大数据面试-01-大数据工程师面试题

1. 选择题

1.1. 下面哪个程序负责 HDFS 数据存储。

c)Datanode
答案 C datanode

1.2. HDfS 中的 block 默认保存几份？

a)3 份
答案 A 默认 3 份

1.3. 下列哪个程序通常与 NameNode 在一个节点启动？

d)Jobtracker
答案 D

1.4. HDFS 默认 Block Size

c)128MB
答案：C

1.5. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈

c)磁盘 IO
答案：C 磁盘
首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的 pc 机，取代小型机及大型机。小型机和大型机有什么特点？
1.cpu 处理能力强
2.内存够大，所以集群的瓶颈不可能是 a 和 d
3.如果是互联网有瓶颈，可以让集群搭建内网。每次写入数据都要通过网络（集群是内网），然后还要写入 3 份数据，所以 IO 就会打折扣。

1.6. 关于 SecondaryNameNode 哪项是正确的？

c)它的目的是帮助 NameNode 合并编辑日志，减少 NameNode 启动时间
答案 C。

1.7. 下列哪项可以作为集群的管理？

a)Puppet b)Pdsh d)Zookeeper
答案 ABD
具体可查看什么是 Zookeeper，Zookeeper 的作用是什么，在 Hadoop 及 hbase 中具体作用是什么。

1.8. Client 端上传文件的时候下列哪项正确

b)Client 端将文件切分为 Block，依次上传
答案 B
分析：Client 向 NameNode 发起文件写入的请求。NameNode 根据文件大小和文件块配置情况，返回给 Client 它所管理部分 DataNode 的信息。
Client 将文件划分为多个 Block，根据 DataNode 的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode 块中。具体查看HDFS 体系结构简介及优缺点。

1.9. 下列哪个是 Hadoop 运行的模式

a)单机版 b)伪分布式 c)分布式
答案 ABC 单机版,伪分布式只是学习用的。

2. 面试题

2.1. Hadoop的核心配置是什么？

Hadoop的核心配置通过两个xml文件来完成：1，hadoop-default.xml；2，hadoop-site.xml。这些文件都使用xml格式，因此每个xml中都有一些属性，
包括名称和值，但是当下这些文件都已不复存在。

2.2. 那当下又该如何配置？

Hadoop现在拥有4个配置文件：1，core-site.xml；2，hdfs-site.xml；3，mapred-site.xml；4，yarn-site.xml。这些文件都保存在conf/子目录下。

2.3. “jps”命令的用处？

这个命令可以检查Namenode、Datanode、Task Tracker、 Job Tracker是否正常工作。

2.4. mapreduce的原理?

MapReduce采用”分而治之”的思想，把对大规模数据集的操作，分发给一个主节点管理下的各个分节点共同完成，然后通过整合各个节点的中间结果，
得到最终结果。简单地说，MapReduce就是”任务的分解与结果的汇总”。
在Hadoop中，用于执行MapReduce任务的机器角色有两个：一个是JobTracker；另一个是TaskTracker，JobTracker是用于调度工作的，TaskTracker
是用于执行工作的。一个Hadoop集群中只有一台JobTracker。
在分布式计算中，MapReduce框架负责处理了并行编程中分布式存储、工作调度、负载均衡、容错均衡、容错处理以及网络通信等复杂问题，把处理
过程高度抽象为两个函数：map和reduce，map负责把任务分解成多个任务，reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总起来。
需要注意的是，用MapReduce来处理的数据集（或任务）必须具备这样的特点：待处理的数据集可以分解成许多小的数据集，而且每一个小数据集都
可以完全并行地进行处理。

2.5. HDFS存储的机制?

2.5.1. hdfs写流程

流程：
client链接namenode存数据
namenode记录一条数据位置信息（元数据），告诉client存哪。
client用hdfs的api将数据块（默认是64M）存储到datanode上。
datanode将数据水平备份。并且备份完将反馈client。
client通知namenode存储块完毕。
namenode将元数据同步到内存中。
另一块循环上面的过程。

2.5.2. 读流程

流程：
client链接namenode，查看元数据，找到数据的存储位置。
client通过hdfs的api并发读取数据。
关闭连接。

2.6. 举一个简单的例子说明mapreduce是怎么来运行的 ?

　　MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。
　　Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。
Mapper任务的执行过程详解
　　每个Mapper任务是一个Java进程，它会读取HDFS中的文件，解析成很多的键值对，经过我们覆盖的map方法处理后，
转换为很多的键值对再输出。整个Mapper任务的处理过程又可以分为以下六个阶段：
　　第一阶段是把输入文件按照一定的标准分片(InputSplit)，每个输入片的大小是固定的。默认情况下，输入片(InputSplit)
的大小与数据块(Block)的大小是相同的。如果数据块(Block)的大小是默认值128MB，输入文件有两个，一个是32MB，一个是　172MB。那么小的文件是一个输入片，大文件会分为两个数据块，那么是两个输入片。一共产生三个输入片。每一个输入片由　一个Mapper进程处理。这里的三个输入片，会有三个Mapper进程处理。

　　第二阶段是对输入片中的记录按照一定的规则解析成键值对。有个默认规则是把每一行文本内容解析成键值对。“键”是每一　行的起始位置(单位是字节)，“值”是本行的文本内容。
　　
　　第三阶段是调用Mapper类中的map方法。第二阶段中解析出来的每一个键值对，调用一次map方法。如果有1000个键值对，就会　调用1000次map方法。每一次调用map方法会输出零个或者多个键值对。

　　第四阶段是按照一定的规则对第三阶段输出的键值对进行分区。比较是基于键进行的。比如我们的键表示省份(如北京、上海、　山东等)，那么就可以按照不同省份进行分区，同一个省份的键值对划分到一个区中。默认是只有一个区。分区的数量就是Reducer　任务运行的数量。默认只有一个Reducer任务。
第五阶段是对每个分区中的键值对进行排序。首先，按照键进行排序，对于键相同的键值对，按照值进行排序。比如三个键值　对<2,2>、<1,3>、<2,1>，键和值分别是整数。那么排序后的结果是<1,3>、<2,1>、<2,2>。如果有第六阶段，那么进入

第六阶段　如果没有，直接输出到本地的Linux文件中。　第六阶段是对数据进行归约处理，也就是reduce处理。键相等的键值对会调用一次reduce方法。经过这一阶段，数据量会减少。　归约后的数据输出到本地的linxu文件中。本阶段默认是没有的，需要用户自己增加这一阶段的代码。　Reducer任务的执行过程详解
每个Reducer任务是一个java进程。Reducer任务接收Mapper任务的输出，归约处理后写入到HDFS中，可以分为三个阶段：
第一阶段是Reducer任务会主动从Mapper任务复制其输出的键值对。Mapper任务可能会有很多，因此Reducer会复制多个Mapper的输出。
第二阶段是把复制到Reducer本地数据，全部进行合并，即把分散的数据合并成一个大的数据。再对合并后的数据排序。
第三阶段是对排序后的键值对调用reduce方法。键相等的键值对调用一次reduce方法，每次调用会产生零个或者多个键值对。
最后把这些输出的键值对写入到HDFS文件中。
在整个MapReduce程序的开发过程中，我们最大的工作量是覆盖map函数和覆盖reduce函数。