技術(shù)面試題

1.Hadoop中有哪些組件？

              Hadoop=HDFS+Yarn+MapReduce+Hive+Hbase+...

            1).HDFS:分布式文件存儲系統(tǒng)

                 主：namenode,secondarynamenode

                 從：datanode

            2).Yarn:分布式資源管理系統(tǒng)，用于同一管理集群中的資源（內(nèi)存等）

                     主：ResourceManager

                     從：NodeManager

            3).MapReduce:Hadoop的計算框架，用map和reduce方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全局匯總

            4).Zookeeper：分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，用于維護集群配置的一致性、任務(wù)提交的事物性、集群中服務(wù)的地址管理、集群管理等

                     主：QuorumPeerMain

                     從：QuorumPeerMain

            5).Hbase:Hadoop下的分布式數(shù)據(jù)庫，類似于NoSQL

                     主：HMaster,HRegionserver,Region

            7).Hive:分布式數(shù)據(jù)倉庫，其實說白了就是一個數(shù)據(jù)分析工具，底層用的還是MapReduce

            8).Sqoop:用于將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)導(dǎo)入到hbase或者Hdfs中一個導(dǎo)入工具

            9).Spark:基于內(nèi)存的分布式處理框架

                     主：Master

                     從：Worker

2.Hdfs中角色有哪些？

          NameNode：管理元數(shù)據(jù)信息，給子節(jié)點分配任務(wù)（FSImage是主節(jié)點啟動時對整個文件系統(tǒng)的快照，Edits是修改記錄）

          DataNode：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲，實時上報心跳給主節(jié)點

          SecondaryNameNode：

                1）首先，它定時到NameNode去獲取edit logs，并更新到fsimage上。一旦它有了新的fsimage文件，它將其拷貝回                            NameNode中。

               2） NameNode在下次重啟時會使用這個新的fsimage文件，從而減少重啟的時間。

3.Hdfs和Yarn有什么區(qū)別？

              1）Hdfs是分布式文件存儲系統(tǒng)，是用來存儲文件的； 

              2）Yarn是一個資源管理系統(tǒng)，可為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，它的引入為集群在利用率、資源統(tǒng)一管理和                        數(shù)據(jù)共享等方面帶來了巨大好處

4.MapReduce的shuffle過程？

              從Map產(chǎn)生輸出開始到Reduce取得數(shù)據(jù)作為輸入之前的過程稱作shuffle。

              1).Collect階段：將MapTask的結(jié)果輸出到默認(rèn)大小為100M的環(huán)形緩沖區(qū)，保存的是key/value，Partition分區(qū)信息等。

              2).Spill階段：當(dāng)內(nèi)存中的數(shù)據(jù)量達到一定的閥值的時候，就會將數(shù)據(jù)寫入本地磁盤，在將數(shù)據(jù)寫入磁盤之前需要對數(shù)據(jù)                     進行一次排序的操作，如果配置了combiner，還會將有相同分區(qū)號和key的數(shù)據(jù)進行排序。

              3).Merge階段：把所有溢出的臨時文件進行一次合并操作，以確保一個MapTask最終只產(chǎn)生一個中間數(shù)據(jù)文件。

              4).Copy階段：ReduceTask啟動Fetcher線程到已經(jīng)完成MapTask的節(jié)點上復(fù)制一份屬于自己的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)默認(rèn)會                       保存在內(nèi)存的緩沖區(qū)中，當(dāng)內(nèi)存的緩沖區(qū)達到一定的閥值的時候，就會將數(shù)據(jù)寫到磁盤之上。

              5).Merge階段：在ReduceTask遠程復(fù)制數(shù)據(jù)的同時，會在后臺開啟兩個線程對內(nèi)存到本地的數(shù)據(jù)文件進行合并操作。

              6).Sort階段：在對數(shù)據(jù)進行合并的同時，會進行排序操作，由于MapTask階段已經(jīng)對數(shù)據(jù)進行了局部的排序，                                  ReduceTask只需保證Copy的數(shù)據(jù)的最終整體有效性即可。

