大数据开发面试总结（部分），希望可以帮到大家！_dolphindb前端开发面经

Hadoop的组成

Hadoop Common、Hadoop Ozone、HDFS、Mapreduce以及Yarn

Hadoop Common：支持其他Hadoop模块的通用实用程序。

Ozone：新的对象存储系统，可用于小文件和大文件存储，

Hadoop HDFS（hadoop distribute file system ）：一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，提供分布式的存储服务。

Hadoop MapReduce：一个分布式的离线并行计算框架。

Hadoop Yarn：作业调度与集群资源管理的平台。

Hadoop集群的安装：

1. 安装JDK  2. 解压hadoop压缩包 3. 将hadoop添加到环境变量中 vim /etc/profile

     4. 修改hadoop-env.sh 在其中设置java环境、日志存储路径 5. 配置核心文件core-site.xml 6. 配置hdfs-site.xml (里面有HDFS的分工)  7. 配置yarn-site.xml  8. 配置mapred-site.xml  9. 配置workers  10.将文件分发到其他服务器上  

HDFS

介绍

一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，提供分布式的存储服务。

HDFS的优缺点：

优点：1.高容错（副本机制） 2. 块存储 3. 适合处理大数据集

          缺点：1.不适合低延迟的数据访问 2.不适合存储大量小文件 3.不支持并发写入和随机修改

MapReduce

Hadoop的序列化和反序列化：

序列化就是把内存中的对象，转换成字节序列以便于存储和网络传输。

反序列化就是将收到的字节序列或者硬盘的持久化数据，转换成内存中的对象

自定义bean对象要想序列化的步骤：

1. 实现writable接口  2.反序列化时，需要反射调用空参构造函数，所以必须有空参构造

3．重写序列化和反序列化方法 4. 如果需要将自定的bean放在key中传输，则需要实现comparable接口，因为MR中的shuffle过程一定会对key进行排序

MR的优缺点：

优点：易编程、良好的扩展性、高容错、适合PB级别数据的处理

缺点：不擅长实时计算、不擅长流计算、不擅长DAG计算

Maptask的并行度：

Maptask的个数取决于split切片的个数，切片默认的大小为块的大小。影响切片个数的因素有：1 文件大小 2 块大小 3 文件的个数

Partition分区和combiner合并：

分区器在mapper将KV写出之后，进入环形缓冲区之前被调用，相当于给每个KV当上了分区号的标记，该标记决定了该KV被环形缓冲区溢写到磁盘的哪个位置。

合并，局部聚合，也发生在进入环形缓冲区之前，他是为了maptask的输出进行局部聚合，从而减少网络传输压力。

若没有定义分区器，数据传送到reducer前如何被分区？

有默认的hashpartitioner，当设置了reducetask的数量之后，会进行hash取余进行分区。

MR如何实现topN：

可以自定义groupingcomparator，对结果进行最大值排序，然后再reduce输出时，控制只输出前n个数，就达到了输出topn的目的（写一个类继承writecomparator，重写compare方法）

Yarn

介绍：

Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源。

HDFS的数据压缩算法都有哪些

Bzip2，gzip，snappy

Flume

介绍：

采集数据的工具

三大组件：source、channel、sink

Source分类：

Spooldir：能够监控本地磁盘的某个目录。将新增的文件读取进flume

Exec：通过执行linux命令完成相应的功能

Avro：能够从上级的flume中读取数据（网络传输）

Netcat:能够从端口中读取数据

Sink分类：

Hdfs：将数据写入到HDFS

Avro：将数据写入到下一级的flume

File_roll：将数据写入本地磁盘

Logger：将数据打印到控制台

Flume和kafka的选取：

Flume是管道流的方式，体统了很多默认实现

Kafka是一个可持久化的分布式消息队列

Kafka可以有许多生产者和很多消费者共享多个主题，而flume是一个专注于发送数据到HDFS或Hbase当中，他对HDFS有特殊优化，所以数据被多个系统消费的话，使用kafka，如果数据发送给hadoop使用，使用flume。

数据怎么采集到kafka的：

有一个flumekafka插件，插件的实现方式是自定义了flume的sink，将数据从channel中取出，通过kafka的producer写入到kafka中，可以自定义分区等。

Sqoop

介绍

实现hadoop生态体系和RDBMS体系之间的数据传输

原理

将sqoop的命令翻译成MR程序，提交到yarn上运行，从而实现导入导出。底层MR没有reduce端。

Hive：

介绍：

基于Hadoop的一个数据仓库管理工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类sql查询功能。本质是将hql转换成MR的任务进行运算，底层由HDFS提供数据存储。

Hive的优缺点

优点：1.采用类sql语法 2.避免写MR程序 3.处理大数据集 4.支持用户自定义函数

缺点：1 HQL表达能力有限 2.迭代算法无法表达 3. 效率较低

Hive的执行过程：

来了一条HQl，提交至客户端，然后会远程调用组件提交至Driver端，driver端有解释器，解释时就会访问metastore服务，告诉我们表的位置等信息，解释之后，会使用编译器进行编译，然后进入优化器，优化生成底层mr任务，提交至yarn上，然后再HDFS上读取数据。

