這篇文章主要為大家展示了“hadoop基礎(chǔ)面試題有哪些”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“hadoop基礎(chǔ)面試題有哪些”這篇文章吧。

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1 描述下mr整個(gè)過程，中間用到哪些類

Map起始階段：

使用 job.setInputFormatClass() 定義的 InputFormat ，將輸入的數(shù)據(jù)集分割成小數(shù)據(jù)塊 split，同時(shí) InputFormat 提供一個(gè) RecordReader的實(shí)現(xiàn)。一般使用的是 TextInputFormat，它提供的 RecordReader 會(huì)將文本的行號(hào)作為 Key，這一行的文本作為 Value。這就是自定義 Mapper 的輸入是 < LongWritable,Text> 的原因。 然后調(diào)用自定義 Mapper 的map方法，將一個(gè)個(gè)< LongWritable,Text>鍵值對輸入給 Mapper 的 map方法。

Map階段

shuffle階段：

將map的輸出作為reduce的輸入的過程就是shuffle了，這個(gè)是mapreduce優(yōu)化的重點(diǎn)地方。Shuffle一開始就是map階段做輸出操作，一般mapreduce計(jì)算的都是海量數(shù)據(jù)，map輸出時(shí)候不可能把所有文件都放到內(nèi)存操作，因此map寫入磁盤的過程十分的復(fù)雜，更何況map輸出時(shí)候要對結(jié)果進(jìn)行排序，內(nèi)存開銷是很大的，map在做輸出時(shí)候會(huì)在內(nèi)存里開啟一個(gè)環(huán)形內(nèi)存緩沖區(qū)，這個(gè)緩沖區(qū)專門用來輸出的，默認(rèn)大小是100mb，并且在配置文件里為這個(gè)緩沖區(qū)設(shè)定了一個(gè)閥值，默認(rèn)是0.80（這個(gè)大小和閥值都是可以在配置文件里進(jìn)行配置的），同時(shí)map還會(huì)為輸出操作啟動(dòng)一個(gè)守護(hù)線程，如果緩沖區(qū)的內(nèi)存達(dá)到了閥值的80%時(shí)候，這個(gè)守護(hù)線程就會(huì)把內(nèi)容寫到磁盤上，這個(gè)過程叫spill，另外的20%內(nèi)存可以繼續(xù)寫入要寫進(jìn)磁盤的數(shù)據(jù)，寫入磁盤和寫入內(nèi)存操作是互不干擾的，如果緩存區(qū)被撐滿了，那么map就會(huì)阻塞寫入內(nèi)存的操作，讓寫入磁盤操作完成后再繼續(xù)執(zhí)行寫入內(nèi)存操作。在寫磁盤之前，線程首先根據(jù)數(shù)據(jù)最終要傳的reducer把數(shù)據(jù)劃分成相應(yīng)的分區(qū)（job.setPartitionerClass()）。在每個(gè)分區(qū)中，后臺(tái)進(jìn)程按鍵進(jìn)行內(nèi)排序（ job.setSortComparatorClass()，如果沒設(shè)置回默認(rèn)使用 Key 實(shí)現(xiàn)的 compareTo() 方法），如果我們定義了combiner函數(shù)（job.setCombinerClass(）），那么排他就在排序后的輸出上運(yùn)行。每次spill操作也就是寫入磁盤操作時(shí)候就會(huì)寫一個(gè)溢出文件，也就是說在做map輸出有幾次spill就會(huì)產(chǎn)生多少個(gè)溢出文件，等map輸出全部做完后，map還會(huì)調(diào)用combine合并這些輸出文件。

到了reduce階段就是合并map輸出文件了，Partitioner會(huì)找到對應(yīng)的map輸出文件，然后進(jìn)行復(fù)制操作，復(fù)制操作時(shí)reduce會(huì)開啟幾個(gè)復(fù)制線程，這些線程默認(rèn)個(gè)數(shù)是5個(gè)，程序員也可以在配置文件更改復(fù)制線程的個(gè)數(shù)，這個(gè)復(fù)制過程和map寫入磁盤過程類似，也有閥值和內(nèi)存大小，閥值一樣可以在配置文件里配置，而內(nèi)存大小是直接使用reduce的tasktracker的內(nèi)存大小，復(fù)制完所有map輸出后，reduce還會(huì)進(jìn)行排序操作和合并文件操作，這些操作完了就會(huì)進(jìn)行reduce計(jì)算了。

reduce過程中用到的類

在 Reduce 階段，reduce() 方法接受所有映射到這個(gè) Reduce 的 map 輸出后，也是會(huì)調(diào)用 job.setSortComparatorClass()方法設(shè)置的 Key 比較函數(shù)類，對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。然后開始構(gòu)造一個(gè) Key 對應(yīng)的 Value 迭代器。 這時(shí)就要用到分組，使用 job.setGroupingComparatorClass()方法設(shè)置分組函數(shù)類。只要這個(gè)比較器比較的兩個(gè) Key 相同，它們就屬于同一組，它們的 Value 放在一個(gè) Value 迭代器，而這個(gè)迭代器的 Key 使用屬于同一個(gè)組的所有Key的第一個(gè)Key。最后就是進(jìn)入 Reducer 的 reduce() 方法，reduce() 方法的輸入是所有的 Key 和它的 Value 迭代器，同樣注意輸入與輸出的類型必須與自定義的 Reducer 中聲明的一致。

數(shù)據(jù)經(jīng)過reduce處理后，通過OutPutFormat實(shí)現(xiàn)類輸出

2 hadoop各配置文件分別有什么用

3 hive添加一列語句怎么寫

alter table test_table add columns (d string);

4 sqoop將關(guān)系數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)導(dǎo)入hive命令上需要加一個(gè)什么配置

--hive-import

5 項(xiàng)目中文件怎么傳到hdfs

flume,kettle,shell腳本

7 hive某個(gè)分區(qū)文件損壞，對其他分區(qū)是否有影響

否

8 怎么理解hive

hive可以理解為基于hadoop的數(shù)據(jù)倉庫，他負(fù)責(zé)管理hdfs，并提供解釋器將hive sql翻譯成mr程序進(jìn)行查詢（個(gè)人理解，可自由發(fā)揮）

9 怎么理解sqoop

關(guān)系型數(shù)據(jù)庫與hdfs之間互相倒數(shù)的工具，底層用mr實(shí)現(xiàn)

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