Hadoop大数据面试题有哪些

这篇文章将为大家详细讲解有关Hadoop大数据面试题有哪些，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

　　1.0 简要描述如何安装配置apache的一个开源hadoop，只描述即可，无需列出具体步骤，列出具体步骤更好。

　　1使用root账户登录

　　2 修改IP

　　3 修改host主机名

　　4 配置SSH免密码登录

　　5 关闭防火墙

　　6 安装JDK

　　6 解压hadoop安装包

　　7 配置hadoop的核心文件 hadoop-env.sh，core-site.xml , mapred-site.xml ， hdfs-site.xml

　　8 配置hadoop环境变量

　　9 格式化 hadoop namenode-format

　　10 启动节点start-all.sh

　　2.0 请列出正常的hadoop集群中hadoop都分别需要启动 哪些进程，他们的作用分别都是什么，请尽量列的详细一些。

　　答：namenode：负责管理hdfs中文件块的元数据，响应客户端请求，管理datanode上文件block的均衡，维持副本数量

　　Secondname:主要负责做checkpoint操作;也可以做冷备，对一定范围内数据做快照性备份。

　　Datanode:存储数据块，负责客户端对数据块的io请求

　　Jobtracker :管理任务，并将任务分配给 tasktracker。

　　Tasktracker: 执行JobTracker分配的任务。

　　Resourcemanager

　　Nodemanager

　　Journalnode

　　Zookeeper

　　Zkfc

　　3.0请写出以下的shell命令

　　(1)杀死一个job

　　(2)删除hdfs上的 /tmp/aaa目录

　　(3)加入一个新的存储节点和删除一个节点需要执行的命令

　　答：(1)hadoop job –list 得到job的id，然后执 行 hadoop job -kill jobId就可以杀死一个指定jobId的job工作了。

　　(2)hadoopfs -rmr /tmp/aaa

　　(3) 增加一个新的节点在新的几点上执行

　　Hadoop daemon.sh start datanode

　　Hadooop daemon.sh start tasktracker/nodemanager

　　下线时，要在conf目录下的excludes文件中列出要下线的datanode机器主机名

　　然后在主节点中执行 hadoop dfsadmin -refreshnodes à下线一个datanode

　　删除一个节点的时候，只需要在主节点执行

　　hadoop mradmin -refreshnodes ---à下线一个tasktracker/nodemanager

　　4.0 请列出你所知道的hadoop调度器，并简要说明其工作方法

　　答：Fifo schedular :默认，先进先出的原则

　　Capacity schedular :计算能力调度器，选择占用最小、优先级高的先执行，依此类推。

　　Fair schedular:公平调度，所有的 job 具有相同的资源。

　　5.0 请列出你在工作中使用过的开发mapreduce的语言

　　答：java，hive，(python，c++)hadoop streaming

　　6.0 当前日志采样格式为

　　a , b , c , d

　　b , b , f , e

　　a , a , c , f

　　请你用最熟悉的语言编写mapreduce，计算第四列每个元素出现的个数

　　答：

　　public classWordCount1 {

　　public static final String INPUT_PATH ="hdfs://hadoop0:9000/in";

　　public static final String OUT_PATH ="hdfs://hadoop0:9000/out";

　　public static void main(String[] args)throws Exception {

　　Configuration conf = newConfiguration();

　　FileSystem fileSystem =FileSystem.get(conf);

　　if(fileSystem.exists(newPath(OUT_PATH))){}

　　fileSystem.delete(newPath(OUT_PATH),true);

　　Job job = newJob(conf,WordCount1.class.getSimpleName());

　　//1.0读取文件，解析成key,value对

　　FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath(INPUT_PATH));

　　//2.0写上自己的逻辑，对输入的可以，value进行处理，转换成新的key,value对进行输出

　　job.setMapperClass(MyMapper.class);

　　job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

　　job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

　　//3.0对输出后的数据进行分区

　　//4.0对分区后的数据进行排序，分组，相同key的value放到一个集合中

　　//5.0对分组后的数据进行规约

　　//6.0对通过网络将map输出的数据拷贝到reduce节点

　　//7.0 写上自己的reduce函数逻辑，对map输出的数据进行处理

　　job.setReducerClass(MyReducer.class);

　　job.setOutputKeyClass(Text.class);

　　job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

　　FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(OUT_PATH));

　　job.waitForCompletion(true);

　　}

　　static class MyMapper extendsMapper{

　　@Override

　　protected void map(LongWritablek1, Text v1,

　　org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Contextcontext)

　　throws IOException,InterruptedException {

　　String[] split =v1.toString().split("\t");

　　for(String words :split){

　　context.write(split[3],1);