5.MapReduce的Partition和Combine有什么區(qū)別？

                  1)combine分為map端和reduce端，作用是把同一個key的鍵值對合并在一起，可以自定義,該類的主要功能是合并相                         同的key鍵

                  2)partition是分割map每個節(jié)點的結(jié)果，按照key分別映射給不同的reduce，也是可以自定義的,partition的作用就是把                      這些數(shù)據(jù)歸類

6.Hadoop的高可用模式說一下？

7.Zookeeper在Hadoop中的作用？

                    1)Zookeepe主要用來解決分布式應(yīng)用中經(jīng)常遇到的數(shù)據(jù)管理問題，如集群管理、統(tǒng)一命名服務(wù)、分布式配置管理、                        分布式消息隊列、分布式鎖、分布式協(xié)調(diào)等。

                    2)Zookeeper是一個由多個server組成的集群，一個leader，多個follower，每個server保存一份數(shù)據(jù)副本，全局?jǐn)?shù)據(jù)                         一致、分布式讀寫，更新請求轉(zhuǎn)發(fā)，由leader實施。

8.Sqoop的底層原理？

                    是用來實現(xiàn)結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)（如關(guān)系數(shù)據(jù)庫）和Hadoop之間進行數(shù)據(jù)遷移的工具。它充分利用了MapReduce的并行特                        點以批處理的方式加快數(shù)據(jù)的傳輸，同時也借助MapReduce實現(xiàn)了容錯

9.Sqoop是怎么連接的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫？

                    sqoop import-all-tables –connect jdbc:mysql://192.168.52.110/hivemetadb --username root -password root

10.Java中抽象類怎么理解？

                    抽象類不能實例化，繼承的關(guān)鍵字仍然是extends，而且繼承過后可以不覆蓋方法，只是使用繼承而來的方法

　                    A:抽象類和抽象方法必須用abstract關(guān)鍵字修飾；

　　                 B:抽象類中不一定有抽象方法，但是有抽象方法的類必須定義為抽象類；

　　　              C:抽象類不能直接實例化；(可以通過子類（重寫方法后的子類）的多態(tài)方式實例化)；

　　　　　                    1.它不是具體的；

　　　　                    　2.抽象類有構(gòu)造方法，用于子類訪問父類數(shù)據(jù)的初始化；

　　　             D:抽象類的子類；

　　　　                    　1.如果不想重寫抽象方法，該子類必須是抽象類；

　　　　　                    2.成為具體類則必須重寫所有的抽象方法；

11.Hdfs的塊的大小多少能不能改成10M？

                    不能，假如數(shù)據(jù)塊設(shè)置過少，那需要讀取的數(shù)據(jù)塊就比較多，由于數(shù)據(jù)塊在硬盤上非連續(xù)存儲，普通硬盤因為需要                        移動磁頭，所以隨機尋址較慢，讀越多的數(shù)據(jù)塊就增大了總的硬盤尋道時間。當(dāng)硬盤尋道時間比io時間還要長的多                        時,那硬盤尋道時間就成了系統(tǒng)的一個瓶頸

12.你的項目中你的Hive倉庫怎么設(shè)計的？分幾層？

                  1 ）源數(shù)據(jù)層：此層數(shù)據(jù)無任何更改，不對外開放，為臨時存儲層，是接口數(shù)據(jù)的臨時存儲區(qū)域，為后一步的數(shù)據(jù)處                          理做準(zhǔn)備。

                  2） 數(shù)據(jù)倉庫層（DW）：DW層的數(shù)據(jù)應(yīng)該是一致的、準(zhǔn)確的、干凈的數(shù)據(jù)，即對源系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行了清洗（去除了                            雜質(zhì)后的數(shù)據(jù)。

                  2） 數(shù)據(jù)應(yīng)用層（DA或APP）：前端應(yīng)用直接讀取的數(shù)據(jù)源；根據(jù)報表、專題分析需求而計算生成的數(shù)據(jù)。

