大数据开发（Hadoop面试真题-卷九）

大数据开发（Hadoop面试真题）

• [1、Hive count(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？](#1、Hive count(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？)
• 2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上，为什么不直接使用HDFS，而还要用HBase?
• [3、Spark map join的实现原理？](#3、Spark map join的实现原理？)
• [4、Spark的stage如何划分？在源码中是怎么判断属于Shuffle Map Stage或Result Stage的？](#4、Spark的stage如何划分？在源码中是怎么判断属于Shuffle Map Stage或Result Stage的？)
• [5、Spark reduceByKey和groupByKey的区别和作用？](#5、Spark reduceByKey和groupByKey的区别和作用？)
• 6、Spark使用reduceByKey出现数据倾斜怎么办？
• 7、Spark在Yarn-client情况下，Driver此时在哪？
• 8、Spark的map和flatmap的区别？
• 9、Spark为什么比Hadoop速度快？

1、Hive count(distinct)有几个reduce，海量数据会有什么问题？

Hive中的count(distinct)操作通常会有MapReduce过程中进行。在执行过程中，Hive会将数据按照指定的字段进行分区，并将分区后的数据分发到不同的Reducer节点上进行处理。

1. 关于reduce的数量，Hive的count(distinct)操作会默认使用单个Reducer节点来进行处理。这是因为在进行distinct操作时，需要对所有不同的值进行统计，这就需要将所有数据传递给一个Reducer节点进行处理，以确保结果的准确性。
2. 当数据量非常大时，海量数据可能会导致以下问题：
   -内存消耗 ：在进行count(distinct)操作时，Hive需要将所有不同的值保存在内存中以进行统计。如果数据量非常大，可能会导致内存不足的问题，从而影响查询性能甚至导致任务失败。
   -磁盘空间 ：大量数据的处理可能会占用大量的磁盘空间用于存储中间结果。如果磁盘空间不足，可能会导致任务失败。
   -执行时间：海量数据需要更长的时间进行处理。如果数据量非常大，可能会导致查询的执行时间变长，影响整个任务的完成时间。

针对以上问题，可以考虑以下优化策略：

1. 使用更高配置的硬件资源或者增加集群的规模，以提高更多的内存和磁盘空间。
2. 调整Hive的相关参数，如mapred.reduce.tasks等，以优化任务的并行度和资源分配。
3. 使用更高级别的聚合操作或其它技术来替代count(distinct)，以减少内存消费和磁盘空间的使用。

2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上，为什么不直接使用HDFS，而还要用HBase?

HBase与HDFS的使用场景不完全相同，虽然它们都可以用于存储大量数据，但它们的设计目标和特点有所不同。

首先，HDFS是一个分布式文件系统，主要用于存储大规模数据文件。它具有高容错性、高吞吐量和扩展性好等特定，适用于顺序读写大文件。但是，HDFS并不适合进行随机读写操作，因为它对小文件的支持不够高效。

相比之下，HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据块。它在HDFS上建立了一层抽象，提高了快速的随机读写能力。HBase的设计目标是支持高并发、低延迟的在线数据访问，适用于实时的数据查询和更新。另外，HBase还提供了强一致性的数据模型和灵活的数据模型，可以根据需求动态地添加和删除列。

因此，尽管HBase的底层数据存储在HDFS上，但HBase在上层提供了更高级别的数据操作接口，使得用户可以方便地进行随机读写操作，并且支持更高级别的数据模型和数据处理能力。所以，在需要快速随机读写、支持实时查询和更新的场景下，使用HBase会更加合适。

3、Spark map join的实现原理？

Spark的map join是一种用于处理大规模数据的优化技术，它通过在内存中将两个数据集进行联接，从而避免了磁盘IO的开销。下面是Spark map join的实现原理：

1. 数据划分 ：首先，Spark将两个数据集划分为多个分区，每个分区的数据集尽量可能均匀。这样可以并行处理每个分区，提高处理效率。
2. 数据广播 ：接下来，Spark将其中一个数据集（通常是较小的那个）广播到每个节点的内存中。这样可以保证每个节点都可以访问到该数据集，并避免了多次网络传输的开销。
3. 分区处理 ：每个节点接收到广播的数据后，将其与本地的另一个数据集进行联接操作。这里的联接操作通常是通过键值对进行的，即根据两个数据集的共同键将它们进行匹配。
4. 结果汇总 ：最后，每个节点将自己的结果发送到驱动程序节点，由驱动程序节点进行最终的结果汇总。
   需要注意的是，Spark的map join适用于两个数据集中至少一个可以完全放入内存的情况。如果两个数据集都无法完全放入内存，那么Spark会将使用其它的联接策略，如Sort Merge Join或Broadcast Join等。

4、Spark的stage如何划分？在源码中是怎么判断属于Shuffle Map Stage或Result Stage的？

在Spark中，Stage是任务调度和执行的基本单位，它将一个作业划分为多个阶段。Spark中的Stage划分分为Shuffle Map Stage和Result Stage两种类型。

1. Shuffle Map Stage（Shuffle阶段）：

• Shuffle Map Stage是指需要进行数据重分区的阶段，通常在该阶段需要将数据按照key进行重新分区，以便进行后续的聚合操作或者连接操作。
• 在源码中，Spark通过检查每个RDD的依赖关系来判断是否属于Shuffle Map Stage。如果一个RDD的依赖关系包含宽依赖（即父RDD与子RDD之间存在Shuffle操作），则该RDD属于Shuffle Map Stage。

