大数据面试宝典
大数据面试题整理(1)
大数据面试题整理1.HDFS写文件流程(1)客户端向namenode发送写文件请求(2)Namenode检查文件是否已经存在, 检查客户端是否有写的权限. 若通过检查, 给客户端返回可以写入的通知(3)当客户端获取到可以写入的通知后, 开始对文件按照128M一个block块进行切割(4)客户端拿着第一个block再次请求namenode, 让namenode为这个block分配datanode地址列表(5)Namenode根据datanode的块信息, 机架感知原理, 网络拓扑关系, 和副本信息来挑选出最合适的datanode, 将这些datanode地址按照由近到远的顺序放置到列表中返回给客户端(6)客户端根据列表中的第一个地址连接指定的datanode, 由这个datanode连接下一个, 以此类推, 由此形成一个pipeline管道, 同时反向还会形成一条ack的校验管道(7)客户端开始写入, 数据以数据包的形式进行传输, 一个数据包为64kb, 当第一个datanode接收到后, 接着传输给下一个, 以此类推, 每一个datanode接收到数据后都要在ack校验通道进行记录(8)第一个datanode将ack校验信息收集起来, 统一发给客户端, 由客户端校验此数据包是否全部被接受到了(9)客户端一次次传输, 一次次进行校验, 直到第一个block传输完成, 接下来拿着第二个block再次请求namenode, 获取datanode地址, 进而重复执行以上传输步骤,直至将所有的block传输完成.2.HDFS读文件流程(1)客户端向namenode发送读取数据请求(2)客户端判断即将要被读取的文件是否存在以及当前操作用户是否有读的权限, 如果通过校验, namenode会根据block信息, 网络拓扑关系,机架感知原理,副本信息,本地原则返回这个文件部分或全部的block地址(3)客户端拿到block部分或者全部地址后, 采取并行读取策略, 将block数据全部读取到客户端(4)如果namenode之前返回部分的block地址, 此时客户端接着再次请求namenode,获取下一批block地址, 将block数据再读取到客户端, 直到将所有的block全部读取到客户端(5)客户端将读取到的block数据按照顺序, 依次拼接形成最终的文件返回给用户3.Yarn的运行原理(1)客户端向RM提交任务(MR, Spark….)(2)RM向NM中分配一个container, 并在该container中启动AppMasterContainer: 资源信息容器节点信息, 内存信息, CPU信息, 运行AppMaster(3)APP启动后和RM保持心跳机制, 用于报告当前已经启动了, 并且通过心跳来传递相关信息(4)根据RM给定的任务信息, 对任务进行分配, 主要会分配出要启动多少个map和多少个reduce, 以及每个map和每个reduce需要是用多大的资源空间, 然后将资源申请相关信息发送给RM(5)RM接收到资源申请信息后, 将其交给内部资源调度器, 由资源调度器根据相关的资源调度方案, 进行资源分配即可,如果当下没有资源, 在此处等待(6)APP基于心跳机制, 不断询问RM资源是否已经准备好了, 如果发现已经准备好了,然后直接将资源信息获取(7)根据资源信息说明, 到指定NM上启动container资源容器, 开始运行相关任务(8)NM接收到启动信息后, 开始启动执行, 此时会和APP以及MR保持心跳连接将任务运行相关信息通过心跳机制告知AppMaster将资源使用情况通过心跳机制告知RM(9)当NM运行完成后, 会通知APP并将资源使用完成情况通知给RM(10)APP告知RM任务已经运行完成了, RM回收资源, 通知APP进行自毁即可4.Hive的运行原理(1)用户通过一些交互接口或者JDBC进行SQL语句书写(2)任务提交给Driver(3)SQL Parser解析器将HQL转换为抽象语法树AST(4)Physical Plan编译器将抽象语法树转化成查询块, 将查询块转化为逻辑的查询计划,重写逻辑查询计划(5)Query Optimizer优化器对逻辑执行计划进行优化(6)Execution执行器将逻辑执行计划转化成物理执行计划(MapReduce)(7)取得并返回执行结果node中磁盘存储元数据的方式(fsimage和edits)(1)首先将元数据存储到磁盘的edits文件中(2)然后将数据存储在内存中(3)Edits文件达到一定阈值后, 就会开启一个新的edits文件(4)将已经达到阈值的edits文件和fsimage文件进行合并, fsimage文件保存一份较为完整的元数据信息(5)只要当namenode刚刚启动的时候, 就会加载fsimage和edits文件并将其加载到内存中6.MR中shuffle的运行原理(1)mapTask收集我们的map()方法输出的kv键值对, 放到内存缓冲区中(2)从内存缓冲区不断地溢出到本地磁盘文件, 可能会溢出多个文件(3)多个溢出文件被合并成大的溢出文件(4)在溢出过程中,及合并过程中,都要调用partitioner进行分区和针对key进行排序(5)ReduceTask会根据自己的分区号, 去各个MapTask上取相应的分区结果数据(6)ReduceTask会取到同一个分区来自不同mapTask的结果文件, reduceTask会将这些文件再进行合并(7)合并成大文件后, shuffle过程也就结束了, 后面进入reduceTask的逻辑运算过程7.Yarn三种调度器及其原理(1)FIFO Scheduler将所有的application放到队列中, 先按照作业的优先级高低, 再按照到达时间的先后, 为每个app分配资源. 