谈谈我的面试经历:大数据开发如何面试?

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面试官:您好,请讲述一个自己最熟悉的项目,自己在其中的贡献?

最优解答:

项目规模和介绍:某项目,是为多少用户提供什么服务,哪些功能和核心模块。

技术架构:遇到高并发,高可用的实际问题是什么,因此采用Hadoop离线处理和Spark实时计算。

技术难点一:离线处理中的数据处理,比如数据表的行转列,JSON转Java,复杂的SQL语句等。

技术难度二:实时处理时的常见内存溢出问题和参数调优。

技术难度三:设计数据流,分业务和分模块说。

主要贡献:代码行数,框架集成,数据处理,性能调优,整体设计等。

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2

面试官:您好,请讲述一个自己掌握的核心技术,以及如何应用?

最优解答:

·J2EE:大数据采集单元,大数据分析单元的主要工作,如何做出服务,如何SpringBoot集成Hadoop,Spark。

·Hadoop:多少个节点,高并发,高可用的实际问题中解决数据倾斜,数据处理,数据统计,数据离线分析等。

·Spark:实时处理中的数据处理,比如算子,复杂的SQL语句等。

·机器学习 :分析的数据集生成,数据处理,数据建模,数据预测,数据模型调优。

·系统设计:设计数据流,分业务和分模块说。

·个人价值:代码行数,关键问题处理等。

3

面试官:您好,请讲述一个高并发的框架或者实现方法?

最优解答:

·Mina:开发高性能和高可用性的网络应用程序的基础框架。

·Netty:开发高性能和高可用性的网络应用程序的基础框架。

·内存分配方式:HeapByteBuffer和DirectByteBuffer分配。

·线程模型:分析的数据集生成,数据处理,数据建模,数据预测,数据模型调优。

MINA是用于开发高性能和高可用性的网络应用程序的基础框架 通过使用MINA框架可以省下处理底层I/O和线程并发等复杂工作,开发人员能够把更多的精力投入到业务设计和开发当中 MINA框架的应用比较广泛,应用的开源项目有Apache Directory、AsyncWeb、Apache Qpid、QuickFIX/J、Openfire、SubEthaSTMP、red5等,基于java NIO类库开发;采用非阻塞方式的异步传输; 事件驱动;支持批量数据传输;支持TCP、UDP协议;串口通讯程序; 控制反转的设计模式(支持Spring);采用优雅的松耦合架构;可灵活的加载过滤器机制;单元测试更容易实现; 可自定义线程的数量,以提高运行于多处理器上的性能;采用回调的方式完成调用,线程的使用更容易。

Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架,它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持。作为当前最流行的NIO框架,Netty在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用,一些业界著名的开源组件也基于Netty的NIO框架构建。Netty 利用 Java 高级网络的能力,隐藏其背后的复杂性而提供一个易于使用的 API 构建一个客户端/服务端,其具有高并发、传输快、封装好等特点。高并发 :Netty是一款基NIO(Nonblocking I/O,非阻塞IO)开发的网络通信框架,对比于BIO(Blocking I/O,阻塞IO),他的并发性能得到了很大提高 。传输快 :Netty的传输快其实也是依赖了NIO的一个特性——零拷贝。封装好 :Netty封装了NIO操作的很多细节,提供易于使用的API,还有心跳、重连机制、拆包粘包方案等特性,使开发者能能够快速高效的构建一个稳健的高并发应用。

mina  buffer 分配方式:默认实现采用了 HeapByteBuffer,每次都是直接调用  ByteBuffer.allocate(capacity) 直接分配.buffer 分配大小预测:根据每次读事件实际读到的字节数计算分配 buffer 的大小,若实际读到字节将 ByteBuffer 装满,说明来自网络的数据量可能较大而分配 buffer 容量不足,则扩大 buffer 一倍。若连续 2 次读到的实际字节数小于 buffer 容量的一半,则缩小 buffer 为原来的一半

netty buffer分配方式:默认实现采用了DirectByteBuffer,并且实现了 buffer cache,只要 buffer 大小不改变会重复利用已经分配的 buffer.buffer 分配大小预测:初始化了一张 buffer size 静态分配表如下(截取部分),假如当前默认 buffer 为 2048

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### 字节跳动大数据开发面试常见问题及解答 #### 数据传输工具 Sqoop 的作用 Sqoop 是一种用于在关系型数据库和 Hadoop 生态系统之间进行高效数据交换的工具[^1]。它支持批量导入和导出功能,能够帮助开发者轻松实现结构化数据的迁移与整合。 #### Kafka 的应用场景 Kafka 被广泛应用于多种场景中,包括但不限于日志收集、消息传递系统、用户行为追踪以及运营指标统计等[^2]。具体来说: - **日志收集**:企业可以利用 Kafka 收集来自不同服务的日志信息,并将其提供给各类消费者。 - **消息系统**:作为中间件,Kafka 解耦了生产者与消费者的依赖关系,同时具备强大的消息缓冲能力。 - **用户活动跟踪**:通过订阅特定主题 (topic),下游应用程序可以获得实时更新的用户交互事件。 - **运营指标管理**:可用于汇总多个来源的操作状态并生成相应的告警通知或报表文件。 以下是针对上述知识点可能涉及的一些典型面试题目及其解析: --- #### 常见技术类问题 ##### Q1: 如何使用 Sqoop 实现 MySQL 表向 Hive 导入? 要完成这项任务,通常需要指定源表名、目标路径以及其他必要参数。下面是一个简单的命令示例: ```bash sqoop import \ --connect jdbc:mysql://localhost/testdb \ --username root \ --password password \ --table employees \ --hive-import \ --create-hive-table \ --target-dir /user/hive/warehouse/employees ``` 此脚本会连接至本地运行的一个名为 `testdb` 的 MySQL 数据库实例上读取 employee 记录,并创建对应的 hive 表存储于 hdfs 默认目录下[/^1]. ##### Q2: 在高并发环境下如何优化 Kafka 性能? 为了提升 kafka 在大规模集群环境下的表现可以从以下几个方面入手: - 提升分区数量(partition count): 更多分片意味着更高的吞吐量. - 设置合理的副本因子(replication factor): 平衡可用性和延迟之间的权衡. - 使用压缩算法(compression type): 减少网络带宽消耗,提高磁盘利用率. 另外还可以调整 producer/consumer 配置项来满足实际需求. ##### Q3: Spark Streaming 与 Flink 对接 Kafka 主要有哪几种方式? 各自优缺点是什么 ? 两种主流框架对接 kafka 存在差异主要体现在 checkpoint机制及时延控制等方面: 对于 spark-streaming而言, 优点在于易于集成现有生态系统; 缺点则是微批处理模式可能导致一定时间窗口内的数据丢失风险较高. 而 flink 则采用 exactly-once 语义保障每条记录仅被计算一次,因此更适合强一致性要求的应用场合.[^2] --- #### §相关问题§ 1. 如果遇到 sqoop job 执行失败的情况应该怎样排查原因呢? 2. 当前版本 kafka 是否支持事务特性?如果支持其工作流程又是怎样的? 3. 描述一下基于 hadoop yarn 架构部署 mr jobs 的基本流程吧。 4. 结合业务场景谈谈你对 lambda架构的理解以及适用范围有哪些? 5. 分布式环境中 leader election 算法都有哪些经典实现方案可供参考学习吗?
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