总结于网络

转自：https://www.cnblogs.com/jchubby/p/5449379.html

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

7、Hive中存放是什么？

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。

8、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。

9、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。

10、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。

11、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。

12、mllib支持的算法？ 
    大体分为四大类，分类、聚类、回归、协同过滤。

13、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。

14、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。

15、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。

16、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。

17、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。