对于正在找大数据相关工作的同学们来说，面试时遇到什么问题才是他们最关心的。在下文中，大讲台的老师专门搜集了86道hadoop面试时出现过的题目，希望助同学们面试一臂之力。

1.0   简要描述如何安装配置apache的一个开源hadoop，只描述即可，无需列出具体步骤，列出具体步骤更好。

答：

1使用root账户登录

2 修改IP

3 修改host主机名

4 配置SSH免密码登录

5 关闭防火墙

6  安装JDK

7 解压hadoop安装包

8 配置hadoop的核心文件 hadoop-env.sh，core-site.xml , mapred-site.xml ， hdfs-site.xml

9 配置hadoop环境变量

10 格式化 hadoop namenode-format

11 启动节点start-all.sh

 

2.0 请列出正常的hadoop集群中hadoop都分别需要启动 哪些进程，他们的作用分别都是什么，请尽量列的详细一些。

       答：namenode：负责管理hdfs中文件块的元数据，响应客户端请求，管理datanode上文件block的均衡，维持副本数量

Secondname:主要负责做checkpoint操作；也可以做冷备，对一定范围内数据做快照性备份。

Datanode:存储数据块，负责客户端对数据块的io请求

Jobtracker :管理任务，并将任务分配给 tasktracker。

Tasktracker: 执行JobTracker分配的任务。  

Resourcemanager

Nodemanager

Journalnode

Zookeeper

Zkfc  

 

3.0请写出以下的shell命令 

（1）杀死一个job

（2）删除hdfs上的 /tmp/aaa目录

（3）加入一个新的存储节点和删除一个节点需要执行的命令

答：（1）hadoop job –list   得到job的id，然后执      行 hadoop job  -kill  jobId就可以杀死一个指定jobId的job工作了。

（2）hadoopfs  -rmr /tmp/aaa

(3)  增加一个新的节点在新的几点上执行

            Hadoop  daemon.sh start  datanode

                     Hadooop daemon.sh  start  tasktracker/nodemanager

 

下线时，要在conf目录下的excludes文件中列出要下线的datanode机器主机名

              然后在主节点中执行  hadoop  dfsadmin  -refreshnodes  à下线一个datanode

删除一个节点的时候，只需要在主节点执行

 hadoop mradmin -refreshnodes  ---à下线一个tasktracker/nodemanager

 

4.0      请列出你所知道的hadoop调度器，并简要说明其工作方法

答：Fifo schedular :默认，先进先出的原则

Capacity schedular :计算能力调度器，选择占用最小、优先级高的先执行，依此类推。

Fair schedular:公平调度，所有的 job 具有相同的资源。

 

5.0      请列出你在工作中使用过的开发mapreduce的语言

答：java，hive，（python，c++）hadoop streaming

 

6.0      当前日志采样格式为

           a , b , c , d

           b , b , f , e

           a , a , c , f        

请你用最熟悉的语言编写mapreduce，计算第四列每个元素出现的个数

 

答：

public classWordCount1 {

       public static final String INPUT_PATH ="hdfs://hadoop0:9000/in";

       public static final String OUT_PATH ="hdfs://hadoop0:9000/out";

       public static void main(String[] args)throws Exception {

              Configuration conf = newConfiguration();

              FileSystem fileSystem =FileSystem.get(conf);

              if(fileSystem.exists(newPath(OUT_PATH))){}

              fileSystem.delete(newPath(OUT_PATH),true);

              Job job = newJob(conf,WordCount1.class.getSimpleName());

              //1.0读取文件，解析成key,value对

              FileInputFormat.setInputPaths(job,newPath(INPUT_PATH));

              //2.0写上自己的逻辑，对输入的可以，value进行处理，转换成新的key,value对进行输出

              job.setMapperClass(MyMapper.class);

              job.setMapOutputKeyClass(Text.class);

              job.setMapOutputValueClass(LongWritable.class);

              //3.0对输出后的数据进行分区

              //4.0对分区后的数据进行排序，分组，相同key的value放到一个集合中

              //5.0对分组后的数据进行规约

              //6.0对通过网络将map输出的数据拷贝到reduce节点

              //7.0 写上自己的reduce函数逻辑，对map输出的数据进行处理

              job.setReducerClass(MyReducer.class);

              job.setOutputKeyClass(Text.class);

              job.setOutputValueClass(LongWritable.class);

              FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(OUT_PATH));

              job.waitForCompletion(true);

       }

       static class MyMapper extendsMapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{

              @Override

              protected void map(LongWritablek1, Text v1,

                            org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper.Contextcontext)

                            throws IOException,InterruptedException {

                     String[] split =v1.toString().split("\t");

                     for(String words :split){

                            context.write(split[3],1);

                     }

              }

       }

       static class MyReducer extends Reducer<Text,LongWritable, Text, LongWritable>{

             

              protected void reduce(Text k2,Iterable<LongWritable> v2,

                            org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Contextcontext)

                            throws IOException,InterruptedException {

                     Long count = 0L;

                     for(LongWritable time :v2){

                            count += time.get();

                     }

                     context.write(v2, newLongWritable(count));

              }

       }

}

 

7.0      你认为用java ， streaming ， pipe方式开发map/reduce ， 各有哪些优点

就用过 java 和 hiveQL。

Java 写 mapreduce 可以实现复杂的逻辑，如果需求简单，则显得繁琐。

HiveQL 基本都是针对 hive 中的表数据进行编写，但对复杂的逻辑（杂）很难进行实现。写起来简单。

 