一个app需要的资源被满足了, 如果还剩下了资源并且满足第二个app需要的资源, 那么就为第二个app分配资源. 不适合共享集群, 如果有大的app需要很多资源, 那么其他app就会一直等待.(2)Capacity Scheduler用于一个集群中运行多个app的情况, 目标是最大化吞吐量和集群利用率. capacity scheduler允许将整个集群的资源分成多个部分, 每个组织使用集中一部分, 即每个组织都有一个专门的队列, 每个组织的队列还可以进一步划分层次结构, 从而允许组织内部的不同用户组使用(3)Fair Scheduler允许应用在一个集群中公平的共享资源. 默认情况下, fair scheduler的公平调度只基于内存, 也可以配置成基于memory和cpu, 当集群中有一个app提交时, 他独占集群资源, 当有新app提交时, 第一个app会拿出一半的资源给新的app使用, 当短作业完成后, 会将资源还回去, 这样最终每个app就会得到大约相同的资源. fair scheduler可以让短的作业在合理的时间内完成, 而不必一直等待长作业完成.8.Hadoop数据压缩(1)压缩是提高Hadoop运行效率的一种优化策略, 通过对Mapper, Reducer运行过程的数据进行压缩, 以减少磁盘IO, 提高MR程序运行速度压缩基本原则:运算密集型的job, 少用压缩IO密集型的job, 多用压缩9.MapReduce的优化方法(1)数据输入:①合并小文件, 在执行MapReduce之前进行小文件合并, 大量的小文件会产生大量的map任务, 增大Map任务的装载次数, 而任务的装载比较耗时, 会导致MR运行较慢.(2)Map阶段①减少溢写次数, 从而减少磁盘IO②减少合并次数, 增大merge的文件数目, 减少Merge的次数, 从而缩短MR的处理时间③在Map之后, 不影响业务逻辑的前提下, 先进行combine处理, 减少磁盘IO(3)Reduce阶段①合理设置Map和Reduce数量, 均不能设置太少, 会导致Task等待, 延长处理时间, 太多会导致Map, Reduce竞争资源, 造成处理超时等错误②设置Map, Reduce共存, 使Map运行一段时间后, Reduce也开始运行, 减少Reduce的等待时间③规避使用Reduce, 因为Reduce在用于链接数据集的时候会产生大量的网络消耗(4)IO传输①采用数据压缩的方式, 减少网络IO的时间, 安装Snappy和LZO压缩编码器②使用SequenceFile二进制文件(5)数据倾斜①Join产生数据倾斜的解决方案1)采用mapjoin(小表和大表, 小表要放在前面), bucket-mapjoin(中型表和大表)和SMB join(两个大表)2)将那些容易产生倾斜的数据, 从整个MR提取出来, 单独执行一个MR来处理即可a.运行时解决b.编译时解决以上两种方案, 在处理后, 都需要使用union all将结果合并在一起. 也可以对这个union all进行优化, 优化目的是为了让union all不再单独执行一个MR②Group by产生数据倾斜的解决方案1)Map阶段聚合2)执行两个MR(前提是SQL不能出现多次去重)10.Zookeeper工作机制Zookeeper是一个分布式协调服务的开源框架, 主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题.Zookeeper本质上是一个小文件存储系统, 提供基于类似于文件系统的目录树方式的数据存储, 并且可以对树中的节点进行有效管理, 从而来维护和监控你存储数据的状态变化, 进而达到基于数据的集群管理.11.Zookeeper特性(1)全局一致性: 集群中每个服务器保存一份相同的数据副本, client无论连接到哪个服务器, 展示的数据都是一致的, 这是最重要的特征.(2)可靠性: 如果消息被其中一台服务器接受, 那么将被所有的服务器接受(3)顺序性:①全局有序: 是指如果在一台服务器上消息A在消息B前发布, 则在所有服务器上消息A都将在消息B前被发布②偏序: 是指如果一个消息B在消息A后被同一个发送者发布, A必将排在B前面.(4)数据更新原子性: 一次数据更新要么成功, 要么失败, 不存在中间状态(5)实时性: zookeeper保证客户端将在一个时间间隔范围内获得服务器的更新信息,或者服务器的失效信息12.Zookeeper选举机制: 投票数大于半数则胜出的逻辑假设目前有5台服务器, 每台服务器均没有数据, 它们的编号分别是1,2,3,4,5, 按编号依次启动, 他们选举过程如下:(1)服务器1启动, 给自己投票, 然后发投票信息, 由于其它机器还没启动所以它收不到反馈信息, 服务器1的状态一直属于locking(竞选状态)(2)服务器2启动, 给自己投票, 同时与之前启动的服务器1交换结果, 由于服务器2的编号大, 所以服务器2胜出, 但此时投票数没有大于半数, 所以两个服务器的状态依然是locking.