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Hadoop大数据面试题全版本,必看跳槽指南!

2018-06-06 09:52    来源:简书  作者: 简书 编辑: 赵钰莹

  【IT168 评论】以下资料来源于互联网,很多都是面试者们去面试的时候遇到的问题,我对其中有的问题做了稍许修改了并回答了部分空白问题,有些考题出的的确不是很好,但也不乏有很好的题目,这些都是基于真实面试而来,希望对即将面试或想继续学习hadoop,大数据等方向的朋友有所帮助!

Hadoop大数据面试题全版本,必看跳槽指南!

  1.0 简要描述如何安装配置apache的一个开源hadoop,只描述即可,无需列出具体步骤,列出具体步骤更好。

  1使用root账户登录

  2 修改IP

  3 修改host主机名

  4 配置SSH免密码登录

  5 关闭防火墙

  6 安装JDK

  6 解压hadoop安装包

  7 配置hadoop的核心文件 hadoop-env.sh,core-site.xml , mapred-site.xml , hdfs-site.xml

  8 配置hadoop环境变量

  9 格式化 hadoop namenode-format

  10 启动节点start-all.sh

  2.0 请列出正常的hadoop集群中hadoop都分别需要启动 哪些进程,他们的作用分别都是什么,请尽量列的详细一些。

  答:namenode:负责管理hdfs中文件块的元数据,响应客户端请求,管理datanode上文件block的均衡,维持副本数量

  Secondname:主要负责做checkpoint操作;也可以做冷备,对一定范围内数据做快照性备份。

  Datanode:存储数据块,负责客户端对数据块的io请求

  Jobtracker :管理任务,并将任务分配给 tasktracker。

  Tasktracker: 执行JobTracker分配的任务。

  Resourcemanager

  Nodemanager

  Journalnode

  Zookeeper

  Zkfc

  3.0请写出以下的shell命令

  (1)杀死一个job

  (2)删除hdfs上的 /tmp/aaa目录

  (3)加入一个新的存储节点和删除一个节点需要执行的命令

  答:(1)hadoop job –list 得到job的id,然后执 行 hadoop job -kill jobId就可以杀死一个指定jobId的job工作了。

  (2)hadoopfs -rmr /tmp/aaa

  (3) 增加一个新的节点在新的几点上执行

  Hadoop daemon.sh start datanode

  Hadooop daemon.sh start tasktracker/nodemanager

  下线时,要在conf目录下的excludes文件中列出要下线的datanode机器主机名

  然后在主节点中执行 hadoop dfsadmin -refreshnodes à下线一个datanode

  删除一个节点的时候,只需要在主节点执行

  hadoop mradmin -refreshnodes ---à下线一个tasktracker/nodemanager

  4.0 请列出你所知道的hadoop调度器,并简要说明其工作方法

  答:Fifo schedular :默认,先进先出的原则

  Capacity schedular :计算能力调度器,选择占用最小、优先级高的先执行,依此类推。

  Fair schedular:公平调度,所有的 job 具有相同的资源。

  5.0 请列出你在工作中使用过的开发mapreduce的语言

  答:java,hive,(python,c++)hadoop streaming

  6.0 当前日志采样格式为

  a , b , c , d

  b , b , f , e

  a , a , c , f

  请你用最熟悉的语言编写mapreduce,计算第四列每个元素出现的个数

  答:

  public classWordCount1 {

  public static final String INPUT_PATH ="hdfs://hadoop0:9000/in";

  public static final String OUT_PATH ="hdfs://hadoop0:9000/out";

  public static void main(String[] args)throws Exception {

  Configuration conf = newConfiguration();

  FileSystem fileSystem =FileSystem.get(conf);

  if(fileSystem.exists(newPath(OUT_PATH))){}

  fileSystem.delete(newPath(OUT_PATH),true);

  Job job = newJob(conf,WordCount1.class.getSimpleName());

  //1.0读取文件,解析成key,value对

  FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath(INPUT_PATH));

  //2.0写上自己的逻辑,对输入的可以,value进行处理,转换成新的key,value对进行输出

  job.setMapperClass(MyMapper.class);

  job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

  job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

  //3.0对输出后的数据进行分区

  //4.0对分区后的数据进行排序,分组,相同key的value放到一个集合中

  //5.0对分组后的数据进行规约

  //6.0对通过网络将map输出的数据拷贝到reduce节点

  //7.0 写上自己的reduce函数逻辑,对map输出的数据进行处理

  job.setReducerClass(MyReducer.class);

  job.setOutputKeyClass(Text.class);

  job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

  FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(OUT_PATH));

  job.waitForCompletion(true);

