2018年大数据面试题总结

Dear 丶 2021-09-27 19:42 426阅读 0赞

目前面试了多家大数据开发工程师，成长了很多，也知道了很多知识，下面和大家分享一下我遇到的面试题和答案。

**1.kafka集群的规模，消费速度是多少**。

答：一般中小型公司是10个节点，每秒20M左右。

**2.hdfs上传文件的流程。**

答：这里描述的 是一个256M的文件上传过程

① 由客户端 向 NameNode节点节点 发出请求

②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则

③客户端 首先 根据返回的信息 先将 文件分块（Hadoop2.X版本 每一个block为 128M 而之前的版本为 64M

④然后通过那么Node返回的DataNode信息 直接发送给DataNode 并且是 流式写入 同时 会复制到其他两台机器

⑤dataNode 向 Client通信 表示已经传完 数据块 同时向NameNode报告 ⑥依照上面（④到⑤）的原理将 所有的数据块都上传结束 向 NameNode 报告 表明 已经传完所有的数据块 。

**3.讲述一下mapreduce的流程（shuffle的sort，partitions，group）**

首先是 Mapreduce经过SplitInput 输入分片 决定map的个数在用Record记录 key value。然后分为以下三个流程：

Map：

输入 key（long类型偏移量） value（Text一行字符串）

输出 key value

Shuffle：、

合并（merge）map输出时先输出到环形内存，当内存使用率达到60%时开始溢出写入到文件，溢出文件都是小文件，所以就要合并他们，在这个构成中就会排序，根据key值比较排序

排序（sort）如果你自定义了key的数据类型要求你的类一定是WriteableCompartor的子类，不想继承WriteableCompartor，至少实现Writeable，这时你就必须在job上设置排序比较器job.setSortCmpartorClass(MyCompartor.class);而MyCompartor.class必须继承RawCompartor的类或子类

分区（partition）会根据map输出的结果分成几个文件为reduce准备，有几个reducetask就分成几个文件，在job上设置分区器job.setPartitionerClass(MyPartition.class)Myrtition.class要继承Partitioner这个类

分组（group）分区时会调用分组器，把同一分区中的相同key的数据对应的value制作成一个iterable，并且会在sort。在job上设置分组器。Job.setGroupCompartorClass(MyGroup.class)MyGroup.class必须继承RawCompartor的类跟子类

上面的结果储存到本地文件中，而不是hdfs上

上面只要有完成结果，reduce就开始复制上面的结果，通过http方式

Reduce

输入key时map输出时的key value是分组器分的iterable

输出 key value

输出结果保存在hdfs上而不是本地文件中

**4.了解zookeeper吗？介绍一下它，它的选举机制和集群的搭建。**

答：那当然是熟悉啦，ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，是 Google Chubby 的开源实现。分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。我们公司使用的flume集群，Kafka集群等等，都离不开ZooKeeper呀。每个节点上我们都要搭建ZooKeeper服务。首先我们要在每台pc上配置zookeeper环境变量，在cd到zookeeper下的conf文件夹下在zoo\_simjle.cfg文件中添加datadir路径，再到zookeeper下新建data文件夹，创建myid，在文件里添加上server的ip地址。[在启动zkserver.sh][zkserver.sh] start便ok了。

**5.spark streming在实时处理时会发生什么故障，如何停止，解决**

和Kafka整合时消息无序：

修改Kafka的ack参数，当ack=1时，master确认收到消息就算投递成功。ack=0时，不需要收到消息便算成功，高效不准确。sck=all，master和server都要受到消息才算成功，准确不高效。

StreamingContext.stop会把关联的SparkContext对象也停止，如果不想把SparkContext对象也停止的话可以把StremingContext.stop的可选参数stopSparkContext设为flase。一个SparkContext对象可以和多个streamingcontext对象关联。只要对前一个stremingcontext.stop(stopsparkcontext=false),然后再创建新的stremingcontext对象就可以了。

**6.mysql，mongodb，rides的端口。**

面试数据库介绍的再好，不知到默认端口，也证明你没有经验。mysql：3306，mongdb：27017，rides：6379。

**7.说一下你对hadoop生态圈的认识。**

没有固定答案，主要从hdfs底层存储，hbase数据库，hive数据仓库，flume收集，Kafka缓存，zookeeper分布式协调服务，spark大数据分析，sqoop数据互转来说。

**8.yarn的理解：**

YARN是Hadoop2.0版本引进的资源管理系统，直接从MR1演化而来。  
核心思想：将MR1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开，分别由ResourceManager和ApplicationMaster进程实现。

ResourceManager：负责整个集群的资源管理和调度 ApplicationMaster：负责应用程序相关事务，比如任务调度、任务监控和容错等。 YARN的出现，使得多个计算框架可以运行在同一个集群之中。 1. 每一个应用程序对应一个ApplicationMaster。 2. 目前可以支持多种计算框架运行在YARN上面，比如MapReduce、storm、Spark、Flink。

**9.数据来源的方式：**

1.webServer ：用户访问我们的网站，对日志进行收集，记录在反向的日志文件里 tomcat下logs

2js代码嵌入前端页面（埋点）：js的sdk会获取用户行为，document会得到元素调用function，通过ngix集群进行日志收集。

**10.我们公司是做啥啥啥的，请你用大数据分析，请你想说就说啥。**

这个是靠查你的思维，没法有答案。

**11.聊聊你的项目。**

这是60%的时间都在这，你一定要把自己的项目了解搞清楚，数据的来源，数据的收集，数据的分析，数据的储存，数据的展示。

主要解决了啥业务。遇到了啥问题，数据的格式，有哪些优化，等等等

[zkserver.sh]: http://xn--zkserver-is8m89jftk.sh