(3)服务器3启动, 给自己投票, 同时与之前启动的服务器1,2交换信息, 由于服务器3的编号最大, 所以服务器3胜出, 此时投票数正好大于半数, 所以服务器3成为领导者, 服务器1,2成为小弟(4)由于服务器3已经胜出, 服务器4和服务器5启动也只能成为小弟.13.Zookeeper集群角色(1)Leader:①Zookeeper集群工作的核心②事务请求(写操作)的唯一调度和处理者,保证集群事务处理的顺序性③集群内部各个服务器的调度者④对于create, set, delete等有写操作的请求, 则需要统一转发给leader处理,leader需要决定编号, 执行操作, 这个过程称为一个事务(2)Follower:①处理客户端非事务(读操作)请求, 转发事务请求给leader②参与集群Leader选举投票此外针对访问量比较大的zookeeper集群, 还可以新增观察者角色(3)Obsever:①观察zookeeper集群的最新状态变化, 并将这些状态同步过来, 其对于非事务请求可以进行独立处理, 对于事务请求, 则会转发给leader服务器进行处理②不会参与任何形式的投票, 只提供非事务服务, 通常用于在不影响集群事务处理能力的前提下提升集群的非事务处理能力14.什么是大数据及大数据特点(1)大数据是指在一定时间无法使用软件进行捕捉,管理,处理的数据集合(2)主要解决的是海量的数据的存储和计算问题(3)特点主要是: 大量, 高速, 多样, 价值密度低15.Hadoop的优势(4高)(1)高可靠性: hadoop底层维护多个数据副本, 所以即使hadoop某个计算元素或存储出现故障, 也不会导致数据丢失(2)高扩展性: 在集群间分配任务数据, 可方便的扩展数以千计的节点(3)高效性: 在MapReduce的思想下, Hadoop是并行工作的, 以加快任务处理速度(4)高容错性: 能够自动将失败的任务重新分配16.HDFS的优点(1)高容错性: 数据自动保存多个副本, 通过增加副本的形式, 提高容错性, 当某个副本丢失后, 可以自动恢复(2)适合处理大数据①数据规模: 能够处理数据达到GB, TB, 甚至PB级别的数据②文件规模: 能够处理百万以上的文件数量, 数量相当之大(3)可构建在廉价机器上, 通过多副本机制, 提高可靠性17.HDFS的缺点(1)不适合低延迟数据的访问, 比如毫秒级别的存储数据是做不到的(2)无法高效的对大量小文件进行存储, 存储大量小文件的话, 会占用namenode大量内存来存储文件目录和块信息, 这是不可取的, 因为namenode的内存总是有限的(3)不支持并发写入, 文件随机修改. 一个文件只能有一个写, 不能由多个线程同时写,仅支持数据追加, 不支持数据随机修改18.HDFS中块的大小为什么设置成128M(1)Hdfs中平均寻址时间为10ms(2)寻址时间是传输时间的1%时为最佳状态, 所以最佳传输时间为1s(3)目前磁盘的传输速率普遍为100mb/s, 因此100mb/s*1s=100mb, 一次设置块大小为128mb19.MapReduce优点(1)MapReduce易于编程, 他简单的实现一些接口, 就可以完成一个分布式程序(2)良好的扩展性, 当计算资源不能得到满足的时候, 可以通过简单的增加机器来扩展计算能力(3)高容错性, 其中一台机器挂掉了, 它可以把这上面的计算任务转移到另一个节点上运行, 不至于这个任务失败(4)适合PB级别以上海量数据的离线处理20.MapReduce缺点(1)不擅长实时计算(2)不擅长流式计算(3)不擅长有向图计算21.什么是Hive用于解决海量结构化日志的数据统计, Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具, 可以将结构化的数据文件映射成为一张表, 并提供类sql查询功能, 其本质是将hql转化为MapReduce.22.Hive中order by, sort by, distributied by, cluster by区别(1)Order by会对输入做全局排序, 因此只有一个reducer, 会导致当数据规模较大时,需要较长的计算时间(2)Sort by 是局部排序, 会在数据进入reducer之前进行排序(3)Distribute by 分区, 输入时便进行了分区, 按照指定的字段对数据进行划分, 输出到不同的reducer中(4)Cluster by除了具有distribute by 的功能, 还具有sort by的功能, 但排序只能是升序排序.23.Hive内部表和外部表的区别(1)创建表①外部表创建表的时候, 不会移动数据到数据仓库目录中, 只会记录表数据存放的路径②内部表会把数据复制或剪切到表的目录下(2)删除表①外部表在删除表的时候只会删除表的元数据信息, 不会删除表数据②内部表删除时会将元数据信息和表数据同时删除(3)相互转换Alter table 表名set tblproperties(‘EXTERNAL’=’TRUE’ | ‘FALSE’)24.Hive分区的好处(1)可以更快的执行查询, 当使用where子句查询时只扫描特定的子目录, 而不是扫描整个.