13.Hive中的內(nèi)表和外表的區(qū)別？

                  1）在刪除內(nèi)部表的時候，Hive將會把屬于表的元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)全部刪掉；

                  2）而刪除外部表的時候，Hive僅僅刪除外部表的元數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是不會刪除的

14.分區(qū)表和分桶表有什么區(qū)別？

                  1）分區(qū)就是分文件夾，在表文件夾下多一個文件夾，分區(qū)字段是虛擬的，用于標(biāo)識文件，分區(qū)字段一定不是表中存                           在的字段，否則會便宜報錯；

                  2）分桶功能默認(rèn)不開啟，需要手動開啟，分桶個數(shù)自定義，是相對于分區(qū)更細粒度的劃分，是分文件；

15.Hive優(yōu)化假如有數(shù)據(jù)傾斜怎么優(yōu)化？

16.假如你的分析的數(shù)據(jù)有很多小文件，你用SQL語句分析的話會出現(xiàn)什么情況？

17.能說說你項目中的模型表是怎么設(shè)計的嗎？

18.Yarn除了在Hadoop中應(yīng)用，還有什么用到了Yarn?

19.Azkaban的特性？

       1、Web用戶界面 
　　2、方便上傳工作流 
　　3、方便設(shè)置任務(wù)之間的關(guān)系 
　　4、調(diào)度工作流 
　　5、認(rèn)證/授權(quán)(權(quán)限的工作) 
　　6、能夠殺死并重新啟動工作流 
　　7、模塊化和可插拔的插件機制 
　　8、項目工作區(qū) 
　　9、工作流和任務(wù)的日志記錄和審計

20.怎么查看本機內(nèi)存CPU使用情況？

free -m

21.怎么查看目錄下的所有詳細情況？

       先使用 ls -a 查看當(dāng)前目錄下的所有文件；

       然后使用 ls -a -l 查看所有文件的詳細信息，每一行是一個文件的所有信息；

       再使用 ls -a -l -h 查看所有文件的詳細信息

22.Hbase索引和Hive索引有什么區(qū)別？

                  1.Hive中的表為純邏輯表，僅僅對表的元數(shù)據(jù)進行定義。Hive沒有物理存儲的功能，它完全依賴HDFS和                                          MapReduce。HBase表則是物理表，適合存放非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。

                  2.Hive是在MapReduce的基礎(chǔ)上對數(shù)據(jù)進行處理；而HBase為列模式，這樣使得對海量數(shù)據(jù)的隨機訪問變得可行。

                  3.HBase的存儲表存儲密度小，因而用戶可以對行定義成不同的列；而Hive是邏輯表，屬于稠密型，即定義列數(shù)，每                       一行對列數(shù)都有固定的數(shù)據(jù)。

                  4.Hive使用Hadoop來分析處理數(shù)據(jù)，而Hadoop系統(tǒng)是批處理系統(tǒng)，所以數(shù)據(jù)處理存在延時的問題；而HBase是準(zhǔn)實                       時系統(tǒng)，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時查詢。

                  5.Hive沒有row-level的更新，它適用于大量append-only數(shù)據(jù)集（如日志）的批任務(wù)處理。而基于HBase的查詢，支                         持和row-level的更新。

                  6.Hive全面支持SQL，一般可以用來進行基于歷史數(shù)據(jù)的挖掘、分析。而HBase不適用于有join，多級索引，表關(guān)系                         復(fù)雜的應(yīng)用場景。

23.數(shù)據(jù)量大如何用Order by 全局排序？

24.Kafka,Flume中組件包括哪些？

       Kafka組件：

              Topic ：消息根據(jù)Topic進行歸類

              Producer：發(fā)送消息者

              Consumer：消息接受者

              broker：每個kafka實例(server)

              Zookeeper：依賴集群保存meta信息。

       Flume組件：

              Agent:

              Source:

              Channel:

              Sink:

