目录
- 高频面试题及答案
- 1. 如何通过调整 MapReduce 任务的并行度优化性能？
- 2. 如何通过数据压缩优化 MapReduce 性能？
- 3. 如何通过调整 IO 相关参数提升 Hadoop 性能？
- 4. 如何优化 NameNode 和 DataNode 的性能？
- 5. 如何通过优化 Shuffle 阶段提高 Hadoop 性能？
- 6. 如何通过合理的数据分区优化性能？
- 7. 如何通过 JVM 重用机制优化性能？
- 8. 如何通过调度器优化 Hadoop 的资源利用率？
- 9. 如何通过减少小文件优化 HDFS 性能？
- 10. 如何通过 YARN 配置优化性能？
- 11. 如何选择合适的块大小以优化 Hadoop 性能？
- 12. 如何合理配置 MapReduce 的并行度？
- 13. 如何优化 Hadoop 的数据本地性？
- 14. 如何使用压缩来优化 Hadoop 性能？
- 15. 如何通过合理设计输入格式提高性能？
- 16. 如何设置合适的内存配置以优化 MapReduce 作业？
- 17. 如何通过合理设计输出格式优化性能？
- 18. 如何使用 Hadoop 的调度器优化资源利用率？
- 19. 如何通过数据分区优化 Hive 查询性能？
- 20. 如何使用合适的合并策略提升性能？
- 21. 如何通过使用合适的文件格式提升性能？
- 22. 如何监控 Hadoop 性能并进行调优？
- 23. 如何通过使用缓存提升性能？
- 24. 如何通过适当的输入切片优化作业性能？
- 25. 如何优化 Hadoop 的故障恢复机制？
以下是关于 Hadoop 性能优化 的高频面试题及答案，涵盖了内存管理、数据分区、调度器优化、IO 操作等多个方面。
高频面试题及答案
1. 如何通过调整 MapReduce 任务的并行度优化性能？
回答：
合理设置 Map 和 Reduce 任务的并行度可以提升 Hadoop 集群的利用率和作业的执行效率。
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Map 任务并行度： 通过调整每个任务的输入数据块大小（Block Size）来控制 Map 任务的并行度，默认的块大小为 128MB。增大块大小可以减少 Map 任务的数量，但可能降低并行度。
- 配置参数：
dfs.blocksize
- 配置参数：
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Reduce 任务并行度： 可以通过设置
mapreduce.job.reduces参数来控制 Reduce 任务的并行度，理想情况下应与集群中的可用 Reduce slot 数量匹配。