(2)Hive的分区实质就是对文件进行分目录, 大文件切分, where查询方便, 提高查询效率25.Hive生产环境中为什么建议使用外部表(1)外部表删除不会删除数据源, 只删除表结构(2)外部表不会加载到hive上, 减少数据传输,数据还能共享(3)Hive不会修改源数据, 所以无需担心数据的损坏26.Hive中元数据保存方式, 各有什么特点(1)默认保存在derby内存数据库中, 安装小, 但是数据存在内存, 不稳定(2)存在MySQL中, 数据存储模式可以自己查看, 持久化好, 查看方便27.Hive中的行转列或列转行(1)行转列:①Contact(String1, String2) --字段或字符串拼接②Contact_ws(“delimitor”,String1, String2)--以分隔符拼接每个字符串③Collect_set(col) --将某字段的值进行去重汇总, 产生array类型字段(2)列转行:①Explode(col): 将hive一列中复杂的array或者map结构拆分成多行②Explode(ARRAY): 列表中的每个元素生成一行③Explode(MAP): map中每个key-value对,生成一行, key为一列, value为一列列转行一般配lateral view(侧视图) 使用: lateral view用于和split, explode等UDTF一起使用, 它能够将一列数据拆成多行数据, 在此基础上可以对拆分后的数据进行聚合28.什么是HBase及其特点(1)HBASE是一个高可靠性, 高性能, 面向列, 可伸缩的分布式存储(2)特点: 海量存储, 极易扩展, 高并发, 稀疏29.HBase数据读取流程(1)连接zookeeper, 查询HBase的meta表存在于那个regionServer上(2)连接meta表所对应的regionServer, 从meta表中查询对应的目标表的region在哪些regionServer上(3)连接对应的regionServer, 开始并行读取各个region上的数据(如果有过滤, 在每个regionServer的region上过滤即可)(4)将数据返回给客户端, 客户端对数据进行排序, 排序后将数据返回给用户即可注意:因为数据存储在不同的地方, 读取的顺序为: memStore -> blockCache(块缓存) -> storeFile -> 大的Hfile如果采用scan读取数据, 此时一般要返回整个表每个region对应的regionServer的地址如果采用get, 此时返回对应要读取rowKey所在region的regionServer的地址30.HBase数据写入流程(1)客户端流程①客户端发起写入数据的请求, 首先会连接zookeeper, 从zookeeper获取HBase:meta表对应的regionServer的地址②连接meta表对应的regionServer, 从meta表获取对应目标表有哪些region, 根据插入的rowKey确认要插入到那个region中, 从而来确认管理这个region的regionServer③连接对应的regionServer, 开始准备写入数据④先将数据写入到regionServer的HLog目录下, 之后再写入到对应的region下的store下的memStore中----------当以上两个地方都插入成功后, 客户端写入流程就结束了-------------(2)服务器异步流程⑤随着客户端不断向服务端写入数据, memStore中的数据会变得越来越多, 当memStore中数据达到一定阈值(128M或者1个小时)后, 就会启动flush刷新机制, 将这份数据最终刷新到磁盘上形成一个storeFile文件⑥随着不断地写入, 不断地刷新, 在磁盘(HDFS)上会形成多个storeFile文件, 当这个storeFile文件达到一定阈值(3个及以上)后, 开始启动compact机制, 将多个storeFile文件最终合并为一个大的Hfile文件(只会有一个)⑦随着compact不断执行, 大的Hfile文件会越来越大, 当达到一定阈值(10G)后,开始启动split机制, 对大的Hfile文件进行一分为二的操作, 将一个Hfile形成两个新的Hfile, 对应的region也会被分成两个region, 每个region管理其中一个Hfile文件31.HBase的flush刷新机制(1)目的: 将内存中数据刷新到HDFS上, 形成一个小的Hfile的过程(2)流程:a.当memStore中数据写满后, 首先关闭当前这个memStore, 开启一个新的memStoreb.将原有这个已经关闭的memStore的数据放入到一个pipeline(管道|队列)中c.放入到pipeline后, 此时数据变为只读(flush操作会尽可能晚的执行)d.当达到一定阈值后, 开启pipeline的管道刷新线程, 将这个管道中数据进行合并(in-memory-compact), 合并为一份数据, 然后将这些数据刷新到hdfs上形成一个storeFile的文件(3)优点: 减少刷新次数, 减少磁盘IO, 能够让更多的数据存储在内存中, 从而提升查询性能(4)弊端: 占用内存比较高32.HBase的compact合并机制(1)目的: 将多个小的Hfile合并成一个大的Hfile的过程(2)整个合并共分为两大阶段:1)Minor: (达到3个及以上的小Hfile就开始执行)a.