  }

  static class MyMapper extendsMapper{

  @Override

  protected void map(LongWritablek1, Text v1,

  org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Contextcontext)

  throws IOException,InterruptedException {

  String[] split =v1.toString().split("\t");

  for(String words :split){

  context.write(split[3],1);

           }

      }

  }

  static class MyReducer extends Reducer{

  protected void reduce(Text k2,Iterable v2,

  org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Contextcontext)

  throws IOException,InterruptedException {

  Long count = 0L;

  for(LongWritable time :v2){

  count += time.get();

  }

  context.write(v2, newLongWritable(count));

          }

     }

  }

  7.0 你认为用java , streaming , pipe方式开发map/reduce , 各有哪些优点

  就用过 java 和 hiveQL。

  Java 写 mapreduce 可以实现复杂的逻辑,如果需求简单,则显得繁琐。

  HiveQL 基本都是针对 hive 中的表数据进行编写,但对复杂的逻辑(杂)很难进行实现。写起来简单。

  8.0 hive有哪些方式保存元数据,各有哪些优点

  三种:自带内嵌数据库derby,挺小,不常用,只能用于单节点

  mysql常用

  上网上找了下专业名称:single user mode..multiuser mode...remote user mode

  9.0 请简述hadoop怎样实现二级排序(就是对key和value双排序)

  第一种方法是,Reducer将给定key的所有值都缓存起来,然后对它们再做一个Reducer内排序。但是,由于Reducer需要保存给定key的所有值,可能会导致出现内存耗尽的错误。

  第二种方法是,将值的一部分或整个值加入原始key,生成一个组合key。这两种方法各有优势,第一种方法编写简单,但并发度小,数据量大的情况下速度慢(有内存耗尽的危险),

  第二种方法则是将排序的任务交给MapReduce框架shuffle,更符合Hadoop/Reduce的设计思想。这篇文章里选择的是第二种。我们将编写一个Partitioner,确保拥有相同key(原始key,不包括添加的部分)的所有数据被发往同一个Reducer,还将编写一个Comparator,以便数据到达Reducer后即按原始key分组。

  10.简述hadoop实现jion的几种方法

  Map side join----大小表join的场景,可以借助distributed cache

  Reduce side join

  11.0 请用java实现非递归二分查询

  12.0 请简述mapreduce中的combine和partition的作用

  答:combiner是发生在map的最后一个阶段,其原理也是一个小型的reducer,主要作用是减少输出到reduce的数据量,缓解网络传输瓶颈,提高reducer的执行效率。

  partition的主要作用将map阶段产生的所有kv对分配给不同的reducer task处理,可以将reduce阶段的处理负载进行分摊

  13.0 hive内部表和外部表的区别

  Hive 向内部表导入数据时,会将数据移动到数据仓库指向的路径;若是外部表,数据的具体存放目录由用户建表时指定

  在删除表的时候,内部表的元数据和数据会被一起删除,

  而外部表只删除元数据,不删除数据。

  这样外部表相对来说更加安全些,数据组织也更加灵活,方便共享源数据。

  14. Hbase的rowKey怎么创建比较好?列簇怎么创建比较好?

  答:

  rowKey最好要创建有规则的rowKey,即最好是有序的。

  经常需要批量读取的数据应该让他们的rowkey连续;

  将经常需要作为条件查询的关键词组织到rowkey中;

  列族的创建:

  按照业务特点,把数据归类,不同类别的放在不同列族

  15. 用mapreduce怎么处理数据倾斜问题

  本质:让各分区的数据分布均匀

  可以根据业务特点,设置合适的partition策略

  如果事先根本不知道数据的分布规律,利用随机抽样器抽样后生成partition策略再处理

  16. hadoop框架怎么来优化

  可以从很多方面来进行:比如hdfs怎么优化,mapreduce程序怎么优化,yarn的job调度怎么优化,hbase优化,hive优化。。。。。。。

  17. hbase内部机制是什么

  Hbase是一个能适应联机业务的数据库系统

  物理存储:hbase的持久化数据是存放在hdfs上

  存储管理:一个表是划分为很多region的,这些region分布式地存放在很多regionserver上

  Region内部还可以划分为store,store内部有memstore和storefile

  版本管理:hbase中的数据更新本质上是不断追加新的版本,通过compact操作来做版本间的文件合并

  Region的split

  集群管理:zookeeper + hmaster(职责) + hregionserver(职责)

