2020大数据面试精华：Kafka消息结构与Hadoop Shuffle详解

本文档是一份针对2020年的大数据面试题集，主要针对初学者设计，旨在帮助学习者复习和准备面试。内容涵盖了Kafka消息结构、Kafka偏移量查看方法以及Hadoop MapReduce中shuffle过程的详细解释。 1. **Kafka消息结构** Kafka消息由header和body两部分组成。Header部分包含一个固定的magic字节（标识文件格式）和四个字节的CRC32校验和，用于确认消息体的完整性。当magic值为1时，header还包括一个attributes字段，存储如压缩格式等附加信息。Body则是实际的数据，包含key和value。 2. **查看Kafka偏移量** 在0.9版本以上的Kafka中，使用新版本的Consumer客户端，可以调用consumer.seekToEnd()或consumer.position()方法获取最新offset。这有助于跟踪消息消费进度。 3. **Hadoop MapReduce shuffle过程** - **Map端shuffle**：Map任务处理输入数据后，将其转换为中间结果，并暂存于内存缓冲区。一旦数据量达到阈值，数据会被写入本地磁盘spill文件，同时进行两次排序：分区级别（根据partition）和键值级别（保证Reducer的负载均衡）。如果有combiner设置，它会预处理数据，减少写入磁盘的数据量。spill文件位于{mapred.local.dir}目录，并在Map任务完成后删除。 - **Reduce端shuffle**：主要包括三个步骤：copy（将Map输出复制到Reduce节点）、sort/merge（对数据进行排序并合并）和reduce（执行Reduce操作，将数据进一步聚合）。整个过程确保了数据的有效分发和处理。 通过理解和掌握这些问题，面试者可以展示他们对大数据处理技术（如Kafka和Hadoop MapReduce）的深入理解，这对于求职者在大数据领域获得成功至关重要。同时，这份面试题集也适合备考者作为复习资料，提升自己的技术能力和实践经验。