目的将多个小的Hfile合并为一个较大的Hfile的过程b.流程: 对每个小的Hfile进行读取合并操作, 整个过程对数据进行排序操作, 如果里面有一些已经标识为删除或过期的数据, 此阶段不做任何处理,合并的过程都是采用追加的方式边读取小Hfile数据, 边将数据合并追加到一个新的Hfile文件注意: minor合并效率是比较高的2)Major: 默认7天执行一次, 生产中, 一般将major关闭自动执行, 采用手动方式(选择一个不繁忙的时间, 例如凌晨)a.目的: 将这个较大的Hfile和大的Hfile进行合并操作, 最终合并成一个大的Hfile的过程b.流程: 将这个较大的Hfile和大的Hfile再次进行合并操作, 此时就要对已经标记为删除或者过期的数据进行处理, 形成一个最终的结果文件注意: 此阶段对资源的消耗比较高, 在执行major过程的时候, 整个表是不允许进行任何的读写操作33.HBase二级索引实现方案(1)MapReduce方案:①优点: 并发批量构建Index②缺点: 不能实时构建Index(2)ITHBase方案①缺点: 需要重构HBase, 几年没有更新(3)IHBase方案①缺点: 需要重构HBase(4)Coprocessor方案: 华为的HBase二级索引采用此方案①优点: 索引和数据分别放在不同表里; 所有的运算逻辑全都放在服务端; 需要修改HBase源代码, 侵入性大; 查询时无需指定, 即可自动使用最优索引②缺点: 代码很复杂, 代码量非常大, 已下载要弄明白原理可能比较困难(5)Solr+HBase方案(6)Phoenix二级索引①优点: 开源, 自带二级索引34.Spark重要端口号汇总:(1)50070: HDFS webUI端口号(2)8485: journalnode默认端口号(3)8088: yarn的webUI端口号(4)8080: master的webUI, Tomcat的端口号(5)7077: spark基于standalone的提交任务的端口号(6)8081: worker的webUI端口号(7)18080: historyServer的webUI端口号(8)4040: application的webUI端口号(9)2181: zookeeper的rpc端口号(10)9000: 非高可用访问数rpc端口(11)8020: 高可用访问数据rpc(12)9083: hive的metastore端口号(13)60010: HBase的webUI端口号(14)6379: Redis端口号(15)8080: spark webUI端口号(16)9092: kafka broker的端口35.Spark的四大组件: Spark SQL, Spark Streaming, MLlib, GraphX36.Kafka新版本的offset为什么不提交到zk而是提交到了默认主题(1)Kafka想要尽量摆脱对于zookeeper的依赖(2)Offset会被频繁的修改, zookeeper不适合高频写(因为zk各个节点都可以读数据,高频写会导致数据同步压力较大)37.Kafka怎么避免重复消费答: 利用两阶段事务提交, 或使用容器去重(HashSet, Redis, 布隆过滤器)38.Kafka怎么保证顺序消费答: Kafka区内有序, 全局无序, 要想保证顺序消费, 只能有一个分区, 或发送时指定分区发送, 消费时指定分区消费39.Kafka分区有什么作用(1)提高读写效率(2)方便集群扩容(3)方便消费者负载均衡40.Kafka如何保证消息不丢失(1)生产者: ack设置为all/-1, 表示需要leader和follower都确认才认为写入成功(2)消费者: 先消费再提交(3)Kafka本身: 通过副本机制41.消费者组订阅了一个主题, 当主题接收到消息时, 消费者组中的所有消费者都能接收到消息吗?答: 一条消息同一时刻只能被一个消费者组内的一个消费者消费, 组内其他消费者无法消费, 但可以被其他消费者组的消费者再次消费42.Kafka为什么那么快(1)架构层面: 分布式的,多个人干活比一个人干活快. 如何体现: 不同分区放到不同节点(2)硬件层面: 消息写到磁盘是顺序写的方式, 顺序写可以忽略不计寻址时间和旋转延时(3)读写模式层面: 写是推模式, 读是拉模式(4)读细节层面: 使用二分查找.index文件中对应的数据再.log文件中的位置(5)内核层面: 零拷贝机制+pageCache43.Redis的缓存穿透(1)描述: 后台程序到缓存数据库找没有查询到数据, 接着到MySQL中寻找数据, 依然没有找到任何数据, 如果这个请求被高频次访问, 此时就会导致MySQL压力剧增,从而导致MySQL出现宕机的问题(2)解决:①方案一: 当查询不存在时, 也将结果保存在缓存中②方案二: 提前过滤掉不合法的请求, 可以使用Redis中的布隆过滤器44.Redis的缓存击穿(1)描述: 当后台程序去查询redis的缓存数据库的时候, 对应key已经过期了, 此时后台程序就要到MySQL中查询, 当Redis的某个key出现过期后, 瞬间大量的请求并发全部打向到MySQL数据库, 可能直接导致MySQL出现宕机(2)解决: 采用互斥锁的方式来解决, 当多个线程来访问数据, 只允许其中一个线程到MySQL中查询数据, 将查询到的数据再次缓存到redis中, 在缓存到redis过程中,其他线程都在等待45.Redis的缓存雪崩(1)描述: 在Redis的缓存数据库中, 大量的key一起出现过期或者redis缓存数据库出现宕机问题, 依然会导致MySQL数据库宕机(2)解决:①如果因为宕机导致的雪崩问题, 那么构建redis的哨兵模式或者集群模式来解决②如果因为大量key过期而导致的雪崩问题, 在设置key的时候, 避免出现所有的key的有效截止时间堆积在一起③采用加锁或者队列的方式, 将所有需要访问MySQL的请求都加锁或者放入队列, 一次慢慢的访问MySQL即可46.。
