大数据开发(Hadoop面试真题-卷九)

大数据开发(Hadoop面试真题)

  • 1、Hive count(distinct)有几个reduce,海量数据会有什么问题?
  • 2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上,为什么不直接使用HDFS,而还要用HBase?
  • 3、Spark map join的实现原理?
  • 4、Spark的stage如何划分?在源码中是怎么判断属于Shuffle Map Stage或Result Stage的?
  • 5、Spark reduceByKey和groupByKey的区别和作用?
  • 6、Spark使用reduceByKey出现数据倾斜怎么办?
  • 7、Spark在Yarn-client情况下,Driver此时在哪?
  • 8、Spark的map和flatmap的区别?
  • 9、Spark为什么比Hadoop速度快?

1、Hive count(distinct)有几个reduce,海量数据会有什么问题?

Hive中的count(distinct)操作通常会有MapReduce过程中进行。在执行过程中,Hive会将数据按照指定的字段进行分区,并将分区后的数据分发到不同的Reducer节点上进行处理

  1. 关于reduce的数量,Hive的count(distinct)操作会默认使用单个Reducer节点来进行处理。这是因为在进行distinct操作时,需要对所有不同的值进行统计,这就需要将所有数据传递给一个Reducer节点进行处理,以确保结果的准确性。
  2. 当数据量非常大时,海量数据可能会导致以下问题:
    -内存消耗:在进行count(distinct)操作时,Hive需要将所有不同的值保存在内存中以进行统计。如果数据量非常大,可能会导致内存不足的问题,从而影响查询性能甚至导致任务失败。
    -磁盘空间:大量数据的处理可能会占用大量的磁盘空间用于存储中间结果。如果磁盘空间不足,可能会导致任务失败。
    -执行时间:海量数据需要更长的时间进行处理。如果数据量非常大,可能会导致查询的执行时间变长,影响整个任务的完成时间。

针对以上问题,可以考虑以下优化策略:

  1. 使用更高配置的硬件资源或者增加集群的规模,以提高更多的内存和磁盘空间。
  2. 调整Hive的相关参数,如mapred.reduce.tasks等,以优化任务的并行度和资源分配。
  3. 使用更高级别的聚合操作或其它技术来替代count(distinct),以减少内存消费和磁盘空间的使用。

2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上,为什么不直接使用HDFS,而还要用HBase?

HBase与HDFS的使用场景不完全相同,虽然它们都可以用于存储大量数据,但它们的设计目标和特点有所不同。
首先,HDFS是一个分布式文件系统,主要用于存储大规模数据文件。它具有高容错性、高吞吐量和扩展性好等特定,适用于顺序读写大文件。但是,HDFS并不适合进行随机读写操作,因为它对小文件的支持不够高效。
相比之下,HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据块。它在HDFS上建立了一层抽象,提高了快速的随机读写能力。HBase的设计目标是支持高并发、低延迟的在线数据访问,适用于实时的数据查询和更新。另外,HBase还提供了强一致性的数据模型和灵活的数据模型,可以根据需求动态地添加和删除列。
因此,尽管HBase的底层数据存储在HDFS上,但HBase在上层提供了更高级别的数据操作接口,使得用户可以方便地进行随机读写操作,并且支持更高级别的数据模型和数据处理能力。所以,在需要快速随机读写、支持实时查询和更新的场景下,使用HBase会更加合适。

3、Spark map join的实现原理?

Spark的map join是一种用于处理大规模数据的优化技术,它通过在内存中将两个数据集进行联接,从而避免了磁盘IO的开销。下面是Spark map join的实现原理:

  1. 数据划分:首先,Spark将两个数据集划分为多个分区,每个分区的数据集尽量可能均匀。这样可以并行处理每个分区,提高处理效率。
  2. 数据广播:接下来,Spark将其中一个数据集(通常是较小的那个)广播到每个节点的内存中。这样可以保证每个节点都可以访问到该数据集,并避免了多次网络传输的开销。
  3. 分区处理每个节点接收到广播的数据后,将其与本地的另一个数据集进行联接操作。这里的联接操作通常是通过键值对进行的,即根据两个数据集的共同键将它们进行匹配。
  4. 结果汇总:最后,每个节点将自己的结果发送到驱动程序节点,由驱动程序节点进行最终的结果汇总
    需要注意的是,Spark的map join适用于两个数据集中至少一个可以完全放入内存的情况。如果两个数据集都无法完全放入内存,那么Spark会将使用其它的联接策略,如Sort Merge Join或Broadcast Join等。

4、Spark的stage如何划分?在源码中是怎么判断属于Shuffle Map Stage或Result Stage的?

