Hadoop/Spark相關面試問題總結
面試回來之后把其中比較重要的問題記了下來寫了個總結：
（答案在后面）
1、簡答說一下hadoop的map-reduce編程模型
2、hadoop的TextInputFormat作用是什么，如何自定義實現
3、hadoop和spark的都是並行計算，那么他們有什么相同和區別
4、為什么要用flume導入hdfs，hdfs的構架是怎樣的
5、map-reduce程序運行的時候會有什么比較常見的問題
6、簡單說一下hadoop和spark的shuffle過程
以下是自己的理解，如果有不對的地方希望各位大俠可以幫我指出來~：
1、簡答說一下hadoop的map-reduce編程模型
首先map task會從本地文件系統讀取數據，轉換成key-value形式的鍵值對集合
使用的是hadoop內置的數據類型，比如longwritable、text等
將鍵值對集合輸入mapper進行業務處理過程，將其轉換成需要的key-value在輸出
之后會進行一個partition分區操作，默認使用的是hashpartitioner，可以通過重寫hashpartitioner的getpartition方法來自定義分區規則
之后會對key進行進行sort排序，grouping分組操作將相同key的value合並分組輸出，在這里可以使用自定義的數據類型，重寫WritableComparator的Comparator方法來自定義排序規則，重寫RawComparator的compara方法來自定義分組規則
之后進行一個combiner歸約操作，其實就是一個本地段的reduce預處理，以減小后面shufle和reducer的工作量
reduce task會通過網絡將各個數據收集進行reduce處理，最后將數據保存或者顯示，結束整個job
2、hadoop的TextInputFormat作用是什么，如何自定義實現
InputFormat會在map操作之前對數據進行兩方面的預處理
1是getSplits，返回的是InputSplit數組，對數據進行split分片，每片交給map操作一次
2是getRecordReader，返回的是RecordReader對象，對每個split分片進行轉換為key-value鍵值對格式傳遞給map
常用的InputFormat是TextInputFormat，使用的是LineRecordReader對每個分片進行鍵值對的轉換，以行偏移量作為鍵，行內容作為值
自定義類繼承InputFormat接口，重寫createRecordReader和isSplitable方法
在createRecordReader中可以自定義分隔符
3、hadoop和spark的都是並行計算，那么他們有什么相同和區別
兩者都是用mr模型來進行並行計算，hadoop的一個作業稱為job，job里面分為map task和reduce task，每個task都是在自己的進程中運行的，當task結束時，進程也會結束
spark用戶提交的任務成為application，一個application對應一個sparkcontext，app中存在多個job，每觸發一次action操作就會產生一個job
這些job可以並行或串行執行，每個job中有多個stage，stage是shuffle過程中DAGSchaduler通過RDD之間的依賴關系划分job而來的，每個stage里面有多個task，組成taskset有TaskSchaduler分發到各個executor中執行，executor的生命周期是和app一樣的，即使沒有job運行也是存在的，所以task可以快速啟動讀取內存進行計算
hadoop的job只有map和reduce操作，表達能力比較欠缺而且在mr過程中會重復的讀寫hdfs，造成大量的io操作，多個job需要自己管理關系
spark的迭代計算都是在內存中進行的，API中提供了大量的RDD操作如join，groupby等，而且通過DAG圖可以實現良好的容錯
4、為什么要用flume導入hdfs，hdfs的構架是怎樣的
flume可以實時的導入數據到hdfs中，當hdfs上的文件達到一個指定大小的時候會形成一個文件，或者超過指定時間的話也形成一個文件
文件都是存儲在datanode上面的，namenode記錄着datanode的元數據信息，而namenode的元數據信息是存在內存中的，所以當文件切片很小或者很多的時候會卡死
5、map-reduce程序運行的時候會有什么比較常見的問題
比如說作業中大部分都完成了，但是總有幾個reduce一直在運行
這是因為這幾個reduce中的處理的數據要遠遠大於其他的reduce，可能是因為對鍵值對任務划分的不均勻造成的數據傾斜