大数据面试知识题库答案
大数据面试知识题库答案1. 什么是大数据？大数据是指规模大、类型多样、复杂度高且无法用传统数据处理技术进行管理和处理的数据集合。
它通常包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
2. 大数据的特征有哪些？•大量性：大数据具有海量的数据量，通常以TB、PB、EB为单位进行衡量。
•高速性：大数据的生成速度非常快，要求在有限的时间内能够处理和分析数据。
•多样性：大数据通常包含不同来源、不同类型和不同结构的数据。
•真实性：大数据的数据源来自于真实世界，包含了丰富的信息。
3. 大数据处理的挑战是什么？•存储挑战：大数据的存储需要大规模的存储系统来支持。
•计算挑战：大数据的计算需要高性能的计算平台来实现快速的数据处理和分析。
•处理挑战：大数据的处理需要使用分布式处理框架来实现并行化和高可靠性。
•分析挑战：大数据的分析需要使用数据挖掘和机器学习等技术来挖掘数据中的价值。
4. 大数据的存储技术有哪些？•分布式文件系统：如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS），能够实现大规模数据的存储和访问。
•列式存储：如Apache Parquet和Apache ORC，能够提高数据的压缩率和查询性能。
•NoSQL数据库：如MongoDB和Cassandra，能够支持大规模数据的快速写入和查询。
5. 大数据的计算技术有哪些？•分布式计算框架：如Apache Hadoop和Apache Spark，能够实现并行化的大规模数据处理和计算。
•数据流处理：如Apache Flink和Apache Kafka，能够实时地处理和分析数据流。
•图计算：如Apache Giraph和Neo4j，能够处理大规模图数据的计算和分析。
6. 大数据处理的常见算法有哪些？•排序算法：如快速排序和归并排序，在大数据处理中常用于数据的排序和分组。
•聚类算法：如K-means聚类算法和DBSCAN聚类算法，用于将数据划分为不同的类别或簇。
大数据方案面试题目及答案
大数据方案面试题目及答案一、题目：请根据以下情景描述，设计一个大数据方案，提供可行的解决方案，并解释其实施步骤和相关技术工具。
情景描述：某互联网公司拥有海量用户，每天生成的数据量庞大，包括用户行为数据、服务器日志、社交网络数据等。
该公司希望通过对这些大数据进行挖掘，为产品改进、用户画像、市场营销等方面提供支持。
要求：1. 分析并说明如何收集、存储和处理这些大数据。
2. 提出针对以上数据的应用场景，并描述需要采用的技术工具。
3. 阐述如何保证数据安全和隐私保护。
二、解决方案：1. 数据收集、存储和处理针对大数据的收集，可以使用流式处理技术，如Apache Kafka，用于高吞吐量的实时数据流处理。
通过构建数据管道，将各种数据源的数据实时导入到数据湖中，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
对于大数据的存储，可以采用分布式存储系统，如Hadoop的HBase，用于高可靠性的海量数据存储和快速检索。
数据可以按照数据类型和业务需求进行合理划分和存储，提高查询效率。
大数据的处理可以采用Apache Spark进行分布式计算和数据处理。
Spark提供了强大的数据分析和机器学习库，可用于处理海量数据，实现复杂的数据挖掘任务。
2. 应用场景和技术工具场景一：用户行为数据分析通过收集用户行为数据，使用Spark的机器学习库进行用户画像分析。
可以运用聚类算法、关联规则挖掘等技术，发现用户的兴趣偏好和行为习惯，为产品改进和个性化推荐提供支持。
场景二：服务器日志监控使用Kafka实时收集服务器日志，并将数据导入HBase进行存储。
通过Spark Streaming技术对日志数据进行实时监控和异常检测，及时发现并解决服务器故障。
场景三：社交网络数据分析收集社交网络平台上的用户数据，使用GraphX图计算引擎进行社交网络分析。
通过建立用户关系图，分析用户社交圈子、影响力等，为精准的社交推荐和营销提供依据。
3. 数据安全和隐私保护为了保证数据的安全性和隐私保护，可以采取以下措施：- 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不被窃取。
大数据技术之高频面试题
大数据技术之高频面试题一、什么是大数据？大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
二、大数据技术的核心特点是什么？大数据技术的核心特点包括数据量大、产生速度快、数据类型多样。
