2023大数据面试深度解析：DAG、RDD、性能优化

"大数据最新面试题，2021年面试题及答案汇总" 这份文档包含了2021年关于大数据领域的面试题目及其解答，涵盖了多个关键知识点，包括数据处理的基本概念、Hadoop框架的工作原理以及性能优化策略。下面将详细阐述这些知识点： 1. **DAG（有向无环图）** - DAG是 Directed Acyclic Graph 的缩写，它是数据处理流程的一种抽象表示。在Apache Spark中，原始的Resilient Distributed Datasets (RDD) 通过一系列转换操作形成DAG，这个DAG描述了RDD之间的依赖关系，是Spark任务调度的基础。 2. **RDD（弹性分布式数据集）与依赖关系** - RDD是Spark中的基本数据结构，它是不可变的、分区的、容错的记录集合。 - **窄依赖**：当父RDD的每个分区最多只被一个子RDD的分区使用，这样可以并行地处理父RDD的各个分区，提高效率。 - **宽依赖**：如果一个子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区，这会导致数据依赖性更强，需要等到所有父RDD分区处理完才能继续，可能会成为处理瓶颈。 3. **SSH密钥对** - 在SSH（Secure Shell）中添加密钥对可以实现无密码登录，但默认情况下，系统可能仍然要求输入密码，这取决于服务器的配置。为了完全避免密码输入，需要正确配置SSH公钥认证。 4. **Hadoop与UNIX模式** - Hadoop的设计灵感来源于UNIX哲学，它在分布式环境中提供类似文件系统的接口，如包含"conf"目录，用于存放配置文件，遵循UNIX的目录结构。 5. **程序性能分析与优化** - 在开发过程中，性能分析通常涉及监控资源使用、识别瓶颈和改进算法。针对问题中给出的情景，寻找前1K个最大整数，可以使用优先队列（最小堆）等数据结构来优化算法，以降低时间复杂度。 6. **MapReduce流程** - MapReduce主要分为八个步骤： 1. 划分输入文件。 2. 启动Map任务。 3. 读取输入数据，生成键值对。 4. 应用Map函数。 5. 将Map输出进行分区和排序。 6. Reduce任务启动，从Map节点获取数据。 7. 应用Reduce函数处理数据。 8. 输出结果到目标位置。 7. **MapReduce中的Combine与Partition** - **Combiner**：类似于Map阶段的局部Reducer，将Map输出的键值对进行局部聚合，减少网络传输的数据量，提高效率。 - **Partitioner**：负责将Map阶段的输出分配给不同的Reducer任务，可以根据键的哈希值或特定规则决定键值对的去向，以实现负载均衡。 8. **Hadoop Shuffle过程** - **Map端Shuffle**：Map任务处理数据后，中间结果先存储在内存缓冲区，当达到阈值时，数据溢出到磁盘，形成溢写文件（spill），并在此过程中进行预排序。 以上就是从面试题中提炼出的大数据核心知识点，包括数据处理模型、数据依赖、分布式计算的安全与效率，以及优化策略。掌握这些知识点对于理解和实践大数据处理系统至关重要。