大数据面试题

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Hive 和 HSQL 掌握情况总结

Hive

  • 定义:Hive 是基于 Hadoop 构建的一套数据仓库分析系统。
  • 特点
    • 支持 SQL 查询方式来分析存储在 Hadoop 分布式文件系统中的数据。
    • 可将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的 SQL 查询功能。
    • 将 SQL 语句转换为 MapReduce 任务进行运行,通过自己的 SQL 去查询分析需要的内容。
    • 支持的 SQL 语句包括 DDL、DML 以及常见的聚合函数、连接查询、条件查询。
  • 适用场景
    • 不适合用于联机事务处理(OLTP)。
    • 不提供实时查询功能。
    • 最适合应用在基于大量不可变数据的批处理作业。

HSQL

  • 定义:HSQLDB 是一个嵌入式的关系型数据库管理系统,完全纯 Java 编写的。
  • 特点
    • 嵌入式特性:不需要外部数据库服务器。
    • 支持 SQL 标准(如 SQL92)。
    • 支持事务处理、视图、存储过程等。
    • 可以与 Java 应用程序集成方便地进行数据管理。
  • 适用场景
    • 需要嵌入式数据库的场景,如小型应用程序、移动应用等。
    • 对数据库性能要求不高,但需要 SQL 标准支持的场景。

MapReduce 掌握情况总结

基本概念

  • MapReduce:一种编程模型和计算框架,用于处理大规模数据集。它通过将任务分解为多个小任务(Map 和 Reduce)来并行处理。
  • Mapper:负责读取输入数据,并将其转换为键值对(key-value pairs),然后输出这些键值对。
  • Reducer:负责接收 Mapper 输出的键值对,根据键进行分组和聚合操作,最终生成输出结果。

工作流程

  1. Map 阶段
    • 读取输入数据,并将其转换为键值对(key-value pairs)。
    • 每个 Map 任务处理一部分数据,并将中间结果(key-value pairs)输出到本地文件系统。
  2. Shuffle 和 Sort
    • Hadoop 自动进行 Shuffle 过程,将所有具有相同键的 key-value 对分发到同一台机器上的 Reducer。
    • 在 Shuffle 阶段,还会对键值对进行排序(Sort)。
  3. Reduce 阶段
    • 每个 Reducer 读取从 Mapper 输出的键值对,并根据键进行分组和聚合操作。
    • 输出最终的结果。

关键组件

  • InputFormat:定义如何读取输入数据并将其转换为键值对。
  • OutputFormat:定义如何将结果写入输出文件。
  • Partitioner:负责决定哪些键值对发送到哪个 Reducer。
  • Combiner:在 Map 阶段进行局部聚合,减少 Shuffle 和 Sort 的数据量。

示例代码

// Mapper 类
public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String line = value.toString();
        StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
        while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
            word.set(tokenizer.nextToken());
            context.write(word, one);
        }
    }
}

// Reducer 类
public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int sum = 0;
        for (IntWritable val : values) {
            sum += val.get();
        }
        context.write(key, new IntWritable(sum));
    }
}

通过以上总结,可以清楚地了解 Hive 和 HSQL 的基本概念和特点,以及 MapReduce 的工作流程和关键组件。

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