　　         }

　　    }

　　}

　　static class MyReducer extends Reducer{

　　protected void reduce(Text k2,Iterable v2,

　　org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Contextcontext)

　　throws IOException,InterruptedException {

　　Long count = 0L;

　　for(LongWritable time :v2){

　　count += time.get();

　　}

　　context.write(v2, newLongWritable(count));

　　        }

　　   }

　　}

　　7.0 你认为用java ， streaming ， pipe方式开发map/reduce ， 各有哪些优点

　　就用过 java 和 hiveQL。

　　Java 写 mapreduce 可以实现复杂的逻辑，如果需求简单，则显得繁琐。

　　HiveQL 基本都是针对 hive 中的表数据进行编写，但对复杂的逻辑(杂)很难进行实现。写起来简单。

　　8.0 hive有哪些方式保存元数据，各有哪些优点

　　三种：自带内嵌数据库derby，挺小，不常用，只能用于单节点

　　mysql常用

　　上网上找了下专业名称：single user mode..multiuser mode...remote user mode

　　9.0 请简述hadoop怎样实现二级排序(就是对key和value双排序)

　　第一种方法是，Reducer将给定key的所有值都缓存起来，然后对它们再做一个Reducer内排序。但是，由于Reducer需要保存给定key的所有值，可能会导致出现内存耗尽的错误。

　　第二种方法是，将值的一部分或整个值加入原始key，生成一个组合key。这两种方法各有优势，第一种方法编写简单，但并发度小，数据量大的情况下速度慢(有内存耗尽的危险)，

　　第二种方法则是将排序的任务交给MapReduce框架shuffle，更符合Hadoop/Reduce的设计思想。这篇文章里选择的是第二种。我们将编写一个Partitioner，确保拥有相同key(原始key，不包括添加的部分)的所有数据被发往同一个Reducer，还将编写一个Comparator，以便数据到达Reducer后即按原始key分组。

　　10.简述hadoop实现jion的几种方法

　　Map side join----大小表join的场景，可以借助distributed cache

　　Reduce side join

　　11.0 请用java实现非递归二分查询

　　12.0 请简述mapreduce中的combine和partition的作用

　　答：combiner是发生在map的最后一个阶段，其原理也是一个小型的reducer，主要作用是减少输出到reduce的数据量，缓解网络传输瓶颈，提高reducer的执行效率。

　　partition的主要作用将map阶段产生的所有kv对分配给不同的reducer task处理，可以将reduce阶段的处理负载进行分摊

　　13.0 hive内部表和外部表的区别

　　Hive 向内部表导入数据时，会将数据移动到数据仓库指向的路径;若是外部表，数据的具体存放目录由用户建表时指定

　　在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除，

　　而外部表只删除元数据，不删除数据。

　　这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。

　　14. Hbase的rowKey怎么创建比较好?列簇怎么创建比较好?

　　答：

　　rowKey最好要创建有规则的rowKey，即最好是有序的。

　　经常需要批量读取的数据应该让他们的rowkey连续;

　　将经常需要作为条件查询的关键词组织到rowkey中;

　　列族的创建：

　　按照业务特点，把数据归类，不同类别的放在不同列族

　　15. 用mapreduce怎么处理数据倾斜问题

　　本质：让各分区的数据分布均匀

　　可以根据业务特点，设置合适的partition策略

　　如果事先根本不知道数据的分布规律，利用随机抽样器抽样后生成partition策略再处理

　　16. hadoop框架怎么来优化

　　可以从很多方面来进行：比如hdfs怎么优化，mapreduce程序怎么优化，yarn的job调度怎么优化，hbase优化，hive优化。。。。。。。

　　17. hbase内部机制是什么

　　Hbase是一个能适应联机业务的数据库系统

　　物理存储：hbase的持久化数据是存放在hdfs上

　　存储管理：一个表是划分为很多region的，这些region分布式地存放在很多regionserver上

　　Region内部还可以划分为store，store内部有memstore和storefile

　　版本管理：hbase中的数据更新本质上是不断追加新的版本，通过compact操作来做版本间的文件合并

　　Region的split

　　集群管理：zookeeper + hmaster(职责) + hregionserver(职责)