8.0 hive有哪些方式保存元数据，各有哪些优点

              三种：自带内嵌数据库derby，挺小，不常用，只能用于单节点

mysql常用

上网上找了下专业名称：single user mode..multiuser mode...remote user mode

 

9.0 请简述hadoop怎样实现二级排序（就是对key和value双排序）

    第一种方法是，Reducer将给定key的所有值都缓存起来，然后对它们再做一个Reducer内排序。但是，由于Reducer需要保存给定key的所有值，可能会导致出现内存耗尽的错误。

第二种方法是，将值的一部分或整个值加入原始key，生成一个组合key。这两种方法各有优势，第一种方法编写简单，但并发度小，数据量大的情况下速度慢(有内存耗尽的危险)，

第二种方法则是将排序的任务交给MapReduce框架shuffle，更符合Hadoop/Reduce的设计思想。这篇文章里选择的是第二种。我们将编写一个Partitioner，确保拥有相同key(原始key，不包括添加的部分)的所有数据被发往同一个Reducer，还将编写一个Comparator，以便数据到达Reducer后即按原始key分组。

 

10.简述hadoop实现jion的几种方法

Map side join----大小表join的场景，可以借助distributed cache

Reduce side join

   

11.0 请用java实现非递归二分查询

1.  public class BinarySearchClass  

2.  {  

3.    

4.      public static int binary_search(int[] array, int value)  

5.      {  

6.          int beginIndex = 0;// 低位下标  

7.          int endIndex = array.length - 1;// 高位下标  

8.          int midIndex = -1;  

9.          while (beginIndex <= endIndex) {  

10.              midIndex = beginIndex + (endIndex - beginIndex) / 2;//防止溢出  

11.              if (value == array[midIndex]) {  

12.                  return midIndex;  

13.              } else if (value < array[midIndex]) {  

14.                  endIndex = midIndex - 1;  

15.              } else {  

16.                  beginIndex = midIndex + 1;  

17.              }  

18.          }  

19.          return -1;  

20.          //找到了，返回找到的数值的下标，没找到，返回-1         

21.      }  

22.    

23.    

24.      //start 提示：自动阅卷起始唯一标识，请勿删除或增加。  

25.      public static void main(String[] args)  

26.      {  

27.          System.out.println("Start...");  

28.          int[] myArray = new int[] { 1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9 };  

29.          System.out.println("查找数字8的下标：");  

30.          System.out.println(binary_search(myArray, 8));          

31.      }  

32.      //end //提示：自动阅卷结束唯一标识，请勿删除或增加。  

33.  }     

 

12.0 请简述mapreduce中的combine和partition的作用

答：combiner是发生在map的最后一个阶段，其原理也是一个小型的reducer，主要作用是减少输出到reduce的数据量，缓解网络传输瓶颈，提高reducer的执行效率。

partition的主要作用将map阶段产生的所有kv对分配给不同的reducer task处理，可以将reduce阶段的处理负载进行分摊

 

13.0 hive内部表和外部表的区别

Hive 向内部表导入数据时，会将数据移动到数据仓库指向的路径；若是外部表，数据的具体存放目录由用户建表时指定

在删除表的时候，内部表的元数据和数据会被一起删除， 

而外部表只删除元数据，不删除数据。

这样外部表相对来说更加安全些，数据组织也更加灵活，方便共享源数据。 

 

14. Hbase的rowKey怎么创建比较好？列簇怎么创建比较好？

答：

rowKey最好要创建有规则的rowKey，即最好是有序的。

经常需要批量读取的数据应该让他们的rowkey连续；

将经常需要作为条件查询的关键词组织到rowkey中；

 

列族的创建：

按照业务特点，把数据归类，不同类别的放在不同列族

 

15. 用mapreduce怎么处理数据倾斜问题

本质：让各分区的数据分布均匀

可以根据业务特点，设置合适的partition策略

如果事先根本不知道数据的分布规律，利用随机抽样器抽样后生成partition策略再处理  

 

16. hadoop框架怎么来优化

答：

可以从很多方面来进行：比如hdfs怎么优化，mapreduce程序怎么优化，yarn的job调度怎么优化，hbase优化，hive优化。。。。。。。

   

17. hbase内部机制是什么

答：

Hbase是一个能适应联机业务的数据库系统

物理存储：hbase的持久化数据是存放在hdfs上

存储管理：一个表是划分为很多region的，这些region分布式地存放在很多regionserver上

Region内部还可以划分为store，store内部有memstore和storefile

版本管理：hbase中的数据更新本质上是不断追加新的版本，通过compact操作来做版本间的文件合并

Region的split

集群管理：zookeeper  + hmaster（职责）  + hregionserver（职责）

   

18. 我们在开发分布式计算job的时候，是否可以去掉reduce阶段

答：可以，例如我们的集群就是为了存储文件而设计的，不涉及到数据的计算，就可以将mapReduce都省掉。

比如，流量运营项目中的行为轨迹增强功能部分

怎么样才能实现去掉reduce阶段

去掉之后就不排序了，不进行shuffle操作了

   

19 hadoop中常用的数据压缩算法

答：

Lzo

Gzip

Default

Snapyy

如果要对数据进行压缩，最好是将原始数据转为SequenceFile  或者 Parquet File（spark）

 

20. mapreduce的调度模式（题意模糊，可以理解为yarn的调度模式，也可以理解为mr的内部工作流程）

答： appmaster作为调度主管，管理maptask和reducetask

Appmaster负责启动、监控maptask和reducetask

Maptask处理完成之后，appmaster会监控到，然后将其输出结果通知给reducetask，然后reducetask从map端拉取文件，然后处理；

当reduce阶段全部完成之后，appmaster还要向resourcemanager注销自己

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