解決的方法可以在分區的時候重新定義分區規則對於value數據很多的key可以進行拆分、均勻打散等處理，或者是在map端的combiner中進行數據預處理的操作
6、簡單說一下hadoop和spark的shuffle過程
hadoop：map端保存分片數據，通過網絡收集到reduce端
spark：spark的shuffle是在DAGSchedular划分Stage的時候產生的，TaskSchedule要分發Stage到各個worker的executor
減少shuffle可以提高性能
部分答案不是十分准確歡迎補充:-)
——-補充更新———
1、Hive中存放是什么？
表。
存的是和hdfs的映射關系，hive是邏輯上的數據倉庫，實際操作的都是hdfs上的文件，HQL就是用sql語法來寫的mr程序。
2、Hive與關系型數據庫的關系？
沒有關系，hive是數據倉庫，不能和數據庫一樣進行實時的CURD操作。
是一次寫入多次讀取的操作，可以看成是ETL工具。
3、Flume工作機制是什么？
核心概念是agent，里面包括source、chanel和sink三個組件。
source運行在日志收集節點進行日志采集，之后臨時存儲在chanel中，sink負責將chanel中的數據發送到目的地。
只有成功發送之后chanel中的數據才會被刪除。
首先書寫flume配置文件，定義agent、source、chanel和sink然后將其組裝，執行flume-ng命令。
4、Sqoop工作原理是什么？
hadoop生態圈上的數據傳輸工具。
可以將關系型數據庫的數據導入非結構化的hdfs、hive或者bbase中，也可以將hdfs中的數據導出到關系型數據庫或者文本文件中。
使用的是mr程序來執行任務，使用jdbc和關系型數據庫進行交互。
import原理：通過指定的分隔符進行數據切分，將分片傳入各個map中，在map任務中在每行數據進行寫入處理沒有reduce。
export原理：根據要操作的表名生成一個java類，並讀取其元數據信息和分隔符對非結構化的數據進行匹配，多個map作業同時執行寫入關系型數據庫
5、Hbase行健列族的概念，物理模型，表的設計原則？
行健：是hbase表自帶的，每個行健對應一條數據。
列族：是創建表時指定的，為列的集合，每個列族作為一個文件單獨存儲，存儲的數據都是字節數組，其中的數據可以有很多，通過時間戳來區分。
物理模型：整個hbase表會拆分為多個region，每個region記錄着行健的起始點保存在不同的節點上，查詢時就是對各個節點的並行查詢，當region很大時使用.META表存儲各個region的起始點，-ROOT又可以存儲.META的起始點。
rowkey的設計原則：各個列簇數據平衡，長度原則、相鄰原則，創建表的時候設置表放入regionserver緩存中，避免自動增長和時間，使用字節數組代替string，最大長度64kb，最好16字節以內，按天分表，兩個字節散列，四個字節存儲時分毫秒。
列族的設計原則：盡可能少（按照列族進行存儲，按照region進行讀取，不必要的io操作），經常和不經常使用的兩類數據放入不同列族中，列族名字盡可能短。
6、Spark Streaming和Storm有何區別？
一個實時毫秒一個准實時亞秒，不過storm的吞吐率比較低。
7、mllib支持的算法？
大體分為四大類，分類、聚類、回歸、協同過濾。
8、簡答說一下hadoop的map-reduce編程模型？
首先map task會從本地文件系統讀取數據，轉換成key-value形式的鍵值對集合。
將鍵值對集合輸入mapper進行業務處理過程，將其轉換成需要的key-value在輸出。
之后會進行一個partition分區操作，默認使用的是hashpartitioner，可以通過重寫hashpartitioner的getpartition方法來自定義分區規則。
之后會對key進行進行sort排序，grouping分組操作將相同key的value合並分組輸出。
在這里可以使用自定義的數據類型，重寫WritableComparator的Comparator方法來自定義排序規則，重寫RawComparator的compara方法來自定義分組規則。
之后進行一個combiner歸約操作，其實就是一個本地段的reduce預處理，以減小后面shufle和reducer的工作量。
reduce task會通過網絡將各個數據收集進行reduce處理，最后將數據保存或者顯示，結束整個job。
9、Hadoop平台集群配置、環境變量設置？
zookeeper：修改zoo.cfg文件，配置dataDir，和各個zk節點的server地址端口，tickTime心跳時間默認是2000ms，其他超時的時間都是以這個為基礎的整數倍，之后再dataDir對應目錄下寫入myid文件和zoo.cfg中的server相對應。