内部表和外部表的区别：

1.内部表有hive管理，外部表由HDFS管理

2.内部表的存储位置为hive.metastore.warehouse.dir 外部表数据存放的位置由自己决定，若没有location，hive将在HDFS上的/user/hive/warehouse文件下以外部表的表名创建一个文件夹

3.删除内部表直接删元数据和存储数据、外部表仅仅删除元数据

Hive支持索引么：

支持。但hive的索引与rdbms中的索引不同，比如hive不支持外键或主键

Hive索引适用于那些不更新的字段

Hive解析Json串

总体有两个方向：

1. 将json以字符串的形式整个入hive表，然后通过使用UDF函数解析已经导入到hive中的数据，比如 lateral_view、 json_tuple等方法
2. 导入之前将json拆成各个字段，导入hive表的数据是已经解析过得，这将使用第三方的serde

Hive的文件存储格式有哪些：

Testfile（行式存储，默认）、sequencefile（存储二进制文件，行式存储）、orc（列式存储）、parquet（列式存储）

Hive的优化

分三大方面：1、表设计优化 2、数据优化 3、计算job执行优化

表设计优化：

分区表：根据查询需要，按照查询条件划分区域存储

分桶表：由于两张大表join时，必经过shuffle阶段，相对性能较差，并且容易产生数据倾斜，使用分桶表将数据划分不同的目录进行存储

数据优化：

1. 存储格式
2. 压缩算法
3. 存储优化
   1. 避免小文件的产生：切片过多、reduceTask设置过多，本身数据有很多小文件
   2. 如何避免小文件：开启map端小文件合并 set hive.merge.mapfile=true

                                             开启reduce端的文件合并 set hive.merge.mapredfiles =true

                                                       使用输入类 combineHiveInputFormat

             3 .使用orc格式存储，使用ORC文件索引

计算job执行优化：

1. Mr属性优化：开启本地模式，数据量不大的表，直接在本地执行
2. JVM重用：maptask和reducetask个数相同时，maptask工作完后，RM不会回收，AM分配reduceTask继续使用（hadoop 3.X不再支持）
3. 开启并行执行：hive实现HQL时产生多个stage，我们让其并行执行

                                Set hive.exec.parallel =true

                                        Set hive.exec.parallel.thread.number = 16(默认为8)

    4. Join优化：

                mapJoin:小表join达标，小表join小表

                reducejoin：大表join大表

   5. 开启关联优化 set hive.optimize.correlation = true

   6. 配置CBD（基于代价）优化器引擎：hive默认的优化器引擎为RBO（基于规则） ，CBD一般搭配analyze分析优化器（将表或者分区的信息构建成元数据）使用

   7.谓词下推（PPD）:在不影响结果的情况下，尽量将过滤条件提前执行

                                Set hive.optimize.ppd = true

Hive中的数据倾斜：

原因：数据本身就是倾斜的、分区规则导致相同的数据都分给了同一个task、key分布不均、建表时考虑不周.

Groupby数据倾斜：

1. 开启map端聚合，减少reduce端输入量

                        Hive.map.aggr = true

      2. 实现随机分区

Select * from table distribute by rand()

      3. 自动构建分区并自动聚合

Hive.groupby.skewindata = true

Join的数据倾斜：

1. 提前过滤，大数据变小数据，实现mapjoin
2. 开启Skew join，原理就是当某个值出现数据倾斜，则将其单独使用mapJoin来实现，最后将map join 的结果和reduce join 结果合并

合并小文件、增加maptask的个数等。

Left semi-join 和left join的区别：

Left semi-join：左半开连接，当记录对于右表满足on语句时，返回左表记录，当左表的一条数据在右表中存在时，hive会停止扫描。左半开连接的select和where关键字后只能出现左表的字段。

Hbase

介绍：

建立在HDFS上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的nosql数据库系统，并且是分布式、面向列的开源数据库

特点：

1. 强一致性读写 一个region只有一个regionServer管
2. 自动分块（region）
3. Regionserver故障转移
4. 存储在HDFS上
5. 支持java客户端

Hive和HBase的对比：

1. Hive和hbase两种不同的技术
2. Hive是类SQL引擎，并且运行MR任务
3. HBase是在Hadoop之上的nosql的key-value数据库

Zk在hbase中发挥的作用：

1. 维护元数据的入口（meta表）:hbase中有Hmaster来记录元数据，并放到自己内        部的meta表中，由一个regionServer来管，而zk中就记录的这个regionServer是谁
2. 帮助master选取一个active的master
3. 利用zk的动态感知服务器上下线，任何服务器只要上线就会在zk中创建临时节点，将自己的服务器信息记录在该节点上，服务器一断，节点就消失。