25.查看內(nèi)存使用情況/磁盤使用情況命令行？

     free -m

26.Hdfs的讀寫流程？

27.Flume中Agent各個組件包含什么？

28.Hive數(shù)據(jù)傾斜如何處理？內(nèi)部表，外部表，分區(qū)，分桶

29.order by ,sort by ,destribute by,cluster by 區(qū)別？

       1)order by

              order by會對輸入做全局排序，因此只有一個Reducer(多個Reducer無法保證全局有序)，然而只有一個Reducer，會導(dǎo)                  致當(dāng)輸入規(guī)模較大時，消耗較長的計算時間。

       2)sort by

              sort by不是全局排序，其在數(shù)據(jù)進入reducer前完成排序，sort by只會保證每個reducer的輸出有序，并不保證全局有                    序。sort by的數(shù)據(jù)只能保證在同一個reduce中的數(shù)據(jù)可以按指定字段排序。

       3)distribute by

             distribute by是控制在map端如何拆分?jǐn)?shù)據(jù)給reduce端的。hive會根據(jù)distribute by后面列，對應(yīng)reduce的個數(shù)進行分                     發(fā)，默認(rèn)是采用hash算法。sort by為每個reduce產(chǎn)生一個排序文件。在有些情況下，你需要控制某個特定行應(yīng)該到哪個               reducer，這通常是為了進行后續(xù)的聚集操作。distribute by剛好可以做這件事。因此，distribute by經(jīng)常和sort by配合                   使 用。

       4)cluster by

             cluster by除了具有distribute by的功能外還兼具sort by的功能。但是排序只能是倒敘排序，不能指定排序規(guī)則為ASC或                 者DESC。

30.Sqoop怎么連接數(shù)據(jù)庫？

31.where和having的區(qū)別？

     1)  “Where” 是一個約束聲明，使用Where來約束來自數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，Where是在結(jié)果返回之前起作用的，且Where中不能使              用聚合函數(shù)。

       2)“Having”是一個過濾聲明，是在查詢返回結(jié)果集以后對查詢結(jié)果進行的過濾操作，在Having中可以使用聚合函數(shù)。

32.左連接和右連接的區(qū)別？

       左連接where只影向右表，右連接where只影響左表

              1）Left Join

                     select * from tbl1 Left Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID

                     左連接后的檢索結(jié)果是顯示tbl1的所有數(shù)據(jù)和tbl2中滿足where 條件的數(shù)據(jù)。

              2）Right Join

                     select * from tbl1 Right Join tbl2 where tbl1.ID = tbl2.ID

                     檢索結(jié)果是tbl2的所有數(shù)據(jù)和tbl1中滿足where 條件的數(shù)據(jù)。

33.Hive中如何對大量數(shù)據(jù)進行全局排序？

34.Linux指令

35.Shell,Hive,Hbase,Spark,Sqoop

36.機架感應(yīng)機制

項目面試題

1.大概介紹一下項目；

2.hbase表你們是怎么存數(shù)據(jù)的？一天數(shù)據(jù)量是多少？這么多數(shù)據(jù)你們都存hbase里嗎？一開始就是個文件，hbase是表結(jié)構(gòu)，那你是怎么去獲取數(shù)據(jù)然后給存成表結(jié)構(gòu)的？

3.假如現(xiàn)在我要查詢每個月的每個片區(qū)里訂單成交量最高的那個司機ID，你怎么實現(xiàn)？

4.hive怎么讀取數(shù)據(jù)的？我要只存里邊我需要的數(shù)據(jù)，你給我想下怎么優(yōu)化？

5.你都用過哪些ETL工具？怎么用的？就像flume是怎么獲取數(shù)據(jù)的，你怎么配置的？那kafka怎么讀取數(shù)據(jù)的？hive是直接從kafka里獲取數(shù)據(jù)嗎？

6.你建過外表嗎？怎么建的？為什么要建外表？

7.你會寫shell嗎？寫過哪些？

8.你應(yīng)該也經(jīng)常用linux命令吧，都用過哪些？我現(xiàn)在要查所有后綴是.txt的文件名，怎么查？grep用過嗎？

9.我現(xiàn)在不想查司機，我想查訂單，怎么去設(shè)計hbase表？

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