hadoop：修改
hadoop-env.sh配置java環境變量
core-site.xml配置zk地址，臨時目錄等
hdfs-site.xml配置nn信息，rpc和http通信地址，nn自動切換、zk連接超時時間等
yarn-site.xml配置resourcemanager地址
mapred-site.xml配置使用yarn
slaves配置節點信息
格式化nn和zk。
hbase：修改
hbase-env.sh配置java環境變量和是否使用自帶的zk
hbase-site.xml配置hdfs上數據存放路徑，zk地址和通訊超時時間、master節點
regionservers配置各個region節點
zoo.cfg拷貝到conf目錄下
spark：
安裝Scala
修改spark-env.sh配置環境變量和master和worker節點配置信息
環境變量的設置：直接在/etc/profile中配置安裝的路徑即可，或者在當前用戶的宿主目錄下，配置在.bashrc文件中，該文件不用source重新打開shell窗口即可，配置在.bash_profile的話只對當前用戶有效。
10、Hadoop性能調優？
調優可以通過系統配置、程序編寫和作業調度算法來進行。
hdfs的block.size可以調到128/256（網絡很好的情況下，默認為64）
調優的大頭：mapred.map.tasks、mapred.reduce.tasks設置mr任務數（默認都是1）
mapred.tasktracker.map.tasks.maximum每台機器上的最大map任務數
mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum每台機器上的最大reduce任務數
mapred.reduce.slowstart.completed.maps配置reduce任務在map任務完成到百分之幾的時候開始進入
這個幾個參數要看實際節點的情況進行配置，reduce任務是在33%的時候完成copy，要在這之前完成map任務，（map可以提前完成）
mapred.compress.map.output,mapred.output.compress配置壓縮項，消耗cpu提升網絡和磁盤io
合理利用combiner
注意重用writable對象
11、Hadoop高並發？
首先肯定要保證集群的高可靠性，在高並發的情況下不會掛掉，支撐不住可以通過橫向擴展。
datanode掛掉了使用hadoop腳本重新啟動。
12、hadoop的TextInputFormat作用是什么，如何自定義實現？
InputFormat會在map操作之前對數據進行兩方面的預處理。
1是getSplits，返回的是InputSplit數組，對數據進行split分片，每片交給map操作一次 。
2是getRecordReader，返回的是RecordReader對象，對每個split分片進行轉換為key-value鍵值對格式傳遞給map。
常用的InputFormat是TextInputFormat，使用的是LineRecordReader對每個分片進行鍵值對的轉換，以行偏移量作為鍵，行內容作為值。
自定義類繼承InputFormat接口，重寫createRecordReader和isSplitable方法 。
在createRecordReader中可以自定義分隔符。
13、hadoop和spark的都是並行計算，那么他們有什么相同和區別？
兩者都是用mr模型來進行並行計算，hadoop的一個作業稱為job，job里面分為map task和reduce task，每個task都是在自己的進程中運行的，當task結束時，進程也會結束。
spark用戶提交的任務成為application，一個application對應一個sparkcontext，app中存在多個job，每觸發一次action操作就會產生一個job。
這些job可以並行或串行執行，每個job中有多個stage，stage是shuffle過程中DAGSchaduler通過RDD之間的依賴關系划分job而來的，每個stage里面有多個task，組成taskset有TaskSchaduler分發到各個executor中執行，executor的生命周期是和app一樣的，即使沒有job運行也是存在的，所以task可以快速啟動讀取內存進行計算。
hadoop的job只有map和reduce操作，表達能力比較欠缺而且在mr過程中會重復的讀寫hdfs，造成大量的io操作，多個job需要自己管理關系。
spark的迭代計算都是在內存中進行的，API中提供了大量的RDD操作如join，groupby等，而且通過DAG圖可以實現良好的容錯。