2. Resule Stage（结果阶段）：

• Result Stage是指不需要进行数据重分区的阶段，通常包含计算结果的最终输出。
• 在源码中，Spark通过检查每个RDD的依赖关系来判断是否属于Result Stage。如果一个RDD的依赖关系不包含宽依赖（即父RDD与子RDD之间不存在Shuffle操作），则该RDD属于Result Stage。
  需要注意的是，Shuffle Map Stage和Result Stage之间存在先后顺序，即Shuffle Map Stage的输出会作为Result Stage的输入。Spark会根据依赖关系将这些阶段进行有序的划分和调度，以保证任务的正确执行。

5、Spark reduceByKey和groupByKey的区别和作用？

Spark中的reduceByKey和groupByKey是两个常用的转换操作，用于对键值对RDD进行聚合操作。

1. 区别：

• reduceByKey将具有相同键的值进行聚合，并返回一个新的键值对RDD。在聚合过程中，通过指定的聚合函数对每个键的值进行合并。它在每个分区上进行局部聚合，然后在各个分区之间进行全局聚合，从而减少了数据传输量。
• groupByKey将具有相同键的所有值分组，并返回一个新的键值对RDD。它会将所有具有相同键的值放在一个迭代器中，这可能会导致一些性能问题，因为在处理大量数据时，可能会导致数据倾斜和内存问题。

2. 作用：

• reduceByKey用于对具有相同键的值进行聚合操作，常用于计算键值对RDD中每个键的求和、求平均值等聚合操作。
• groupByKey用于对具有相同键的值进行分组操作，常用于将相同键的所有值进行分组，以便进行后续的处理，如连接、筛选等。

总结：reduceByKey适用于需要对键值对RDD进行聚合操作且不需要访问所有值得场景，而groupByKey适用于需要将具有相同键的所有值进行分组的场景，但可能会导致性能问题。在大数据处理中，通常更推荐使用reduceByKey来替代groupByKey，以提高性能和减少数据传输量。

6、Spark使用reduceByKey出现数据倾斜怎么办？

当Spark中使用reduceByKey出现数据倾斜时，可以采用以下几种方式来解决问题：

1. 重新分区：使用repartition或coalesce方法，将数据重新分区，以便更均匀地分布数据。可以根据数据倾斜的程序选择合适的分区数。
2. 自定义分区：使用自定义的分区函数，将数据按照一定的规则进行分区，以减少数据倾斜。可以根据数据的特点，将热点数据分散到不同的分区中。
3. 增加随机前缀 ：在reduceByKey之前，给key增加随机的前缀，将数据均匀分散到不同的reduce任务中。这样可以减少热点数据集中在一个任务上的情况。
4. 使用combineByKey替代reduceByKey：使用combineByKey方法可以手动控制数据的聚合过程，可以更灵活地处理数据倾斜。可以将热点数据提取进行聚合，以减少数据倾斜。
5. 使用持久化或缓存 ：对于一些经常被访问的数据集，可以在使用reduceByKey之前对其进行持久化或缓存，以减少计算过程中的数据倾斜。

7、Spark在Yarn-client情况下，Driver此时在哪？

在Yarn-client情况下，Spark的Driver运行在提交任务的机器上，也就是客户端机器上。Driver负责将任务拆分为多个任务，并将它们分配给Yarn集群上的Executor节点进行执行。

8、Spark的map和flatmap的区别？

Spark中的map和flatMap是两个常用的转换操作。
map操作将一个RDD中的每个元素都应用于一个函数，返回一个新的RDD，新RDD的元素个数与原RDD相同。

flatMap操作类似于map操作，但是它的返回值是一个序列而不是单个元素。flatMap会将一个RDD中的每个元素应用于一个函数，函数的返回值是一个序列。然后flatMap会将所有序列合并成一个新的RDD。

简单来说，map操作是对RDD中的每个元素进行转换，而flatMap操作是对RDD中的每个元素应用函数后，将结果展开成一个新的RDD。

举例来说，假设有一个包含两个元素的RDD：[1,2]，我们定义一个map函数f(x)=[x,x+1]，而map操作后的结果是[[1,2],[2,3]]；而定义一个flatMap函数f(x)=[x,x+1]，而flatMap操作后的结果是[1,2,2,3]。

在实际应用中，flatMap常用于将一行文本拆分成单词等场景，而map常用于对每个元素进行数值计算等场景。

9、Spark为什么比Hadoop速度快？

1. 内存计算 ：Spark将数据存储在内存中进行计算和处理，而Hadoop则将数据存储在磁盘上。内存计算使得Spark可以更快地访问和处理数据，从而提高了处理速度。
2. DAG执行引擎 ：Spark使用DAG（有向无环图）执行引擎，通过将任务划分为多个阶段并进行优化，可以有效地减少任务之间的数据传输和磁盘读写操作，从而提高了计算效率。
3. 运行模式 ：Spark支持多种运行模式，包括本地模式、独立模式、YARN模式等。这些不同的运行模式可以根据不同的场景和需求进行选择，从而提高了Spark的适应性和灵活性。
4. 缓存机制 ：Spark具有强大的缓存机制，可以将中间结果存储在内存中，避免了重复计算和磁盘读写操作，从而加快了数据处理速度。
5. 数据流水线 ：Spark可以将多个数据处理操作连接成一个数据流水线，减少了中间数据的存储和传输，提高了处理效率。