎么做? 
通过spark-env文件、程序中sparkconf和set property设置。 
(1)计算量大,形成的lineage过大应该给已经缓存了的rdd添加checkpoint,以减少容错带来的开销。 
(2)小分区合并,过小的分区造成过多的切换任务开销,使用repartition。

21、kafka工作原理? 
producer向broker发送事件,consumer从broker消费事件。 
事件由topic区分开,每个consumer都会属于一个group。 
相同group中的consumer不能重复消费事件,而同一事件将会发送给每个不同group的consumer。

22、ALS算法原理? 
答:对于user-product-rating数据,als会建立一个稀疏的评分矩阵,其目的就是通过一定的规则填满这个稀疏矩阵。 
als会对稀疏矩阵进行分解,分为用户-特征值,产品-特征值,一个用户对一个产品的评分可以由这两个矩阵相乘得到。 
通过固定一个未知的特征值,计算另外一个特征值,然后交替反复进行最小二乘法,直至差平方和最小,即可得想要的矩阵。

23、kmeans算法原理? 
随机初始化中心点范围,计算各个类别的平均值得到新的中心点。 
重新计算各个点到中心值的距离划分,再次计算平均值得到新的中心点,直至各个类别数据平均值无变化。

24、canopy算法原理? 
根据两个阈值来划分数据,以随机的一个数据点作为canopy中心。 
计算其他数据点到其的距离,划入t1、t2中,划入t2的从数据集中删除,划入t1的其他数据点继续计算,直至数据集中无数据。

25、朴素贝叶斯分类算法原理? 
对于待分类的数据和分类项,根据待分类数据的各个特征属性,出现在各个分类项中的概率判断该数据是属于哪个类别的。

26、关联规则挖掘算法apriori原理? 
一个频繁项集的子集也是频繁项集,针对数据得出每个产品的支持数列表,过滤支持数小于预设值的项,对剩下的项进行全排列,重新计算支持数,再次过滤,重复至全排列结束,可得到频繁项和对应的支持数。

作者:@小黑

以下是自己的理解,如果有不对的地方希望各位大侠可以帮我指出来~:

1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型

首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合

使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable、text等

将键值对集合输入mapper进行业务处理过程,将其转换成需要的key-value在输出

之后会进行一个partition分区操作,默认使用的是hashpartitioner,可以通过重写hashpartitioner的getpartition方法来自定义分区规则

之后会对key进行进行sort排序,grouping分组操作将相同key的value合并分组输出,在这里可以使用自定义的数据类型,重写WritableComparator的Comparator方法来自定义排序规则,重写RawComparator的compara方法来自定义分组规则

之后进行一个combiner归约操作,其实就是一个本地段的reduce预处理,以减小后面shufle和reducer的工作量

reduce task会通过网络将各个数据收集进行reduce处理,最后将数据保存或者显示,结束整个job

2、hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现

InputFormat会在map操作之前对数据进行两方面的预处理 
1是getSplits,返回的是InputSplit数组,对数据进行split分片,每片交给map操作一次 
2是getRecordReader,返回的是RecordReader对象,对每个split分片进行转换为key-value键值对格式传递给map

常用的InputFormat是TextInputFormat,使用的是LineRecordReader对每个分片进行键值对的转换,以行偏移量作为键,行内容作为值

自定义类继承InputFormat接口,重写createRecordReader和isSplitable方法 
在createRecordReader中可以自定义分隔符

3、hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别

两者都是用mr模型来进行并行计算,hadoop的一个作业称为job,job里面分为map task和reduce task,每个task都是在自己的进程中运行的,当task结束时,进程也会结束

spark用户提交的任务成为application,一个application对应一个sparkcontext,app中存在多个job,每触发一次action操作就会产生一个job

这些job可以并行或串行执行,每个job中有多个stage,stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的,每个stage里面有多个task,组成taskset有TaskSchaduler分发到各个executor中执行,executor的生命周期是和app一样的,即使没有job运行也是存在的,所以task可以快速启动读取内存进行计算

hadoop的job只有map和reduce操作,表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs,造成大量的io操作,多个job需要自己管理关系

spark的迭代计算都是在内存中进行的,API中提供了大量的RDD操作如join,groupby等,而且通过DAG图可以实现良好的容错

4、为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的

flume可以实时的导入数据到hdfs中,当hdfs上的文件达到一个指定大小的时候会形成一个文件,或者超过指定时间的话也形成一个文件

文件都是存储在datanode上面的,namenode记录着datanode的元数据信息,而namenode的元数据信息是存在内存中的,所以当文件切片很小或者很多的时候会卡死

5、map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题

比如说作业中大部分都完成了,但是总有几个reduce一直在运行

这是因为这几个reduce中的处理的数据要远远大于其他的reduce,可能是因为对键值对任务划分的不均匀造成的数据倾斜

解决的方法可以在分区的时候重新定义分区规则对于value数据很多的key可以进行拆分、均匀打散等处理,或者是在map端的combiner中进行数据预处理的操作

6、简单说一下hadoop和spark的shuffle过程

hadoop:map端保存分片数据,通过网络收集到reduce端 
spark:spark的shuffle是在DAGSchedular划分Stage的时候产生的,TaskSchedule要分发Stage到各个worker的executor

减少shuffle可以提高性能

部分答案不是十分准确欢迎补充:-)

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