　　18. 我们在开发分布式计算job的时候，是否可以去掉reduce阶段

　　答：可以，例如我们的集群就是为了存储文件而设计的，不涉及到数据的计算，就可以将mapReduce都省掉。

　　比如，流量运营项目中的行为轨迹增强功能部分

　　怎么样才能实现去掉reduce阶段

　　去掉之后就不排序了，不进行shuffle操作了

　　19 hadoop中常用的数据压缩算法

　　Lzo

　　Gzip

　　Default

　　Snapyy

　　如果要对数据进行压缩，最好是将原始数据转为SequenceFile 或者 Parquet File(spark)

　　20. mapreduce的调度模式(题意模糊，可以理解为yarn的调度模式，也可以理解为mr的内部工作流程)

　　答： appmaster作为调度主管，管理maptask和reducetask

　　Appmaster负责启动、监控maptask和reducetask

　　Maptask处理完成之后，appmaster会监控到，然后将其输出结果通知给reducetask，然后reducetask从map端拉取文件，然后处理;

　　当reduce阶段全部完成之后，appmaster还要向resourcemanager注销自己

　　21. hive底层与数据库交互原理

　　Hive的查询功能是由hdfs + mapreduce结合起来实现的

　　Hive与mysql的关系：只是借用mysql来存储hive中的表的元数据信息，称为metastore

　　22. hbase过滤器实现原则

　　可以说一下过滤器的父类(比较过滤器，专用过滤器)

　　过滤器有什么用途：

　　增强hbase查询数据的功能

　　减少服务端返回给客户端的数据量

　　23. reduce之后数据的输出量有多大(结合具体场景，比如pi)

　　Sca阶段的增强日志(1.5T---2T)

　　过滤性质的mr程序，输出比输入少

　　解析性质的mr程序，输出比输入多(找共同朋友)

　　24. 现场出问题测试mapreduce掌握情况和hive的ql语言掌握情况

　　25.datanode在什么情况下不会备份数据

　　答：在客户端上传文件时指定文件副本数量为1

　　26.combine出现在哪个过程

　　答：shuffle过程中

　　具体来说，是在maptask输出的数据从内存溢出到磁盘，可能会调多次

　　Combiner使用时候要特别谨慎，不能影响最后的逻辑结果

　　27. hdfs的体系结构

　　答：

　　集群架构：

　　namenode datanode secondarynamenode

　　(active namenode ,standby namenode)journalnode zkfc

　　内部工作机制：

　　数据是分布式存储的

　　对外提供一个统一的目录结构

　　对外提供一个具体的响应者(namenode)

　　数据的block机制，副本机制

　　Namenode和datanode的工作职责和机制

　　读写数据流程

　　28. flush的过程

　　答：flush是在内存的基础上进行的，首先写入文件的时候，会先将文件写到内存中，当内存写满的时候，一次性的将文件全部都写到硬盘中去保存，并清空缓存中的文件，

　　29. 什么是队列

　　答：是一种调度策略，机制是先进先出

　　30. List与set的区别

　　答：List和Set都是接口。他们各自有自己的实现类，有无顺序的实现类，也有有顺序的实现类。

　　最大的不同就是List是可以重复的。而Set是不能重复的。

　　List适合经常追加数据，插入，删除数据。但随即取数效率比较低。

　　Set适合经常地随即储存，插入，删除。但是在遍历时效率比较低。

　　31.数据的三范式

　　答：

　　第一范式()无重复的列

　　第二范式(2NF)属性完全依赖于主键 [消除部分子函数依赖]

　　第三范式(3NF)属性不依赖于其它非主属性 [消除传递依赖]

　　32.三个datanode中当有一个datanode出现错误时会怎样?

　　答：

　　Namenode会通过心跳机制感知到datanode下线

　　会将这个datanode上的block块在集群中重新复制一份，恢复文件的副本数量

　　会引发运维团队快速响应，派出同事对下线datanode进行检测和修复，然后重新上线

　　33.sqoop在导入数据到mysql中，如何不重复导入数据，如果存在数据问题，sqoop如何处理?

　　答：FAILED java.util.NoSuchElementException

　　此错误的原因为sqoop解析文件的字段与MySql数据库的表的字段对应不上造成的。因此需要在执行的时候给sqoop增加参数，告诉sqoop文件的分隔符，使它能够正确的解析文件字段。

　　hive默认的字段分隔符为'\001'

　　34.描述一下hadoop中，有哪些地方使用到了缓存机制，作用分别是什么?