在Spark中,Stage是任务调度和执行的基本单位,它将一个作业划分为多个阶段。Spark中的Stage划分分为Shuffle Map Stage和Result Stage两种类型

  1. Shuffle Map Stage(Shuffle阶段)
  • Shuffle Map Stage是指需要进行数据重分区的阶段,通常在该阶段需要将数据按照key进行重新分区,以便进行后续的聚合操作或者连接操作
  • 在源码中,Spark通过检查每个RDD的依赖关系来判断是否属于Shuffle Map Stage。如果一个RDD的依赖关系包含宽依赖(即父RDD与子RDD之间存在Shuffle操作),则该RDD属于Shuffle Map Stage
  1. Resule Stage(结果阶段)
  • Result Stage是指不需要进行数据重分区的阶段,通常包含计算结果的最终输出
  • 在源码中,Spark通过检查每个RDD的依赖关系来判断是否属于Result Stage。如果一个RDD的依赖关系不包含宽依赖(即父RDD与子RDD之间不存在Shuffle操作),则该RDD属于Result Stage
    需要注意的是,Shuffle Map Stage和Result Stage之间存在先后顺序,即Shuffle Map Stage的输出会作为Result Stage的输入。Spark会根据依赖关系将这些阶段进行有序的划分和调度,以保证任务的正确执行。

5、Spark reduceByKey和groupByKey的区别和作用?

Spark中的reduceByKey和groupByKey是两个常用的转换操作,用于对键值对RDD进行聚合操作

  1. 区别:
  • reduceByKey将具有相同键的值进行聚合,并返回一个新的键值对RDD。在聚合过程中,通过指定的聚合函数对每个键的值进行合并。它在每个分区上进行局部聚合,然后在各个分区之间进行全局聚合,从而减少了数据传输量。
  • groupByKey将具有相同键的所有值分组,并返回一个新的键值对RDD。它会将所有具有相同键的值放在一个迭代器中,这可能会导致一些性能问题,因为在处理大量数据时,可能会导致数据倾斜和内存问题。
  1. 作用:
  • reduceByKey用于对具有相同键的值进行聚合操作,常用于计算键值对RDD中每个键的求和、求平均值等聚合操作
  • groupByKey用于对具有相同键的值进行分组操作,常用于将相同键的所有值进行分组,以便进行后续的处理,如连接、筛选等

总结:reduceByKey适用于需要对键值对RDD进行聚合操作且不需要访问所有值得场景,而groupByKey适用于需要将具有相同键的所有值进行分组的场景,但可能会导致性能问题。在大数据处理中,通常更推荐使用reduceByKey来替代groupByKey,以提高性能和减少数据传输量。

6、Spark使用reduceByKey出现数据倾斜怎么办?

当Spark中使用reduceByKey出现数据倾斜时,可以采用以下几种方式来解决问题:

  1. 重新分区:使用repartition或coalesce方法,将数据重新分区,以便更均匀地分布数据。可以根据数据倾斜的程序选择合适的分区数。
  2. 自定义分区:使用自定义的分区函数,将数据按照一定的规则进行分区,以减少数据倾斜。可以根据数据的特点,将热点数据分散到不同的分区中。
  3. 增加随机前缀在reduceByKey之前,给key增加随机的前缀,将数据均匀分散到不同的reduce任务中。这样可以减少热点数据集中在一个任务上的情况。
  4. 使用combineByKey替代reduceByKey:使用combineByKey方法可以手动控制数据的聚合过程,可以更灵活地处理数据倾斜。可以将热点数据提取进行聚合,以减少数据倾斜。
  5. 使用持久化或缓存对于一些经常被访问的数据集,可以在使用reduceByKey之前对其进行持久化或缓存,以减少计算过程中的数据倾斜。

7、Spark在Yarn-client情况下,Driver此时在哪?

在Yarn-client情况下,Spark的Driver运行在提交任务的机器上,也就是客户端机器上。Driver负责将任务拆分为多个任务,并将它们分配给Yarn集群上的Executor节点进行执行

8、Spark的map和flatmap的区别?

