大数据面试深度解析：优化策略与核心技术

"大数据面试题集，包含76道题目，涵盖了Hadoop、HBase、Hive、数据压缩以及MapReduce等领域的优化和原理。" 在大数据领域，面试时经常涉及多个关键组件和技术的深入理解。以下是根据提供的部分题目内容进行的详细解释： 1. **Hadoop框架优化**： - **HDFS优化**：可以通过调整副本数量、块大小、数据节点负载均衡等方式提升性能。 - **MapReduce优化**：减小Map任务和Reduce任务的内存使用，优化split大小，合理设置并行度，利用压缩减少网络传输。 - **YARN Job调度优化**：调整调度策略，如公平调度或容量调度，优化队列配置，限制资源分配。 - **HBase优化**：包括调整Region大小，开启块缓存，优化WAL（Write-Ahead Log）策略，合理设置Memstore大小等。 - **Hive优化**：选择合适的执行引擎（如Tez或Spark），优化SQL语句，创建适当索引，使用Bucketing和Sorting等。 2. **HBase内部机制**： - HBase是一个基于列族的分布式数据库，采用Bigtable设计思想，适合实时查询。 - 数据存储在HDFS上，按Region进行分区，每个Region由一个RegionServer管理。 - Region内部包含Store，由Memstore（内存数据）和StoreFile（磁盘数据）组成。 - 版本管理使用Log-Structured Merge Tree（LSM树），通过Compaction合并旧版本。 - 集群管理依赖Zookeeper进行元数据协调，HMaster负责全局管理和故障恢复，HRegionServer负责Region服务。 3. **分布式计算Job中是否可以去掉Reduce阶段**： - 在某些场景下，例如仅需Map阶段聚合数据，可以去掉Reduce阶段。但这会丢失排序和Shuffle过程，不适用于需要全局汇总或跨分区操作的情况。 4. **Hadoop数据压缩算法**： - 常用的有LZO、Gzip、Default（默认的DEFLATE算法）和Snappy，其中Snappy提供较高的压缩速度和较低的解压开销。 5. **MapReduce调度模式**： - 在YARN中，ApplicationMaster（AppMaster）负责作业调度，启动和监控MapTask和ReduceTask，协调数据传输，最后向ResourceManager注销自身。 6. **Hive与数据库交互原理**： - Hive利用HDFS存储数据，MapReduce处理查询。元数据（metadata）存储在MySQL等关系数据库中，形成Metastore服务，用于管理表结构和分区信息。 7. **HBase过滤器**： - 过滤器提供了一种在服务器端筛选数据的机制，减少无效数据传输。 - 比较过滤器和专用过滤器是过滤器的两类基础，比如RowFilter、SingleColumnValueFilter等，可以根据需求定制过滤条件。 8. **Reduce后的数据输出量**： - Reduce阶段后数据的输出量取决于多个因素，包括MapReduce任务的输出键值对数量，ReduceTask的数量，以及输出数据的压缩策略。 这些知识点的深入理解和应用是大数据工程师必备的能力，对于面试和实际工作都有重要意义。