什么是 mapjoin,简述mapjoin的计算过程

MapJoin是一种Hadoop MapReduce的优化技术，用于加速在两个表之间的连接操作。当一个表非常大，而另一个表很小的时候，使用MapJoin可以极大地提高连接操作的效率。

MapJoin的计算过程如下：

1. 对小表执行map操作，将表中的每一行转换为键值对，其中键是连接列的值，值是整个行。
2. 将生成的键值对写入到分布式缓存（Distributed Cache）中。
3. 对大表执行map操作，在map函数中将连接列的值作为键，整个行作为值进行转换，同时从分布式缓存中读取小表的数据。
4. 在map函数中，将大表的每一行与小表的对应行进行连接操作，生成新的键值对，其中键是连接列的值，值是连接结果。
5. 将生成的键值对写入到HDFS中。
6. 如果需要对连接结果进行进一步处理，可以使用Reduce操作。

使用MapJoin可以避免数据倾斜的问题，因为小表的数据被复制到每个节点的缓存中，可以保证每个节点都能够访问到。此外，MapJoin还可以减少网络传输量和磁盘I/O，提高连接操作的效率。

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7请简述Spark Streaming对数据模型、计算模型的抽象

Spark Streaming是Spark的一个扩展库，它可以让Spark处理实时数据流。在Spark Streaming中，数据被抽象为一个个离散的数据块，称为DStream（离散流）。DStream是一个高级抽象，它代表了连续的数据流，并且可以通过Spark中的各种操作进行处理。

Spark Streaming的计算模型是基于RDD（弹性分布式数据集）的，它将DStream中的数据分成一系列小块，每个小块被看作是一个RDD，然后在这些小块上进行操作，最终得到结果。Spark Streaming提供了和Spark Core一样的API，包括map、reduce、filter、join等操作，可以用来处理DStream中的数据。

Spark Streaming对数据模型和计算模型的抽象使得它可以处理不同类型的数据源，包括Kafka、Flume、Twitter等。同时，它还提供了窗口操作，可以对数据进行滑动窗口、滚动窗口等处理，从而更好地适应不同的应用场景。

简述YARN的组成及工作过程（MapReduce的工作原理） 简述MapReduce工作流程及优化思想

YARN是Hadoop的一个重要组成部分，它是一个资源管理器，负责管理集群中的资源并为应用程序提供资源。YARN由ResourceManager和NodeManager两个核心组件组成。ResourceManager负责整个集群的资源管理和调度，NodeManager负责单个节点上的资源管理和任务执行。YARN的工作过程如下：首先，客户端向ResourceManager提交应用程序，ResourceManager为该应用程序分配一个ApplicationMaster。然后，ApplicationMaster向ResourceManager请求资源，并将任务分配给NodeManager。NodeManager启动任务并向ApplicationMaster汇报任务状态。当任务完成时，ApplicationMaster向ResourceManager释放资源。

MapReduce是Hadoop的一个分布式计算框架，它的工作流程可以分为Map阶段和Reduce阶段。在Map阶段，Map任务将输入数据切分成若干个小数据块，并将这些小数据块分配给不同的Map任务进行处理。在Reduce阶段，Reduce任务将Map任务输出的结果进行合并和计算，最终得到最终结果。MapReduce的优化思想主要包括以下几点：1. 避免shuffle，如开启map端join；2. 减少shuffle处理数据量，如自定义combiner开启mapper端聚合，但是要注意mapper端聚合不能影响最终结果；3. 优化默认参数配置，如调整环形缓冲区大小、溢出阈值、提高maptask堆内存等。此外，还可以通过调整mapper与reducer的并行度来提高MapReduce的性能。