  18. 我们在开发分布式计算job的时候,是否可以去掉reduce阶段

  答:可以,例如我们的集群就是为了存储文件而设计的,不涉及到数据的计算,就可以将mapReduce都省掉。

  比如,流量运营项目中的行为轨迹增强功能部分

  怎么样才能实现去掉reduce阶段

  去掉之后就不排序了,不进行shuffle操作了

  19 hadoop中常用的数据压缩算法

  Lzo

  Gzip

  Default

  Snapyy

  如果要对数据进行压缩,最好是将原始数据转为SequenceFile 或者 Parquet File(spark)

  20. mapreduce的调度模式(题意模糊,可以理解为yarn的调度模式,也可以理解为mr的内部工作流程)

  答: appmaster作为调度主管,管理maptask和reducetask

  Appmaster负责启动、监控maptask和reducetask

  Maptask处理完成之后,appmaster会监控到,然后将其输出结果通知给reducetask,然后reducetask从map端拉取文件,然后处理;

  当reduce阶段全部完成之后,appmaster还要向resourcemanager注销自己

  21. hive底层与数据库交互原理

  Hive的查询功能是由hdfs + mapreduce结合起来实现的

  Hive与mysql的关系:只是借用mysql来存储hive中的表的元数据信息,称为metastore

  22. hbase过滤器实现原则

  可以说一下过滤器的父类(比较过滤器,专用过滤器)

  过滤器有什么用途:

  增强hbase查询数据的功能

  减少服务端返回给客户端的数据量

  23. reduce之后数据的输出量有多大(结合具体场景,比如pi)

  Sca阶段的增强日志(1.5T---2T)

  过滤性质的mr程序,输出比输入少

  解析性质的mr程序,输出比输入多(找共同朋友)

  24. 现场出问题测试mapreduce掌握情况和hive的ql语言掌握情况

  25.datanode在什么情况下不会备份数据

  答:在客户端上传文件时指定文件副本数量为1

  26.combine出现在哪个过程

  答:shuffle过程中

  具体来说,是在maptask输出的数据从内存溢出到磁盘,可能会调多次

  Combiner使用时候要特别谨慎,不能影响最后的逻辑结果

  27. hdfs的体系结构

  答:

  集群架构:

  namenode datanode secondarynamenode

  (active namenode ,standby namenode)journalnode zkfc

  内部工作机制:

  数据是分布式存储的

  对外提供一个统一的目录结构

  对外提供一个具体的响应者(namenode)

  数据的block机制,副本机制

  Namenode和datanode的工作职责和机制

  读写数据流程

  28. flush的过程

  答:flush是在内存的基础上进行的,首先写入文件的时候,会先将文件写到内存中,当内存写满的时候,一次性的将文件全部都写到硬盘中去保存,并清空缓存中的文件,

  29. 什么是队列

  答:是一种调度策略,机制是先进先出

  30. List与set的区别

  答:List和Set都是接口。他们各自有自己的实现类,有无顺序的实现类,也有有顺序的实现类。

  最大的不同就是List是可以重复的。而Set是不能重复的。

  List适合经常追加数据,插入,删除数据。但随即取数效率比较低。

  Set适合经常地随即储存,插入,删除。但是在遍历时效率比较低。

  31.数据的三范式

  答:

  第一范式()无重复的列

  第二范式(2NF)属性完全依赖于主键 [消除部分子函数依赖]

  第三范式(3NF)属性不依赖于其它非主属性 [消除传递依赖]

  32.三个datanode中当有一个datanode出现错误时会怎样?

  答:

  Namenode会通过心跳机制感知到datanode下线

  会将这个datanode上的block块在集群中重新复制一份,恢复文件的副本数量

  会引发运维团队快速响应,派出同事对下线datanode进行检测和修复,然后重新上线

  33.sqoop在导入数据到mysql中,如何不重复导入数据,如果存在数据问题,sqoop如何处理?

  答:FAILED java.util.NoSuchElementException

  此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数,告诉sqoop文件的分隔符,使它能够正确的解析文件字段。

  hive默认的字段分隔符为'\001'

  34.描述一下hadoop中,有哪些地方使用到了缓存机制,作用分别是什么?

  Shuffle中

  Hbase----客户端/regionserver

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