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RSS订阅原创 Hive相关面试问题
1. group by和count(distinct)的区别首先，Hive的group by和count（distinct）都是去除重复的数据，某种程度上来说，两者产生的结果是一样的。可以一同使用 DISTINCT 和 COUNT 关键词，来计算非重复结果的数目。实例代码：select a,count(distinct b) from t group by aselect tt.a,co...
2019-07-07 17:42:03
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原创 MapReduce相关面试问题整理
1. 以Word Count为例, 描述下MapReduce的执行过程.Map阶段, 将每行的数据经过切分后, 得到<key, value>对, 每个切分出的单词为key, 1为value.Mapper对获得的键值对按key进行排序.Reduce阶段, 经过Shuffle整合Mapping阶段输出的相关记录, 汇总整合Shuffle阶段的值并返回单个输出.2. 对于MapRed...
2019-06-24 16:34:07
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原创 HDFS相关面试问题整理
1. HDFS的写流程a) hdfs客户端向namenode发送rpc请求.b) namenode检查文件是否已经存在, 创建者是否有权进行操作, 成功则会为文件创建记录, 反之客户端抛出异常.c) 客户端将文件切分成多个packets, 并在内部以数据队列形式管理packets. 然后客户端向namenode申请blocks, 通过选择合适的datanode列表来存放副本.d) 以pi...
2019-06-22 17:02:36
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原创 Hadoop中Shuffle过程的分步详解
shuffle流程图Shuffle概念系统执行排序, 将map输出作为输入传给reducer的过程被称为shuffle, 从很多方面看, shuffle是MapReduce的灵魂所在. 学习shuffle有利于我们理解MapReduce的工作机制, 优化MR程序.Map端的Shuffle要进行海量数据处理, 外存文件的I/O访问为成为一个制约系统性能的重要瓶颈. 而Hadoop在...
2019-06-14 09:57:16
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原创 HDFS读流程解析(附中文翻译)
Hadoop HDFS Data Read OperationsHDFS读流程图i) Client opens the file it wishes to read by calling open() on the FileSystem object, which for HDFS is an instance of DistributedFileSystem.客户端打开文件, 并调用F...
2019-06-11 20:14:09
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原创 HDFS写流程解析(附中文翻译)
HDFS Data Write Pipeline WorkflowHDFS的写流程图i) The HDFS client sends a create request on DistributedFileSystem APIs.hdfs客户端发送创建请求给DistributedFileSystem的api.ii) DistributedFileSystem makes an RPC ca...
2019-06-11 19:55:52
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原创 scala实现归并排序
object MergeSort { def merge(l1: List[Int], l2: List[Int]):List[Int] =(l1, l2) match { case (Nil, _) => l2 case (_, Nil) => l1 case (h1::t1, h2::t2) => if(h1<h2) h1::m...
2019-06-11 19:44:01
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原创 scala实现快速排序
最近在学习scala, 顺手一边学习一边写了个快排object QuickSort { def quicksort(list:List[Int]):List[Int]=list match{ case Nil => Nil case x::Nil => list case _ => val p=list.head val (...
2019-06-10 20:47:23
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