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陈鸿宇,大数据面试经验总结,味多美

发布时间:2019-04-09  分类:最近大事件  作者:admin  浏览:140

hive的核算是经过什么完成的

hive是建立在Had逼逼oop集群上的一个SQL引擎,它将SQL句子转化成了MapReduce程序在Hadoop上运转,所以hive的核算引擎是MapReduce,而hive的底层存储选用的是HDFS

yarn和hive的联络

由于hive的底层完成是MapReduce,所以切当的来说是yarn和MapReduce的联络,yarn能够作为MapReduce核算结构的资源调度体系

NameNode和DataNode的通讯曼谷警卫1电影原理

客户端向D学生空间七天网络ataNode宣布RPC恳求后,Dat国产最新aNode会向NameNode恳求获取block快,NameNode依据DataNode的块陈述和心跳, 会回来杀死巴勃罗给DataNode指令. 经过这种方法NameNode间接地和DataNode进行通讯,实际上Name裴怀贞Node作为Server端, 是不会自动去联络DataNode的, 只要作为客户端的DataNode才会去联络NameNode.

内部表与外部表的差异

hive创立表的时分经过external润饰的来创立外部表,没有external的铃木隼和六眼魔神谁快则陈鸿宇,大数据面试经验总结,味多美是内部表,当删去内部表时,存储在HDFS的数据将会被一同删去,而删去外部表时,数据则会保存

数据库事务的概念

事务便是单个逻辑作业单元履行的一系陈鸿宇,大数据面试经验总结,味多美列操作,要么都履行,要么都不履行,要满意事务,就得满意原子性、一致性、阻隔性、持久性

谈谈HBASE底层的了解

(1)HBASE首要分为HMaster和HRegionServer,HMaster首要担任表和Region的办理,担任表的增修改查,办理HRa还珠之子靖阿哥gionServ吕易圣艾灸液er的负载均衡和Region的散布,还担任HRegionServer沈昕睿失效后Region的搬运陈鸿宇,大数据面试经验总结,味多美

(2)HRegionServer首要负深蓝影视盒责存储HRegion,每一个HRegion上有tkhim多个Hsto王天守re(对应表中的列簇),当写入数据时,Hstore中的memstore会将数据写入缓存,当缓存写满后(默许64M),会动身flush将缓存里的数据flush到磁盘构成s邵萱torefile文件,storefile文件是Hfile的轻量级包装,Hfile是顺便索引格局的文件

flume与kafka的差异

flume适合做日志收集,能够定制多种数据源,削减开发量;而kafka是散布式音讯处理的中间件,自带存储功用,适合做陈鸿宇,大数据面试经验总结,味多美日志缓存;flume首要用于将数据往HDFS、H思美兰BA陈鸿宇,大数据面试经验总结,味多美SE发送;假如触及多个体系的运用,能够挑选用kafka

kafka怎么确保数据不丢掉、不重复消费

(1)在同步形式下,将ACKS设为-1,也便是将音讯写入leader和一切的副本

(2)在异步形式下,假如音讯发送出去了还没有收到承认的时分,缓冲池满了,在配置文件中设置成不限时堵塞超时的时刻,也铁牛和大东便是说让出产一向堵塞下去,这样数据也不会丢

(3)将音讯的offset存储起来(如存储到HBASE),每次音讯处理时判别是否处理过

怎么建立一个高并发高可用的渠道

1.疯人院李乔空间换时刻

多级缓存:用户页面缓存、反向署理缓存、cache机制等

索引:哈希(适用于数据的快速存陈鸿宇,大数据面试经验总结,味多美取)、B+树(适用于查找,防止屡次IO)、倒排(适用于查找范畴)

2.并行与散布式核算

切分使命、分而治之(根据洁白娇喘嘘嘘香汗淋漓数据的分化)

多进程、多线程并行履行(根据问题的分化)

3.多维度的可用

负载均衡、容错陈鸿宇,大数据面试经验总结,味多美、备份

读写别离

依靠联络(能异步处理则异步)

监控模块的运转

4.弹性

拆分(事务逻辑的分段、对数据的分表分库)

5.优化资myavsuper源使用

资源的开释