Spark中的map和flatMap是两个常用的转换操作。
map操作将一个RDD中的每个元素都应用于一个函数,返回一个新的RDD,新RDD的元素个数与原RDD相同
flatMap操作类似于map操作,但是它的返回值是一个序列而不是单个元素。flatMap会将一个RDD中的每个元素应用于一个函数,函数的返回值是一个序列。然后flatMap会将所有序列合并成一个新的RDD
简单来说,map操作是对RDD中的每个元素进行转换,而flatMap操作是对RDD中的每个元素应用函数后,将结果展开成一个新的RDD
举例来说,假设有一个包含两个元素的RDD:[1,2],我们定义一个map函数f(x)=[x,x+1],而map操作后的结果是[[1,2],[2,3]];而定义一个flatMap函数f(x)=[x,x+1],而flatMap操作后的结果是[1,2,2,3]
在实际应用中,flatMap常用于将一行文本拆分成单词等场景,而map常用于对每个元素进行数值计算等场景

9、Spark为什么比Hadoop速度快?

  1. 内存计算Spark将数据存储在内存中进行计算和处理,而Hadoop则将数据存储在磁盘上。内存计算使得Spark可以更快地访问和处理数据,从而提高了处理速度。
  2. DAG执行引擎Spark使用DAG(有向无环图)执行引擎,通过将任务划分为多个阶段并进行优化,可以有效地减少任务之间的数据传输和磁盘读写操作,从而提高了计算效率。
  3. 运行模式Spark支持多种运行模式,包括本地模式、独立模式、YARN模式等。这些不同的运行模式可以根据不同的场景和需求进行选择,从而提高了Spark的适应性和灵活性。
  4. 缓存机制Spark具有强大的缓存机制,可以将中间结果存储在内存中,避免了重复计算和磁盘读写操作,从而加快了数据处理速度。
  5. 数据流水线Spark可以将多个数据处理操作连接成一个数据流水线,减少了中间数据的存储和传输,提高了处理效率。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/731015.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

单例模式及线程安全的实践

🌟 欢迎来到 我的博客! 🌈 💡 探索未知, 分享知识 !💫 本文目录 引言基本的单例模式长啥样?怎样才能线程安全?**懒汉模式** ( 双 重 检 查 ) 🎉总结🎉 引言 单例模式是个…

运维知识点-Tomcat

Tomcat tomcat日志告警 tomcat文件包含读取漏洞Tomcat ### 远程代码执行(7.0.0-7.0.81) 开启PUT,访问127.0.0.1:8080改PUT,创建x.jsp,写入shellwar后文件部署,登入特定后台,上传包含…

寻找两个正序数组的中位数[困难]

优质博文IT-BLOG-CN 一、题目 给定两个大小分别为m和n的正序(从小到大)数组nums1和nums2。请你找出并返回这两个正序数组的 中位数 。 算法的时间复杂度应该为O(log (mn)) 。 示例 1: 输入:nums1 [1,3], nums2 [2] 输出&…

利用 cloudflare 实现域名HTTP转变成 HTTPS

https://dash.cloudflare.com/ 域名解析需要 在cloudflare 做SSL/TLS 加密链接设置 灵活 加密浏览器与 Cloudflare 之间的流量 后台设置的链接不用改变,使用真实的HTTP链接。 在wordpress functions 上做域名替换。 function replacehttp($content){$content …

基于vue的联通积分商城数据可视化APP设计与实现

目 录 摘 要 I Abstract II 引 言 1 1 前端技术介绍 3 1.1 前端开发语言 3 1.1.1 HTML5 3 1.1.2 CSS3 3 1.1.3 JavaScript 3 1.2 MVVM开发模式 4 1.3 Vue框架 4 1.4 Axios技术 5 1.5 ECharts 5 1.6 数据库技术 5 1.7 本章小结 6 2 前端开发的分析 7 2.1 功能性需求分析 7 2.2 …

【项目】仿muduo库One Thread One Loop式主从Reactor模型实现高并发服务器

本篇博客记录从0到1实现一个仿mudo库的One Thread One Loop式主从Reactor模型的高并发服务器组件。 在此之前我们要明确的是,该项目仅作为一个高并发服务器组件,因此该项目并不包含实际的业务需求处理内容。 前置知识背景 一、HTTP服务器 概念&#xf…

【编程实践】matlab中的转义字符

简记 这个报错是因为在sprintf函数中使用了无效的转义字符\U。在MATLAB中,转义字符\U是无效的,因此会导致警告。 检查sprintf函数中的格式化字符串是否包含了无效的转义字符。确保只使用MATLAB支持的转义字符。 如果想要输出一个反斜杠字符\&#xff0c…

