1、MapRedece从读取数据开始到将最终结果写入HDFS经过哪些步骤?

第一步:inputformat进行数据读读取,将数据发送给split
第二步:split 将数据进行切分,发送给RecordReader
第三步:RR将数据按照行再次切分,将切分好的数据组装成key(行首偏移量),value(每行的数据) 发送给map
第四步:map 进行自定义逻辑的书写,将数据传给Shuffle
第五步:Shuffle中的Partition 将数据key的哈希值与ReduceTask数量取余,余几就分到哪个区
第六步:Shuffle中的Sort 将数据按照一定规则进行排序
第七步:Shuffle中的Combine 将数据在map端先进行局部聚合,这样做的好处数节省了网络带宽的消耗,效率更高
第八步:Shuffle中的Group 将数据相同的key变成一个key,将这个key的Value拼装成一个Value的list
第九步:Reduce 进行自定义计算逻辑的书写,将结果发送给OutputFormat
第十步:OutPutFormat 将结果数据输出保存到HDFS上

2、Hadoop 的组成部分有哪些模块？

HDFS 分布式文件存储系统
管理者：NameNode
工作者：DataNode
辅助者：SecondayNameNode
MapReduce 分布式离线计算框架
Yarn Hadoop资源调度器
管理者：ResourceManager
工作者：NodeManager

3、请阐述一下Hbase详细架构？

Client：
访问数据的入口，包含访问hbase的API接口,维护着一些cache来加快对hbase的访问
Zookeeper：
1.zookeeper的选举机制保证任何时候，集群中只有一个master
2.实时监控Region Server的状态，将Region server的上线和下线信息实时通知给Master
3.存储Hbase的schema
4 存贮所有Region的寻址入口
Master：
1.为Region server分配region
2.负责region server的负载均衡
3.发现失效的region server并重新分配其上的region
4.处理schema（元数据）更新请求
Region server：
1.Region server维护Master分配给它的region，处理对这些region的IO请求
2.Region server负责切分在运行过程中变得过大的region

4、请说一下Hive的内部组成模块，作用分别是什么？

（1）解析器（SQL Parser）：解析HQL语义
（2）编译器（Physical Plan）：将语HQL根据语义转换成MR程序
（3）优化器（Query Optimizer）：对逻辑执行计划进行优化。（对MR程序进行优化）
（4）执行器（Execution）：把任务提交到hadoop集群

5.hbase读的过程

1、首先Client先去访问zookeeper，从zookeeper里面获取meta表所在的位置信息
2、Client通过刚才获取到的IP来访问Meta，读取Meta内的数据，
3、Client通过元数据（meta表内的数据）中存储的信息，找到region在哪个HRegionServer ，访问对应的 HRegionServer读取数据

6.hbase数据的写入

1 Client 先访问zookeeper，找到Meta表，并获取Meta表元数据。确定将要写入的数据所对应的HRegion和 HRegionServer服务器。
2 Client向该HRegionServer服务器发起写入数据请求
3 RegionServer先把数据写入到HLog，以防止数据丢失。
4 然后将数据写入到Memstore。
5 若Memstore达到阈值，会将Memstore中的数据flush到Storefifile中
6 Storefifile数量达到阈值（默认3个）时，会触发Compact合并操作，把过多的Storefifile合并成一个大的Storefifile

7.为什么要HBase预分区

增加数据读写效率：默认方式所有数据存在一个节点上，预分区将数据分散到多各节点上。
负载均衡，防止数据倾斜：数据的rowkey分成多个区间，每个区间就是一个region,数据写入时，写入自己所在范围的region
方便集群容灾调度region: 将数据分散存储到了多个region中，region的粒度更小优化Map数量

8.HBase的基本介绍

a.Hbase是建立在hdfs之上的一个数据库，
b.不支持join等SQL复杂操作
c.支持的数据类型：byte[]，
d.依靠横向扩展，一个表可以有上十亿行，上百万列。
e.面向列(族)的存储和权限控制
f.对于为空(null)的列，并不占用存储空间，是一个稀疏表

9.distribute by+sort by(相同字段) 与Cluster by的区别

在分区字段和排序字段相同时，这两个可以作用是相同的，只是cluster by 的结果有限制，只能倒序排列，而distribute by+sort by 可根据需求进行排序

10.Hive支持的数据格式

可支持Text，SequenceFile，ParquetFile，ORC格式RCFILE

11.hive自定义函数的类型有哪几种，分别表示什么意思？

1.UDF(User-Defined-Function) 一进一出
2.UDAF(User- Defined Aggregation Funcation) 聚集函数，多进一出。Count/max/min

A长的像个伞，假设数据从下面流入，从上面流出，A就是聚集一堆，流出一个点
同理，T就像Y，由一股分成了好几股。
前提是记住一进一出UDF（输入一个数据，返回另一个数据）

3.UDTF(User-Defined Table-Generating Functions) 一进多出，如lateral view explore)

这让人想到了进进出出。

12.集群扩容，添加新节点需要做哪些准备？

1.配置JDK
2.配置SSH免密钥
3.关闭防火墙
4.关闭selinux
5.修改主机名
6.修改hosts

新节点必须有jdk，节点间沟通需要ssh免密，节点需要关闭防火墙增加效率，
节点需要关闭杀软selinux，节点需要改名方便交流，每个节点需要认识其它节点hosts

13.hadoop 的组成部分？

HDFS 分布式文件存储系统
管理者：NameNode
工作者：DataNode
辅助者：SecondayNameNode

MapReduce 分布式离线计算框架

Yarn Hadoop资源调度器
管理者：ResourceManager
工作者：NodeManager

14.Namenode作用

一:管理，维护文件系统的元数据/名字空间/目录树，管理数据与节点之间的映射关系（管理文件系统中每个文件/目录的block块信息）
二:管理DataNode汇报的心跳日志/报告
三:客户端和DataNode之间的桥梁（元数据信息共享）

15.DataNode作用

一:负责数据的读写操作
二:周期性的向NameNode汇报心跳日志/报告
三:执行数据流水线的复制

16.hbase中如何解决rowkey的热点问题

热点就是数据分布不均匀，集中到一个节点了。

1.哈希（随机数）:将哈希值放在高位（每条数据hash值不同）
2.反转:反转固定长度或者数字格式的数据（时间戳反转、手机号反转，订单号反转）
3.加盐:本质时是加随机数，并且放在高位。

17.hbase中Hlog的切分机制

1.当数据写入hlog以后，hbase发生异常。关闭当前的hlog文件
2.当日志的大小达到HDFS数据块的0.95倍的时候，关闭当前日志，生成新的日志
3.每隔一小时生成一个新的日志文件

18.HBase的三个重要机制是什么？

1、flush机制

2、compact机制

3、split机制

把小的storeFile文件合并成大的Storefile文件。
清理过期的数据，包括删除的数据
将数据的版本号保存为3个

当Region达到阈值，会把过大的Region一分为二。

19.Crontab 定时器怎么写？

每个*什么意思，给出一个定时任务，描述出相应的内容

日月时分星期

20.SecondaryNamenode 的工作机制是什么？

NameNode创建一个Edits.new
SNN从NameNode节点拷贝Fsimage和Edits文件到SNN
SNN将两个文件导入内存进行合并操作生成一个新的Fsimage.ckpt文件
SNN将新的Fsimage.ckpt发送到NameNode节点
重命名为Fsimage替换原先的Fsimage
原先的Edits生成Edits.new文件
将Edits替换为新的Edits.new

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