大数据面试题以及知识点总结(不断更新)_拉链表出现的错误-优快云博客

Spark Shuffle是指在Spark中进行数据重分区的过程。在Spark中，Shuffle是一种非常耗费资源的操作，因为它需要将数据从各个节点上收集起来，然后进行重分区操作，最后再将数据发送回各个节点上进行计算。在大表与大表join时，Spark会将两个表的数据按照join条件进行分区，然后将相同分区的数据发送到同一台机器上进行join操作，这个过程就是Shuffle。具体的过程如下：

首先，Spark会将两个表按照join条件进行分区，每个分区内的数据都是相同的。
接着，Spark会将相同分区的数据发送到同一台机器上进行join操作。如果两个表的分区数量不同，那么Spark会将少的一方进行重分区，使得两个表的分区数量相同。
在进行join操作时，Spark会将相同key的数据放到同一个组中，然后对每个组进行join操作。这个过程需要进行大量的数据传输和计算，因此非常耗费资源。
最后，Spark会将join的结果进行合并，并将结果发送回各个节点上。

总之，Spark Shuffle是一种非常耗费资源的操作，因此在进行大表join时，需要尽可能地减少Shuffle的次数和数据量，以提高计算效率。

spark内存管理

Spark 的内存管理主要分为两部分：JVM 堆内存管理和 Spark 内存管理。

JVM 堆内存管理 :
1. JVM 堆内存管理主要是由 Java 虚拟机来完成的，它包括了新生代和老年代两个部分。
2. 在 Spark 中，JVM 堆内存主要用来存储 Java 对象和运行时数据结构，如线程栈、方法区等。
Spark 内存管理:
1. Spark 内存管理主要是由 Spark 自己来完成的，它包括了堆内存和堆外内存两个部分。
2. 堆内存：Spark 内存管理器会将 JVM 堆内存划分为多个不同的内存池，如存储内存池（storage memory pool）、执行内存池（execution memory pool）等。其中，存储内存池主要用来存储缓存数据和持久化数据，而执行内存池主要用来存储计算过程中的中间结果和数据结构。
3. 堆外内存：Spark 内存管理器还可以使用堆外内存来存储一些大对象，如序列化后的数据、广播变量等。堆外内存的好处是可以减少 GC 的频率，提高程序的性能。

在 Spark 中，内存管理器会根据任务的需求来动态地分配和释放内存，以保证程序的运行效率和稳定性。同时，内存管理器还会根据内存使用情况来触发 GC 操作，以及根据内存使用率来控制任务的并发度，以避免内存溢出和性能下降的问题。需要注意的是，Spark 内存管理器的默认配置并不一定适合所有的应用场景，因此在实际使用中，需要根据任务的需求来调整内存管理器的配置，以获得更好的性能和稳定性。

hive分区表中，单值分区和范围分区的区别

在Hive中，分区表是指将数据按照一定规则分成多个部分存储的表。分区表可以提高查询效率，减少数据扫描量，提高查询性能。在分区表中，单值分区和范围分区是两种常见的分区方式。

单值分区:

单值分区是指按照某个字段的值进行分区，每个分区只包含该字段值相同的数据。例如，按照年份对订单表进行分区，每个分区只包含该年份的订单数据。单值分区的优点是查询效率高，缺点是分区数量较多，容易导致元数据过大。

范围分区:

范围分区是指按照某个字段的值范围进行分区，每个分区包含该字段值在一定范围内的数据。例如，按照价格区间对商品表进行分区，每个分区包含价格在该区间内的商品数据。范围分区的优点是分区数量较少，元数据较小，缺点是查询效率相对较低。

总之，单值分区适用于分区字段值离散的场景，范围分区适用于分区字段值连续的场景。在实际使用中，需要根据数据特点和查询需求来选择合适的分区方式。

数仓采用了什么模型？为什么？

这里直接讨论三个模型的优缺点,自行讨论

在数据仓库设计中，有多种不同的数据模型可供选择。常见的数据模型有星型模型、雪花模型、多维模型等，它们各有优缺点，适用于不同的场景。

星型模型:

星型模型是最常见的数据仓库模型之一，它将事实表和维度表之间建立起了一对多的关系，事实表是中心表，维度表围绕着事实表建立。星型模型的优点是结构简单，易于理解和维护，查询性能高，适用于数据量较小、查询频繁的场景。缺点是不够灵活，难以应对复杂的查询需求。

雪花模型:

雪花模型在星型模型的基础上，将维度表进一步拆分成多个维度表，形成了多级维度结构。雪花模型的优点是能够更好地处理复杂的查询需求，适用于数据量较大、查询复杂的场景。缺点是结构复杂，维护成本高，查询性能相对较低。

多维模型:

多维模型是一种基于OLAP（联机分析处理）的数据仓库模型，它将数据以多维度的形式进行组织和存储。多维模型的优点是能够更好地支持复杂的多维分析和数据挖掘，适用于数据量较大、查询复杂的场景。缺点是结构复杂，建模和维护成本高，查询性能相对较低。

总之，不同的数据仓库模型各有优缺点，需要根据业务需求和数据特点来选择合适的模型。在实际应用中，通常会根据具体情况采用不同的模型进行组合和优化，以达到最佳的性能和效果。

spark任务切分，怎么判断有没有执行shuffle

Spark任务的切分和判断是否执行shuffle是Spark调度和执行过程中的两个重要环节。

Spark任务的切分:

Spark任务的切分是指将一个大的任务拆分成多个小任务，以便并行执行。Spark的任务切分是基于RDD（弹性分布式数据集）的，每个RDD都可以被切分成多个分区，每个分区可以在不同的节点上并行执行。Spark的任务切分过程中，会根据RDD的依赖关系进行划分，将DAG（有向无环图）上的节点划分为不同的阶段（stage），每个阶段包含一组可以并行执行的任务。Spark会根据数据的分布情况和集群资源的状况，动态地决定每个阶段的任务切分和调度方式，以达到最优的性能和效率。

2. 判断是否执行shuffle:

Spark中的shuffle是指将数据按照某个字段进行重新分区和排序的过程。由于shuffle需要进行网络传输和磁盘读写等操作，因此会带来较大的性能开销。因此，需要尽量避免不必要的shuffle操作，以提高任务执行效率。在Spark任务中，可以通过以下几种方式来判断是否执行shuffle操作：

操作类型：一些操作（如map、filter、union等）不会导致shuffle，而一些操作（如groupByKey、reduceByKey、join等）会导致shuffle。
是否调用了shuffle操作：通过查看代码中是否调用了shuffle操作，可以判断是否会执行shuffle。
数据分区：如果数据已经按照某个字段进

大数据面试题以及知识点总结(不断更新)

kafka如果创建大量的topic，对kafak会有什么影响？

谈谈你对spark Shuffle的理解？ 描述一下大表与大表join时的Shuffle机制或者过程？

spark内存管理

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谈谈你对spark Shuffle的理解？描述一下大表与大表join时的Shuffle机制或者过程？