数据量大是大数据的基本特征之一，随着技术的不断发展，数据量还在持续增长；产生速度快是指大数据在短时间内产生巨大的数据流，需要快速处理和分析；数据类型多样是指大数据不仅包括结构化数据，还包括半结构化和非结构化数据，如文本、图片、视频、音频等。
三、Hadoop在大数据技术中扮演什么角色？Hadoop是大数据技术中的重要组成部分，它是一个开源的框架，用于处理和管理大规模数据集。
Hadoop提供了分布式存储和计算能力，能够处理和分析海量数据，并提供了丰富的API接口，方便开发者使用。
同时，Hadoop还提供了大量的生态系统工具，如HBase、Hive、Zookeeper等，方便开发者进行数据存储、数据分析和数据协作。
四、什么是NoSQL数据库？NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它不使用传统的关系型数据库模型，而是采用键值对、哈希表、布隆过滤器等数据结构。
NoSQL数据库具有高扩展性、高可用性和高性能等优点，适合处理大规模数据集。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
五、什么是数据挖掘和数据分析？数据挖掘和数据分析是大数据技术中的两个重要领域。
数据挖掘是指从大量数据中自动发现隐藏的模式和规律的过程，它是一种人工智能和数学统计的交叉学科。
数据分析是指利用统计学方法对大量数据进行分析和处理，提取有价值的信息和知识，为决策提供支持。
在大数据背景下，数据挖掘和数据分析更加重要，因为大数据提供了更多的数据来源和分析机会。
六、什么是机器学习和人工智能？机器学习和人工智能是两个不同的领域，但它们在大数据背景下密切相关。
大数据分析师招聘面试试题及答案
大数据分析师招聘面试试题及答案一、基础知识考查1、请简要介绍一下大数据的 4V 特征。
答案：大数据的 4V 特征分别是 Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）和 Value（价值）。
Volume 指数据规模巨大；Velocity 表示数据产生和处理的速度快；Variety 意味着数据类型繁多，包括结构化、半结构化和非结构化数据；Value 则强调数据的价值密度相对较低，需要通过有效的分析手段来挖掘有价值的信息。
2、列举至少三种常见的大数据处理框架。
答案：常见的大数据处理框架有 Hadoop 生态系统（包括 HDFS、MapReduce 等）、Spark 框架、Flink 框架、Kafka 消息队列等。
3、解释数据清洗的主要步骤和目的。
答案：数据清洗的主要步骤包括：数据审查，检查数据的完整性、准确性和一致性；处理缺失值，可以通过删除、填充或基于模型预测等方式；处理重复数据，将重复的记录去除；纠正错误数据，对异常值和错误值进行修正。
数据清洗的目的是提高数据质量，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的数据基础。
二、数据分析能力考查1、给定一个数据集，包含用户的年龄、性别、消费金额和购买频率，如何分析用户的消费行为特征？答案：首先，可以通过描述性统计分析，了解各个变量的分布情况，比如年龄的均值、中位数、众数，消费金额的总和、均值、标准差等。
然后，根据性别对消费金额和购买频率进行分组比较，观察是否存在性别差异。
进一步，可以进行相关性分析，判断年龄与消费金额、购买频率之间是否存在线性关系。
还可以运用聚类分析，将用户按照消费行为特征进行分类，以便针对不同类型的用户制定营销策略。
2、如何评估一个数据分析模型的准确性？答案：可以使用多种指标来评估数据分析模型的准确性。
常见的有准确率（Accuracy），即正确预测的样本数占总样本数的比例；召回率（Recall），表示正确预测的正例样本数占实际正例样本数的比例；F1 值，是准确率和召回率的调和平均数；均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等用于回归模型的评估；混淆矩阵可以直观地展示模型在不同类别上的预测情况。
大数据工程师面试笔试宝典_记录
《大数据工程师面试笔试宝典》阅读随笔目录一、前言 (2)1.1 本书简介 (2)1.2 为什么选择这本书 (4)二、大数据工程师面试笔试准备 (5)2.1 了解大数据工程师职位要求 (6)2.2 数据库知识储备 (8)2.3 大数据处理技术 (9)2.4 大数据存储与计算技术 (12)2.5 大数据分析工具与框架 (13)三、常见面试题及解答 (16)3.1 数据库相关问题 (17)3.2 大数据处理相关问题 (18)3.3 大数据存储与计算相关问题 (19)3.4 大数据分析工具与框架相关问题 (21)四、笔试模拟题及解答 (22)4.1 笔试模拟题 (23)4.2 笔试模拟题解答 (25)五、总结与展望 (26)5.1 本书总结 (27)5.2 对未来大数据技术的展望 (29)一、前言随着大数据技术的迅速发展和广泛应用，大数据工程师作为连接数据与业务的桥梁，需求量日益增长。
为了帮助更多有志于投身大数据领域的同学提升专业技能，顺利通过面试和笔试，我们精心编写了这本《大数据工程师面试笔试宝典》。
本书不仅涵盖了大数据工程师职位的核心技术点，还结合了各大公司的实际面试和笔试题目，旨在为读者提供一份全面而实用的指南。
