大数据面试精华：76题详解Hadoop优化、HBase机制与MapReduce调度

在大数据领域，面试过程中常常会涉及对Hadoop框架及其组件的深入理解和实践经验。以下是一些关键知识点的概述： 1. **Hadoop框架优化**： - HDFS优化：包括改进数据块大小、副本策略、副本放置策略等，提高读写性能和数据冗余度。 - MapReduce优化：关注任务拆分、数据划分、内存管理和磁盘I/O优化，比如合理设置map和reduce数量，以及使用局部性原则。 - YARN调度优化：通过调整资源分配策略、优先级管理和动态调整来提升作业执行效率。 - HBase优化：涉及region split、数据模型优化（如Store和Memstore）、版本管理，以及内存使用控制。 - Hive优化：考虑元数据存储、执行计划优化、查询性能调优。 2. **HBase内部机制**： - 数据存储在HDFS上，采用region和region server模型。 - 区域（region）由store和storefile组成，memstore用于临时存储，定期flush和compaction合并版本。 - 版本管理是通过追加新版本和compact操作来实现的。 - 集群管理涉及到Zookeeper、HMaster和HRegionServer的角色分配。 3. **MapReduce和数据压缩**： - 常见压缩算法有LZO、Gzip、Default和Snappy，推荐使用SequenceFile或ParquetFile格式配合Spark进行压缩，以减小存储和传输成本。 - 去除reduce阶段的场景通常适用于某些特定场景，如实时流处理或数据聚合程度不高时，减少数据交换和排序开销。 4. **YARN调度模式**： - AppMaster作为作业调度器，负责管理和协调MapTask和ReduceTask的执行。 - 数据流动过程包括MapTask执行、结果传递给ReduceTask、最后AppMaster向ResourceManager注销。 5. **Hive底层原理**： - Hive查询基于HDFS和MapReduce执行，元数据存储在MySQL或其他数据库中，元数据称为Metastore。 - Hive查询首先解析SQL，然后转化为MapReduce任务执行。 6. **HBase过滤器**： - 基本过滤器包括RowFilter、ColumnFilter、QualifierFilter等，而更复杂的如SingleColumnValueFilter和FamilyFilter。 - 过滤器用于精确查询，减少服务器返回的数据量，提高查询效率。 7. **Reduce阶段输出量**： - Reduce阶段的输出量取决于输入数据的复杂性和处理逻辑，以及中间键值对的数量。合理的算法设计和优化可以显著降低输出数据的大小。 面试时，这些问题旨在考察候选人的技术深度、实践经验以及对大数据处理生态系统的全面理解。准备这类问题时，不仅需要掌握理论知识，还要具备实际问题解决能力，因为面试官可能会关注候选人在实际项目中的应用和优化经验。