Hive和Hbase区别（Hadoop面试题）_hive和hbase的区别面试题

1、Hadoop架构

Apache Hadoop 为可靠的，可扩展的分布式计算开发开源软件。

Apache Hadoop软件库是一个框架，它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集（海量的数据）。包括这些模块：

 

1. 、Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的基础工具。
2. 、Hadoop分布式文件系统（HDFS™）：一种分布式文件系统，可提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
3. 、Hadoop YARN：作业调度和集群资源管理的框架。
4. 、Hadoop MapReduce：一种用于并行处理大型数据集的基于YARN的系统。
5. 、Hadoop Ozone：使用Hadoop分布式数据存储(HDDS)来存储层。HDDS是Apache Hadoop的另一个新分支。

HDFS最初的设计是存储相对大的文件，文件一次写入，多次读取。Vavilappalli说。“随着时间的推进，我们发现新的任务需要存储小的对象，它可能是一个照片或者视频。如何能够以一种更加高效，方便的方式去存储用户想要保存的数据，这些不是典型的Hadoop任务，因此需要存储大量的小对象，并且人们只能使用HDFS去存储它们。 OZone将更适合存储这类对象。

 

Ozone参考：http://lib.csdn.net/article/hadoop/6301

 

 

1. Hive和hbase的区别

 

 

 

3、Spark-sql和hadoop哪个快，为什么？

Spark多个任务之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。

 

1. 消除了冗余的HDFS读写

Hadoop的每次shuffle都必须写到磁盘中，而Spark的shuffle不一定写到磁盘中，而是可以缓存到内存中，以便后续的其他迭代操作时直接使用。

2. 消除了冗余的MapReduce阶段

Hadoop的每次shuffle必将连接着一次完成MapReduce操作，而Spark基于RDD提供了丰富的算子操作，而且Spark的shuffle产生的数据可以缓存到内存中。

3.Spark对于JVM的优化

JVM启动需要花费时间

Hadoop的每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM

而Spark只在启动Executor时启动一次JVM。但是每次执行一个Task，都是复用Executor中的线程(Executor中维护着一个线程池)。

Spark快不是绝对的，但是绝大多数，Spark都比Hadoop计算要快。这主要得益于其对mapreduce操作的优化以及对JVM使用的优化。

 

 

 

nHDFS优点

(1)高容错性：数据自动保存多个副本，副本丢失后，会自动恢复。

(2)适合批处理：a:移动计算而非移动数据、b:数据位置暴露给计算框架。

(3)适合大数据处理：GB、TB、甚至PB级数据、百万规模以上的文件数量，1000以上节点规模。

(4)流式文件访问：一次性写入，多次读取；保证数据一致性。

(5)可构建在廉价机器上：通过多副本提高可靠性，提供了容错和恢复机制。

nHDFS缺点

(1)不适合低延迟数据访问：比如毫秒级、低延迟与高吞吐率。

(2)不适合小文件存取：占用NameNode大量内存，寻道时间超过读取时间。

(3)不适合并发写入、文件随机修改：一个文件只能有一个写者，仅支持append

YRAN：

job提交流程

1.客户端提交作业给resourcemanager

2.resourcemanager将信息加入到等待队列中并返回给客户端jobid，存储路径（HDFS上的路径）信息

3.客户端将job.jar、job.xml、job.split、job.splitinfo包括切片信息等信息上传到存储路径（HDFS上的路径/）

4.客户端通知resourcemanager可以启动job

5.resourcemanager将job加入到job队列当中，等待nodemanager领取job，将客户端发出命令启动AppMaster，然后nodemanager启动container，job.jar、job.xml、job.split、job.splitinfo等信息下载到container内

6.AppMaster计算资源，向resourcemanager请求maptask的资源（container启动maptask）

7.resourcemanager根据心跳信息分配资源（container），下载job.jar到container内，AppMaster启动maptask(yarnchild)

8.maptask执行完成，通知AppMaster，然后释放maptask资源，AppMaster向resourcemanager申请reducetask的资源

9.resourcemanager分配资源（container），下载job.jar到container内，AppMaster启动reducetask(yarnchild)

10.reducetask执行完成，通知AppMaster，然后释放reducetask资源。AppMaster通知resourcemanager。AppMaster释放资源。

MR：job

1.MapTask调用Inputformat方法创建一个RecordReader

RecordReader以此调用nextkeyvalue getcurrentkey getcurrentvalue方法

获取<K,V>传递给Mapper类，每读取一行数据就会调用一次map方法，然后将

通过逻辑处理后的<K,V>输出到OutputCollector

2.Collector将数据缓存到环形缓冲区中，存满80%的数据后会溢出到溢出器

spiller中，然后再溢出器中进行分区和快速排序，将分区后的数据生成

几个文件（多次溢出生成多个文件）

3.在Merge中将这几个文件进行归并排序后生成一个（局部有序-->分区内有序）文件(一个MapTask对应一个大文件)

4.一个Reduce去所有MapTask的输出文件中拉去相同分区的数据然后通过Merger进行归并排序

(ReduceTask数量可以通过手动设置) 第二个再去相应分区拉取

5.ReduceTask从合并后的文件中读取 一个key传递给reduce方法，同时传递一个value迭代器

value迭代器的hasnext方法会判断文件中的下一个key

是否还是已经传入的key，如果是，则next可以返回下一个value 否则，hasnext直接返回false，本次reduce结束

6.Reducer中的reduce方法将输出的结果导入到外部文件系统

HBase：路由机制

1：到zookeeper上查找root表的位置

2：跟root表交互，查找meta表所在的位置

3：查找meta，确定rowkey所在的region以及regionserver的位置

4：跟数据所在的regionserver进行交互

5：regionserver转发io请求给region

6：查找memstore，如果有则返回，若无到hdfs上找

7：与hdfs进行交互读取数据

8：返回结果，首先会写memstore

9：返回结果到客户端