#导入MD文档图片#学完大数据,来测测你大数据技术掌握程度?

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前言

大家好,我是ChinaManor,直译过来是中国码农的意思,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。

问题1：Rowkey如何设计，设计规则是什么？

业务原则：贴合业务，保证前缀是最常用的查询字段 唯一原则：每条rowkey唯一表示一条数据 组合原则：常用的查询条件组合作为Rowkey 散列原则：rowkey构建不能连续 长度原则：满足业务需求越短越好

口诀：月尾煮散肠又到了月尾业务达不到，唯一不挨饿的办法是煮超市散落的香肠吃。

问题2：请简述Hbase写入数据的流程

step1：获取元数据 客户端请求Zookeeper，获取meta表所在的regionserver的地址 读取meta表的数据：获取所有表的元数据 step2：找到对应的Region 根据meta表中的元数据，找到表对应的所有的region 根据region的范围和写入的Rowkey，判断需要写入具体哪一个Region 根据region的Regionserver的地址，请求对应的RegionServer step3：写入数据 请求RegionServer写入对应Region：根据Region的名称来指定写入哪个Region 根据列族判断写入哪一个具体的Store 先写入WAL：Hlog预写日志中 写入对应Store的MemStore中

问题3：协处理器是什么？Hbase中提供了几种协处理器？

协处理器指的是Hbase提供了一些开发接口，可以自定义开发一些功能集成到Hbase中 类似于Hive中的UDF 协处理器分为两类 Observer：观察者类，类似于监听器的实现 Endpoint：终端者类，类似于存储过程的实现

以上面试题出自之前发布的Hbase专栏Hbase专栏链接

问题4：为什么Kafka读写会很快？

写很快 应用了PageCache的页缓存机制 顺序写磁盘的机制 读很快 优先基于PageCache内存的读取，使用零拷贝机制 按照Offset有序读取每一条 构建Segment文件段 构建index索引

问题5：请简述Kafka生产数据时如何保证生产数据不丢失？

acks机制：当接收方收到数据以后，就会返回一个确认的ack消息 生产者向Kafka生产数据，根据配置要求Kafka返回ACK ack=0：生产者不管Kafka有没有收到，直接发送下一条 优点：快 缺点：容易导致数据丢失，概率比较高 ack=1：生产者将数据发送给Kafka，Kafka等待这个分区leader副本写入成功，返回ack确认，生产者发送下一条 优点：性能和安全上做了平衡 缺点：依旧存在数据丢失的概率，但是概率比较小 ack=all/-1：生产者将数据发送给Kafka，Kafka等待这个分区所有副本全部写入，返回ack确认，生产者发送下一条 优点：数据安全 缺点：慢 如果使用ack=all，可以搭配min.insync.replicas参数一起使用，可以提高效率 min.insync.replicas：表示最少同步几个副本以后，就返回ack 如果生产者没有收到ack，就使用重试机制，重新发送上一条消息，直到收到ack

问题6：Kafka中生产者的数据分区规则是什么，如何自定义分区规则？

如果指定了分区：就写入指定的分区 如果没有指定分区，就判断是否指定了Key 如果指定了Key：根据Key的Hash取余分区 如果没有指定Key：根据黏性分区来实现 自定义分区 开发一个类实现Partitioner接口 实现partition方法 在生产者中指定分区器的配置

以上面试题出自之前发布的Kafka专栏Kafka专栏链接

问题7：简述Spark on yarn的作业提交流程（YARN Cluster模式）

1、任务提交后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster2、随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的ApplicationMaster就是Driver。3、Driver启动后向ResourceManager申请Executor内存4、ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，然后在合适的NodeManager上启动Executor进程5、Executor进程启动后会向Driver反向注册6、Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

问题8：简述Spark on yarn的作业提交流程（YARN Client模式）

1、Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster2、随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster3、此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher，只负责向ResourceManager申请Executor内存4、ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配container，ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程5、Executor进程启动后会向Driver反向注册6、Executor全部注册完成后Driver开始执行main函数，之后执行到Action算子时，触发一个job，并根据宽依赖开始划分stage，每个stage生成对应的taskSet，之后将task分发到各个Executor上执行。

问题9：Repartition和Coalesce关系与区别

1）关系：

两者都是用来改变RDD的partition数量的，repartition底层调用的就是coalesce方法

2）区别：

repartition一定会发生shuffle，coalesce根据传入的参数来判断是否发生shuffle

一般情况下增大rdd的partition数量使用repartition，减少partition数量时使用coalesce

问题10：cache和pesist的区别？

cache和persist都是用于将一个RDD进行缓存的，这样在之后使用的过程中就不需要重新计算了，可以大大节省 程序运行时间

1） cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，cache调用了persist，而persist可以根据情况设置其它的缓存级别；

2） executor执行的时候，默认60%做cache，40%做task操作，persist是最根本的函数，最底层的函数。

以上面试题出自之前发布的Spark专栏Spark专栏链接

问题11：flink中的水印机制？

1、首先什么是Watermaker？Watermaker就是给数据再额外的加的一个时间列，也就是Watermaker是个时间戳! 2、其次如何计算Watermaker？Watermaker = 当前窗口的最大的事件时间 - 最大允许的延迟时间或乱序时间3、窗口计算的触发条件为:

1.窗口中有数据 2.Watermaker >= 窗口的结束时间

问题12：Flink的四大基石都有什么？

Checkpoint、State、Time、Window

问题13：Flink的重启策略有哪些？

固定延迟重启策略

失败率重启策略

回调重启策略

无重启策略

古诗会晤

固定的古诗会晤即将在沭阳举行

问题14：请描述一下flink的双流join

Flink Join大体分类只有两种：Window Join和Interval Join。

Window Join又可以根据Window的类型细分出3种：

Tumbling Window Join、Sliding Window Join、Session Widnow Join

Windows类型的join都是利用window的机制，先将数据缓存在Window State中，当窗口触发计算时，执行join操作。

interval join也是利用state存储数据再处理，区别在于state中的数据有失效机制。

问题15：flink on yarn执行任务的两种方式

第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群，然后在提交作业，接着会向yarn申请一块空间后，资源保持不变。如果资源满了，下一个作业就无法提交，只能等到yarn中的其中一个作业执行完成后，释放了资源，那下一个作业才会正常提交.

比较适合特定的运行环境或者测试环境。

第二种Flink run直接在YARN上提交运行Flink作业(Run a Flink job on YARN)，一个任务会对应一个job,即每提交一个作业会根据自身的情况，向yarn申请资源，直到作业执行完成，并不会影响下一个作业的正常运行，除非是yarn上面没有任何资源的情况下。一般生产环境是采用此种方式运行

以上面试题出自之前发布的Flink专栏Flink专栏链接

问答库已制作完成

总结

以上便是大数据综合复习之面试题15问,你都掌握了吗?

愿你读过之后有自己的收获,如果有收获不妨一键三连，我们下期再见

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