在编写过程中，我们注重实用性和针对性。
通过梳理大数据工程师职位所需的关键技术和知识体系，我们力求让读者能够迅速掌握核心要点，并在实际应用中游刃有余。
我们还结合了大数据行业的最新动态和发展趋势，确保本书内容的时效性和前瞻性。
我们还特别关注面试和笔试中的常见问题，并提供了相应的解决方案和思路。
通过阅读本书，读者不仅可以提升自己的技术能力，还能够增强自信心，更加从容地面对各种面试和笔试挑战。
1.1 本书简介随着信息技术的快速发展，大数据领域逐渐崭露头角，成为各行各业不可或缺的一部分。
在这个背景下，大数据工程师的需求也随之增长。
为了应对日益增长的市场需求，许多求职者纷纷投身于大数据工程师的岗位竞争之中。
大数据专员面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念理解1. 题目：请简述大数据的基本概念及其与普通数据的主要区别。
解析：考察应聘者对大数据基本概念的理解。
应聘者应能够解释大数据的规模（大量、多样、快速）、价值密度低、处理和分析的技术和方法等特点，并说明大数据与普通数据在数据量、处理方式、分析目标等方面的区别。
2. 题目：大数据的五个V指的是什么？解析：考察应聘者对大数据特征的理解。
大数据的五个V分别是Volume（数据量）、Velocity（数据速度）、Variety（数据多样性）、Veracity（数据真实性）和Value（数据价值）。
应聘者应能够解释每个V的具体含义。
3. 题目：请简述Hadoop生态系统中的主要组件及其功能。
解析：考察应聘者对Hadoop生态系统的了解。
应聘者应能够列举Hadoop生态系统中的主要组件，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hive、Pig、HBase等，并解释每个组件的基本功能和作用。
4. 题目：请简述数据仓库和数据湖的区别。
解析：考察应聘者对数据仓库和数据湖的理解。
应聘者应能够解释数据仓库和数据湖在数据存储、处理、查询等方面的差异，以及它们在数据分析中的应用场景。
二、数据处理与分析5. 题目：请简述ETL（提取、转换、加载）过程在数据处理中的作用。
解析：考察应聘者对ETL过程的了解。
应聘者应能够解释ETL在数据预处理、数据清洗、数据转换等方面的作用，以及ETL工具在数据处理中的应用。
6. 题目：请描述数据切分、增量同步和全量同步的方法。
解析：考察应聘者对数据同步的理解。
应聘者应能够解释数据切分、增量同步和全量同步的概念，并举例说明在实际应用中的具体操作方法。
7. 题目：请简述数据挖掘中的分类、聚类和预测方法。
解析：考察应聘者对数据挖掘方法的了解。
应聘者应能够列举数据挖掘中的分类、聚类和预测方法，如决策树、K-means、支持向量机、神经网络等，并解释每种方法的基本原理和应用场景。
大数据相关面试题
一、选择题1.以下哪个不是大数据的特征？A.体积大（Volume）B.价值密度低（Value）C.速度快（Velocity）D.准确性高（Accuracy）（正确答案：D）2.Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，其核心设计之一是？A.HDFS（Hadoop Distributed File System）B.HBaseC.MapReduce（正确答案）D.Hive3.在大数据处理中，以下哪项技术通常用于实时流数据处理？A.Apache HadoopB.Apache SparkC.Apache Kafka（正确答案）D.Apache Hive4.NoSQL数据库相比于传统的关系型数据库，其主要优势是什么？A.更强的数据一致性B.更适合存储结构化数据C.更高的写入和读取速度（正确答案）D.更复杂的查询功能5.以下哪个工具常用于大数据可视化？A.Apache PigB.Tableau（正确答案）C.Apache FlinkD.Apache Cassandra6.在数据仓库中，星型模式（Star Schema）的设计主要是为了？A.提高数据查询速度（正确答案）B.增加数据冗余C.简化数据更新操作D.提升数据安全性7.以下哪个不是机器学习在大数据分析中常见的应用？A.预测分析B.数据清洗（正确答案）C.用户行为分析D.推荐系统8.在进行大数据处理时，数据科学家通常使用哪种语言进行数据处理和分析？A.JavaB.Python（正确答案）C.C++D.JavaScript。
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大数据面试宝典
智游大数据4期就业取得了可喜的成绩，但是也有拿到offer 的同学表示，在面试的时候，面对咄咄逼人的面试官，内心是崩溃的（但你还是拿到offer了啊）。
所以小智的这篇文章的意义就是定心丸。
大数据涉及方向较多，本文以大数据算法为主。
共包括以下五方面：机器学习、大数据相关岗位的职责
面试问题
答题思路
准备建议
总结
由于各个企业对这大数据类岗位的命名可能有所不同，比如数据挖掘/自然语言处理/机器学习算法工程师，有的简称算法工程师，还有的
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