hadoop面试题整理(二)

本文整理了关于Hadoop的面试重点,涵盖了Hive内部表与外部表的区别、Hbase rowkey设计策略、MapReduce数据倾斜处理方法、Hadoop框架优化、Hbase内部机制解析、HDFS数据压缩算法以及Hive与数据库交互原理和Hbase过滤器实现原则。

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1、Hive内部表和外部表的区别?

1) 在导入数据到外部表,数据并没有移动到自己的数据仓库目录下,也就是说外部表中的数据并不是由它自己来管理的!而内部表则不一样;
2) 在删除内部表的时候,Hive将会把属于内部表的元数据和数据全部删掉;而删除外部表的时候,Hive仅仅删除外部表的元数据,数据是不会删除的!
那么,应该如何选择使用哪种表呢?在大多数情况没有太多的区别,因此选择只是个人喜好的问题。但是作为一个经验,如果所有处理都需要由Hive完成,那么你应该创建内部表,否则使用外部表!

http://www.aboutyun.com/thread-7458-1-1.html


2、Hbase的rowkey怎么创建比较好?列族怎么创建比较好?


3、用mapreduce怎么处理数据倾斜问题?

http://www.alidata.org/archives/2109

http://blog.youkuaiyun.com/biaorger/article/details/38392957


4、hadoop框架中怎么来优化?

http://itindex.net/detail/49326-hadoop-%E4%BC%98%E5%8C%96-%E6%80%BB%E7%BB%93


5、Hbase内部是什么机制?

http://ju.outofmemory.cn/entry/50070


6、hdfs的数据压缩算法

http://blog.sina.com.cn/s/blog_66474b1601017yjq.html


7、hive底层与数据库交互原理


8、hbase过滤器实现原则

http://zjushch.iteye.com/blog/1530143

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