14、為什么要用flume導入hdfs，hdfs的構架是怎樣的？
flume可以實時的導入數據到hdfs中，當hdfs上的文件達到一個指定大小的時候會形成一個文件，或者超過指定時間的話也形成一個文件。
文件都是存儲在datanode上面的，namenode記錄着datanode的元數據信息，而namenode的元數據信息是存在內存中的，所以當文件切片很小或者很多的時候會卡死。
15、map-reduce程序運行的時候會有什么比較常見的問題？
比如說作業中大部分都完成了，但是總有幾個reduce一直在運行。
這是因為這幾個reduce中的處理的數據要遠遠大於其他的reduce，可能是因為對鍵值對任務划分的不均勻造成的數據傾斜。
解決的方法可以在分區的時候重新定義分區規則對於value數據很多的key可以進行拆分、均勻打散等處理，或者是在map端的combiner中進行數據預處理的操作。
16、簡單說一下hadoop和spark的shuffle過程？
hadoop：map端保存分片數據，通過網絡收集到reduce端。
spark：spark的shuffle是在DAGSchedular划分Stage的時候產生的，TaskSchedule要分發Stage到各個worker的executor。
減少shuffle可以提高性能。
17、RDD機制？
rdd分布式彈性數據集，簡單的理解成一種數據結構，是spark框架上的通用貨幣。
所有算子都是基於rdd來執行的，不同的場景會有不同的rdd實現類，但是都可以進行互相轉換。
rdd執行過程中會形成dag圖，然后形成lineage保證容錯性等。
從物理的角度來看rdd存儲的是block和node之間的映射。
18、spark有哪些組件？
（1）master：管理集群和節點，不參與計算。
（2）worker：計算節點，進程本身不參與計算，和master匯報。
（3）Driver：運行程序的main方法，創建spark context對象。
（4）spark context：控制整個application的生命周期，包括dagsheduler和task scheduler等組件。
（5）client：用戶提交程序的入口。
19、spark工作機制？
用戶在client端提交作業后，會由Driver運行main方法並創建spark context上下文。
執行add算子，形成dag圖輸入dagscheduler，按照add之間的依賴關系划分stage輸入task scheduler。
task scheduler會將stage划分為task set分發到各個節點的executor中執行。
20、spark的優化怎么做？
通過spark-env文件、程序中sparkconf和set property設置。
（1）計算量大，形成的lineage過大應該給已經緩存了的rdd添加checkpoint，以減少容錯帶來的開銷。
（2）小分區合並，過小的分區造成過多的切換任務開銷，使用repartition。
21、kafka工作原理？
producer向broker發送事件，consumer從broker消費事件。
事件由topic區分開，每個consumer都會屬於一個group。
相同group中的consumer不能重復消費事件，而同一事件將會發送給每個不同group的consumer。
22、ALS算法原理？
答：對於user-product-rating數據，als會建立一個稀疏的評分矩陣，其目的就是通過一定的規則填滿這個稀疏矩陣。
als會對稀疏矩陣進行分解，分為用戶-特征值，產品-特征值，一個用戶對一個產品的評分可以由這兩個矩陣相乘得到。
通過固定一個未知的特征值，計算另外一個特征值，然后交替反復進行最小二乘法，直至差平方和最小，即可得想要的矩陣。
23、kmeans算法原理？
隨機初始化中心點范圍，計算各個類別的平均值得到新的中心點。
重新計算各個點到中心值的距離划分，再次計算平均值得到新的中心點，直至各個類別數據平均值無變化。
24、canopy算法原理？
根據兩個閾值來划分數據，以隨機的一個數據點作為canopy中心。
計算其他數據點到其的距離，划入t1、t2中，划入t2的從數據集中刪除，划入t1的其他數據點繼續計算，直至數據集中無數據。
25、朴素貝葉斯分類算法原理？
對於待分類的數據和分類項，根據待分類數據的各個特征屬性，出現在各個分類項中的概率判斷該數據是屬於哪個類別的。
26、關聯規則挖掘算法apriori原理？
一個頻繁項集的子集也是頻繁項集，針對數據得出每個產品的支持數列表，過濾支持數小於預設值的項，對剩下的項進行全排列，重新計算支持數，再次過濾，重復至全排列結束，可得到頻繁項和對應的支持數。
作者：@小黑
