常见面试题①

常见面试题①

• 1、kafka中zookeeper中只存储Broker id和消费者offsets偏移量，但不存在生产者信息

• 2、kafka压力测试一般都是IO先出现瓶颈

• 3、kafka消息堆压，消费者无法处理怎么办

  • ① 通过增加Topic和消费者数量来解决
  • ② 通过增大每次的拉去数据量，生成速度远远大于拉取速度也会导致数据的堆压

• 4、kafka过期数据的清理方式:

  • ① 策略一：delete删除策略
  • ② 策略二：compact压缩策略（配置）

• 5、kafka中的数据是有序的吗？

  • 单分区内有序
  • 多分区，分区与分区之间无序

• 6、kafka多种选举机制：

  • 1、broker选举：kafka可以是多个或一个broker，故从选取一个broker控制器，选举是通过zookeeper内创建一个临时节点，之后便有次Broker管理分区和副本等状态，包括副本leader的选举,更新ISR集合的元数据信息
  • 2、分区leader选举：选举是由控制器来实行，（创建分区/分区上线）先查找第一个存活的副本，并且这个副本再ISR队列中。
  • 3、GruopCoordinator选举：小组协调员的选举是为了使得消费组均匀分配，通过找到分区leader副本所在的节点，此节点则作为小组协调员节点，消费组分区分配方案或消费组唯一信息都将汇报到此节点
  • 4、消费组Leader的选举：通过消费者组协调员进行选举，在小组内进行选组，很简单直接谁现进组那么谁就是leader

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• 7、HBase与Hive

  • 首先在应用场景方面：Hive与HBase是一个协作的角色，比如海量数据的随机查询，先由Hive对数据进行ETL后交给HBase进行数据查询
  • 功能方面：Hive是一个基于MapReduce的将非结构化数据转换成二维表的提供简单的HQL计算的架构是Hadoop的数据仓库。HBase则是一个列式存储的数据库主要适用于海量数据的随机查询

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• 8、Spark的groupByKey 和reduceByKey之间的区别？

（1）ReducByKey再Map端时会对数据进行combine,再Map端先进行一次聚合会使得reduce端压力大大降低，如图：

（2）当采用groupByKey时，由于它不接收函数，spark只能先将所有的键值对(key-value pair)都移动，这样的后果是集群节点之间的开销很大，导致传输延时。整个过程如下：

因此，在对大数据进行复杂计算时，reduceByKey优于groupByKey。比如实际应用中，比如用groupByKey对用数据进行计算（数据量30亿条数据），可能需要1个小时，甚至内存溢出，运行失败，但是换成reduceByKey只需要十几分钟。

另外，如果仅仅是group处理，那么以下函数应该优先于 groupByKey ：
　　（1）、combineByKey 组合数据，但是组合之后的数据类型与输入时值的类型不一样。
　　（2）、foldByKey合并每一个 key 的所有值，在级联函数和“零值”中使用。

wordCountsWithReduce和wordCountsWithGroup与上一样

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• 9、为什么惰性价加载
  • 即为了划分stage，stage内部都是窄依赖，提高并行度

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