　　答：

　　Shuffle中

　　Hbase----客户端/regionserver

　　35.MapReduce优化经验

　　答：(1.)设置合理的map和reduce的个数。合理设置blocksize

　　(2.)避免出现数据倾斜

　　(3.combine函数

　　(4.对数据进行压缩

　　(5.小文件处理优化：事先合并成大文件，combineTextInputformat，在hdfs上用mapreduce将小文件合并成SequenceFile大文件(key:文件名，value：文件内容)

　　(6.参数优化

　　36.请列举出曾经修改过的/etc/下面的文件，并说明修改要解决什么问题?

　　答：/etc/profile这个文件，主要是用来配置环境变量。让hadoop命令可以在任意目录下面执行。

　　/ect/sudoers

　　/etc/hosts

　　/etc/sysconfig/network

　　/etc/inittab

　　37.请描述一下开发过程中如何对上面的程序进行性能分析，对性能分析进行优化的过程。

　　38. 现有 1 亿个整数均匀分布，如果要得到前 1K 个最大的数，求最优的算法。

　　参见《海量数据算法面试大全》

　　39.mapreduce的大致流程

　　答：主要分为八个步骤

　　1/对文件进行切片规划

　　2/启动相应数量的maptask进程

　　3/调用FileInputFormat中的RecordReader，读一行数据并封装为k1v1

　　4/调用自定义的map函数，并将k1v1传给map

　　5/收集map的输出，进行分区和排序

　　6/reduce task任务启动，并从map端拉取数据

　　7/reduce task调用自定义的reduce函数进行处理

　　8/调用outputformat的recordwriter将结果数据输出

　　40.用mapreduce实现sql语 select count (x) from a group by b;

　　41.搭建hadoop集群 ， master和slaves都运行哪些服务

　　答：master主要是运行我们的主节点，slaves主要是运行我们的从节点。

　　42. hadoop参数调优

　　43. pig , latin , hive语法有什么不同

　　44. 描述Hbase，ZooKeeper搭建过程

　　45.hadoop运行原理

　　答：hadoop的主要核心是由两部分组成，HDFS和mapreduce，首先HDFS的原理就是分布式的文件存储系统，将一个大的文件，分割成多个小的文件，进行存储在多台服务器上。

　　Mapreduce的原理就是使用JobTracker和TaskTracker来进行作业的执行。Map就是将任务展开，reduce是汇总处理后的结果。

　　46.mapreduce的原理

　　答：mapreduce的原理就是将一个MapReduce框架由一个单独的master JobTracker和每个集群节点一个slave TaskTracker共同组成。master负责调度构成一个作业的所有任务，这些的slave上，master监控它们的执行，重新执行已经失败的任务。而slave仅负责执行由maste指派的任务。

　　47.HDFS存储机制

　　答：HDFS主要是一个分布式的文件存储系统，由namenode来接收用户的操作请求，然后根据文件大小，以及定义的block块的大小，将大的文件切分成多个block块来进行保存

　　48.举一个例子说明mapreduce是怎么运行的。

　　Wordcount

　　49.如何确认hadoop集群的健康状况

　　答：有完善的集群监控体系(ganglia，nagios)

　　Hdfs dfsadmin –report

　　Hdfs haadmin –getServiceState nn1

　　50.mapreduce作业，不让reduce输出，用什么代替reduce的功能。

　　51.hive如何调优

　　答：hive最终都会转化为mapreduce的job来运行，要想hive调优，实际上就是mapreduce调优，可以有下面几个方面的调优。解决收据倾斜问题，减少job数量，设置合理的map和reduce个数，对小文件进行合并，优化时把握整体，单个task最优不如整体最优。按照一定规则分区。

　　52.hive如何控制权限

　　我们公司没做，不需要

　　53.HBase写数据的原理是什么?

　　答：

　　54.hive能像关系型数据库那样建多个库吗?

　　答：当然能了。

　　55.HBase宕机如何处理

　　答：宕机分为HMaster宕机和HRegisoner宕机，如果是HRegisoner宕机，HMaster会将其所管理的region重新分布到其他活动的RegionServer上，由于数据和日志都持久在HDFS中，该操作不会导致数据丢失。所以数据的一致性和安全性是有保障的。

　　如果是HMaster宕机，HMaster没有单点问题，HBase中可以启动多个HMaster，通过Zookeeper的Master Election机制保证总有一个Master运行。即ZooKeeper会保证总会有一个HMaster在对外提供服务。

　　56.假设公司要建一个数据中心，你会如何处理?

　　先进行需求调查分析

　　设计功能划分

　　架构设计

　　吞吐量的估算

　　采用的技术类型

　　软硬件选型

　　成本效益的分析

　　项目管理

　　扩展性

　　安全性，稳定性

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