StoreFile合并

Minor：

       用于部分文件合并，默认是3到10个文件进行合并，不删除其他版本的数据，过程较快，IO相对较低

Minor的触发条件：

       打开region或memstore的时候，自动检测是否需要合并。

       设置最小合并文件数，默认为3

Major：

对region下所有的stores进行合并

一般是手动触发，会删除其他版本的数据

Major触发条件：

       默认7天一次

       手动出发 major_compact “表名”

Region分裂：

Region中数据达到一定数量时，会进行分裂，一个region会分裂为两个，分配到不同的RS中，原来的region下线。Region最大文件大小为10G

分裂的方式：手动、自动

手动：创建表时需要指定  create ‘staff’,’info’,SPLITS=>[‘100’,’200’,’300’]

自动：使用分裂策略  steppingSplitPolicy,这个策略下当region个数大于等于9的时候，region会在storefile大小为10G的时候分裂

Bulkload

在需要海量数据写入的时候，使用bulk更有效，其原理就是将数据直接写入到HFILE中，从而无需与HBase交互，Hfile生成后，直接一次性建立与HBase的关联即可。

热点问题：

       HBase中的行是按照rowkey的字段顺序排序的，这种设计优化了scan操作，可以将相关的行以及会被一起读取的行存取在临近位置，便于scan。然后这样就可能造成热点问题，热点问题就是在客户端直接访问集群中一个或极少数节点，大量的访问会使region所在的单个服务器超出自身承受范围，引起性能的下降。

所以再向hbase中插入数据的时候，应优化rowkey设计，是数据被写入集群的多个region中，尽量均衡的把记录分散到不同的region中去，平衡每个region的压力。

避免热点问题的rowkey设计：

方式有三种：反转、加盐、哈希，除了rowkey设计，还有就是在建表的时候预分区

反转：

       一般反转分为数据反转和时间戳反转：

       数据反转：

              以手机号为例，前缀变化不大，但是后半部分变化很多，将其反转可以有效的避免热点问题。

       反转时间：

              如果将时间按照字典顺序排序，最近产生的数据会拍在旧数据之后，如果使用一个大的值减去时间（999999999999减去yyyyMMdd，或者Long.MAX_VALUE减去时间戳），则最新的时间就排在了前面。

加盐：

       指在rowkey的前面增加一些前缀，加盐的前缀种类越多，rowkey就被打得越散。

哈希

       哈希和加盐的场景类似，只是前缀不可以是随机的，因为必须要让客户端能够完整的重构rowkey，所以一般去拿原来的rowkey或其中一部分计算hash值，然后再对hash值做运算作为前缀。

Rowkey的设计原则（四个原则）：

长度原则、唯一原则、排序原则、散列原则

长度原则：         

              Rowkey是一个二进制码流，可以是任意字符串，最大长度是64kb，实际应用中一般为10-100bytes，以bytes[]形式保存，最好不要超过16个字节。

不能过长的原因：

1. 因为过长的rowkey在HFile中占用的空间在大数据的情况下也是很大的。
2. Memstore和blockcache分别对应列族和RS级别的写入缓存，若rowkey过长，内存的使用率就会降低，系统无法缓存更多的数据，导致检索效率低下

唯一原则：

       由于rowkey用来唯一表示一行记录，所以必须保证唯一性。

排序原则：

       Rowkey是按照字典顺序排序存储的，因此在设计rowkey的时候，需充分利用这个排序的特点，常见的数据处理问题是快速获取数据的最近版本，使用反转的时间戳作为rowkey的一部分对这个问题十分有用（可以用Long.Max_Value减timeStamp追加到key的末尾）

散列原则：

       即设计好的rowkey可以均匀的分布到各个regionserver上。即将rowkey的高位作为散列字段，由程序随机生成，低位放时间字段。

Zookeeper

介绍：

开源的分布式协调服务，分布式应用可以基于zookeeper实现数据发布、订阅、负载均衡、分布式协调通知、master选举、命名服务等功能

数仓：

特点

1. 数据是面向主题的
2. 数据是集成的，来源于不同的地方
3. 数据是不可更新的，数仓中的数据主要提供决策
4. 数据随时间不断变化，会增加内容

数仓和数据库的区别：

1. 数据库是面向事务处理的，数据由日常的业务产生而数仓是面向主题的，数据来源多样，经过一定的规则转换得来，用于分析
2. 数据库一般用来存储当前事务性数据，而数仓一般存储的是历史数据
3. 数据库的设计需符合三范式，有最大精度和最小的冗余度，有利于数据的插入。数仓的设计一般不符合三范式，有利于查询

数仓的分层：

       一般分四层ODS贴源层、DW明细数据、DM轻量汇总、App应用层

表的分类：

实体表（业务对象）、维度表（码表）、事务型事实表（不断产生的数据）、周期型事实表等

维度建模：

以空间换时间，减少跨表分析统计

维度建模的三个模型：

星型模型：一个事实表和多个维度表

雪花模型：一个事实表和多个维度表，维度表之间存在关联

星座模型：多个事实表，不同事实表之间共享维度表