【常见集合】Java 常见集合重点解析

Java 常见集合重点解析 1. 什么是算法时间复杂度? 时间复杂度表示了算法的 执行时间 和 数据规模 之间的增长关系; 什么是算法的空间复杂度? 表示了算法占用的额外 存储空间 与 数据规模 之间的增长关系; 常见的复杂度&#x…

gradle使用国内可用镜像快速下载

使用官网下载非常的慢,建议使用镜像站: (1)官网地址:https://services.gradle.org/distributions/ (2)腾讯镜像 Gradle下载地址:https://mirrors.cloud.tencent.com/gradle/ &#…

网络协议学习DAY2--TCP通信

TCP发端: socket connect send recv close TCP收端: socket bind listen accept send recv 各函数资料: 1.connect int connect(int sockfd, const struct sockaddr *addr, socklen_t addrlen); 功能:…

git - 笔记

为什么要学习Git 为什么要学习Git软件 为什么学习 因为在主流开发中,基于互联网软件开发的项目都会使用Git软件来进行项目开发过程中的资源管理 比如人力资源 代码资源 比如前端资源 .html .java等代码资源 文档资源 像项目开发中涉及到的需求文档等 这种项目中管理…

Langchain-Chatchat本地搭建ChatGLM3模型和提取PDF内容

文章目录 1、软件要求2、安装CUDA2.1、安装gcc2.2、安装CUDA 3、安装Anaconda33.1、下载Anaconda33.2、创建python虚拟环境 4、部署系统4.1、下载源码4.2、安装依赖4.3、下载模型4.4、初始化配置和知识库4.4.1、初始化配置4.4.2、初始化知识库 4.5、运行4.6、运行4.6.1、启动4.…

hive,hbase集群拷贝注意事项

注意事项: 1.有足够的带宽,最好能300M/S 磁盘写入速度 2.两个集群的在一个网络,且新集群的主机名可以访问的域名。 CDH的主机名不能轻易更改,若只能换主机名建议重新部署CDH集群。 3.数据拷贝跑后台进程 hive表跨集群备份 注…

Qt初识 - 编辑框 | 按钮 | 命名规范

目录 一、编辑框 (一) Designer中的编辑框 (二) Code中的编辑框 二、按钮 (一) Designer中的按钮 (二) Code中的按钮 三、Qt中的命名规范 一、编辑框 (一) Designer中的编辑框 进入到Designer界面中 找到Input Widgets目录 找到该目录下的 将这个控件拉出去 双击就可…

神经网络softmax算法与卷积层

多类分类: 多类是分类算法中的一种,它区别于我们的0,1这样子的二进制分类,它会有多个分类的标签,让我们去取其中的一个。 softmax函数: softmax回归算法是我们的sigmoid回归的推广。 上图就是softmax运…

Koa: 打造高效、灵活的Node.js后端 (介绍与环境部署)

在上一篇文章中,我们了解了Node.js的基础知识,今天我们将进一步学习Node.js 较新的一个轻量级Web框架Koa,一起创建NodeJS后端服务器吧! 一、介绍 Koa是一个新生代Node.js Web框架,由Express原团队成员开发&#xff0c…

657.机器人能否返回原点

刷算法题: 第一遍:1.看5分钟,没思路看题解 2.通过题解改进自己的解法,并且要写每行的注释以及自己的思路。 3.思考自己做到了题解的哪一步,下次怎么才能做对(总结方法) 4.整理到自己的自媒体平台。 5.再刷重复的类…

SpringBootWeb(接收请求数据,返回响应结果,分层解耦,Spring的IOCDI)【详解】

目录 一、接收请求数据 1. 接收表单参数 1.原始方式【了解】 2.SpringBoot方式 3.参数名不一致RequestParam 2.实体参数 1.简单实体对象 2.复杂实体对象 3.数组集合参数 4.日期参数 3. JSON参数 1.Postman发送JSON数据 2.服务端接收JSON数据 4. 路径参数(rest风格…

SpringCloud GateWay 自定义AbstractRoutePredicateFactory

SpringCloud GateWay 自定义AbstractRoutePredicateFactory 主要为了解决原有的断言配置不满足业务 自定义模板套路 开头任意取名,但是必须以RoutePredicateFactory后缀结尾继承AbstractRoutePredicateFactory抽象类 自定义路由断言规则步骤套路 需要重写的源码…

[BUG]Windows安装WSL报错

Windows安装WSL报错 报错内容如下: Installing, this may take a few minutes... WslRegisterDistribution failed with error: 0x800701bc Error: 0x800701bc WSL 2 ????????????? https://aka.ms/wsl2kernel Press any key to continue...产生原因 在…