以下是自己的理解，如果有不對的地方希望各位大俠可以幫我指出來~：
1、簡答說一下hadoop的map-reduce編程模型
首先map task會從本地文件系統讀取數據，轉換成key-value形式的鍵值對集合
使用的是hadoop內置的數據類型，比如longwritable、text等
將鍵值對集合輸入mapper進行業務處理過程，將其轉換成需要的key-value在輸出
之后會進行一個partition分區操作，默認使用的是hashpartitioner，可以通過重寫hashpartitioner的getpartition方法來自定義分區規則
之后會對key進行進行sort排序，grouping分組操作將相同key的value合並分組輸出，在這里可以使用自定義的數據類型，重寫WritableComparator的Comparator方法來自定義排序規則，重寫RawComparator的compara方法來自定義分組規則
之后進行一個combiner歸約操作，其實就是一個本地段的reduce預處理，以減小后面shufle和reducer的工作量
reduce task會通過網絡將各個數據收集進行reduce處理，最后將數據保存或者顯示，結束整個job
2、hadoop的TextInputFormat作用是什么，如何自定義實現
InputFormat會在map操作之前對數據進行兩方面的預處理
1是getSplits，返回的是InputSplit數組，對數據進行split分片，每片交給map操作一次
2是getRecordReader，返回的是RecordReader對象，對每個split分片進行轉換為key-value鍵值對格式傳遞給map
常用的InputFormat是TextInputFormat，使用的是LineRecordReader對每個分片進行鍵值對的轉換，以行偏移量作為鍵，行內容作為值
自定義類繼承InputFormat接口，重寫createRecordReader和isSplitable方法
在createRecordReader中可以自定義分隔符
3、hadoop和spark的都是並行計算，那么他們有什么相同和區別
兩者都是用mr模型來進行並行計算，hadoop的一個作業稱為job，job里面分為map task和reduce task，每個task都是在自己的進程中運行的，當task結束時，進程也會結束
spark用戶提交的任務成為application，一個application對應一個sparkcontext，app中存在多個job，每觸發一次action操作就會產生一個job
這些job可以並行或串行執行，每個job中有多個stage，stage是shuffle過程中DAGSchaduler通過RDD之間的依賴關系划分job而來的，每個stage里面有多個task，組成taskset有TaskSchaduler分發到各個executor中執行，executor的生命周期是和app一樣的，即使沒有job運行也是存在的，所以task可以快速啟動讀取內存進行計算
hadoop的job只有map和reduce操作，表達能力比較欠缺而且在mr過程中會重復的讀寫hdfs，造成大量的io操作，多個job需要自己管理關系
spark的迭代計算都是在內存中進行的，API中提供了大量的RDD操作如join，groupby等，而且通過DAG圖可以實現良好的容錯
4、為什么要用flume導入hdfs，hdfs的構架是怎樣的
flume可以實時的導入數據到hdfs中，當hdfs上的文件達到一個指定大小的時候會形成一個文件，或者超過指定時間的話也形成一個文件
文件都是存儲在datanode上面的，namenode記錄着datanode的元數據信息，而namenode的元數據信息是存在內存中的，所以當文件切片很小或者很多的時候會卡死
5、map-reduce程序運行的時候會有什么比較常見的問題
比如說作業中大部分都完成了，但是總有幾個reduce一直在運行
這是因為這幾個reduce中的處理的數據要遠遠大於其他的reduce，可能是因為對鍵值對任務划分的不均勻造成的數據傾斜
解決的方法可以在分區的時候重新定義分區規則對於value數據很多的key可以進行拆分、均勻打散等處理，或者是在map端的combiner中進行數據預處理的操作
6、簡單說一下hadoop和spark的shuffle過程
hadoop：map端保存分片數據，通過網絡收集到reduce端
spark：spark的shuffle是在DAGSchedular划分Stage的時候產生的，TaskSchedule要分發Stage到各個worker的executor
減少shuffle可以提高性能
部分答案不是十分准確歡迎補充:-)
作者：@小黑