大数据面试题-MapReduce&YARN

1、mapreduce流程？

Map阶段： 1：读取输入文件的内容，并解析成键值对（）的形式，输入文件中的每一行被解析成一个对，每个对调用一次map()函数。 2：用户写map()函数，对输入的对进行处理，并输出新的对。 3：对Step 2中得到的进行分区操作。 4：不同分区的数据，按照key值进行排序和分组，具有相同key值的value则放到同一个集合中。 5（可选）：分组后的数据进行规约。 Reduce阶段： 1：对于多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络传输到不同的Reduce节点。 2：对多个map任务的输出结果进行合并、排序，用户书写reduce函数，对输入的key、value进行处理，得到新的key、value输出结果。 3：将reduce的输出结果保存在文件中。

 

2、如何决定一个job中需要多少个maptask和reducetask？

一、影响map个数，即split个数的因素主要有： 1）HDFS块的大小，即HDFS中dfs.block.size的值。如果有一个输入文件为1024m，当块为 256m时，会被划分为4个split；当块为128m时，会被划分为8个split。 2）文件的大小。当块为128m时，如果输入文件为128m，会被划分为1个split；当块为256m，会被划分为2个split。 3）文件的个数。FileInputFormat按照文件分割split，并且只会分割大文件，即那些大小超过HDFS块的大小的文件。如果HDFS中dfs.block.size设置为64m，而输入的目录中文件有100个，则划分后的split个数至少为100个。 4）splitsize的大小。分片是按照splitszie的大小进行分割的，一个split的大小在没有设置的情况下，默认等于hdfs block的大小。但应用程序可以通过两个参数来对splitsize进行调节。 map个数的计算公式如下： splitsize=max(minimumsize,min(maximumsize,blocksize))。 如果没有设置minimumsize和maximumsize，splitsize的大小默认等于blocksize 二、reduce端的个数取决于用户的需求，默认是有一个reduce，可以在代码中声明 reduce的输出个数

 

3、mapreduce如何实现数据的去重?

在map阶段，map方法的输出key也应该是数据，value 任意值都可以。而map的输入key和value 是已知的，key为每行文本首地址相对于整个文本首地址的偏移量，value 是每行文本，因此在map方法从输入到输出的过程中，只需要将输入的value 赋给输出的key即可。 在mapreduce整个框架下，在map输出和reduce输入之间还有一个shuffule过程，这个是系统自动完成的。

 

4、我们在开发分布式计算 job 时,是否可以去掉 reduce()阶段？为什么？

可以，例如我们的集群就是为了存储文件而设计的，不涉及到数据的计算，就可以将mapReduce都省掉。去掉之后就不排序了，不进行shuffle操作了。 比如，流量运营项目中的行为轨迹增强功能部分。

 

5、MapReduce中排序发生在哪几个阶段？这些排序是否可以避免？为什么？

map最后阶段进行partition分区，一般使用job.setPartitionerClass设置的类，如果没有自定义Key的hashCode()方法进行分区。在map阶段写出到环形缓冲区，在环形缓冲区溢写时会进行一次排序，每个分区内部调用job.setSortComparatorClass设置的key的比较函数类进行排序，如果没有则使用Key的实现的compareTo方法。 在归并每一个maptask的环形缓冲区的所有溢写文件的时候也会再次进行排序 当reduce接收到所有map传输过来的数据之后，对每一个分区的数据进行merge并排序，调用job.setSortComparatorClass设置的key比较函数类对所有数据对排序，如果没有则使用Key的实现的compareTo方法。 4、紧接着使用job.setGroupingComparatorClass设置的分组函数类，进行分组，同一个Key的value放在一个迭代器里面。如果未指定GroupingComparatorClass则则使用Key的实现的compareTo方法来对其分组。 Hadoop1.0中不可避免  hadoop2.0中可以关闭，将reducetask设置为0

 

6、MapReduce join

1.map join   缺点：只适合大小表join 优点：不会出现数据倾斜     实现：将小表数据加入缓存分发到各个计算节点,按连接关键字建立索引   job.addCacheFile(new URI("xxxxxxx"));                 job.setNumReduceTasks(0); 2.reduce join 缺点：会出现数据倾斜

 

7、MapReduce数据倾斜

1. 利用combiner提前进行reduce,把一个mapper中的相同key进行了聚合，减少shuffle过程中数据量，以及reduce端的计算量。这种方法可以有效的缓解数据倾斜问题，但是如果导致数据倾斜的key大量分布在不同的mapper的时候，这种方法就不是很有效了。 2. 局部聚合加全局聚合。即进行两次mapreduce，第一次在map阶段对那些导致了数据倾斜的key 加上1-n的随机前缀，这样之前相同的key 也会被分到不同的reduce中，进行聚合，这样的话就有那些倾斜的key进行局部聚合，数量就会大大降低。然后再进行第二次mapreduce这样的话就去掉随机前缀，进行全局聚合。不过进行两次mapreduce，性能稍微比一次的差些。

 

8、手写Word Count

必须会

 

9、Yarn支持的调度器和硬件资源种类？

YARN自带了三种常用的调度器，分别是FIFO，Capacity Scheduler和Fair Scheduler，其中，第一个是默认的调度器，它属于批处理调度器，而后两个属于多租户调度器，它采用树形多队列的形式组织资源，更适合公司应用场景 YARN支持内存和CPU两种资源类型的管理和分配：YARN对内存资源和CPU资源采用了不同的资源隔离方案。对于内存资源，为了能够更灵活的控制内存使用量，YARN采用了进程监控的方案控制内存使用，即每个NodeManager会启动一个额外监控线程监控每个container内存资源使用量，一旦发现它超过约定的资源量，则会将其杀死；对于CPU资源，则采用了Cgroups进行资源隔离

 

10、Yarn作业执行流程

1、用户向 YARN 中提交应用程序，其中包括 MRAppMaster 程序，启动 MRAppMaster 的命令，用户程序等。 2、ResourceManager 为该程序分配第一个 Container，并与对应的 NodeManager 通讯，要求它在这个 Container 中启动应用程序 MRAppMaster。 3、MRAppMaster 首先向 ResourceManager 注册，这样用户可以直接通过 ResourceManager 查看应用程序的运行状态，然后将为各个任务申请资源，并监控它的运行状态，直到运行结束，重复 4 到 7 的步骤。 4、MRAppMaster 采用轮询的方式通过 RPC 协议向 ResourceManager 申请和领取资源。 5、一旦 MRAppMaster 申请到资源后，便与对应的 NodeManager 通讯，要求它启动任务。 6、NodeManager 为任务设置好运行环境（包括环境变量、JAR 包、二进制程序等）后，将任务启动命令写到一个脚本中，并通过运行该脚本启动任务。 7、各个任务通过某个 RPC 协议向 MRAppMaster 汇报自己的状态和进度，以让 MRAppMaster 随时掌握各个任务的运行状态，从而可以在任务败的时候重新启动任务。

 

11、编写MapReduce作业时，如何做到在Reduce阶段，先对key排序，再对value排序？

答：该问题通常称为“二次排序”，最常用的方法是将value放到key中，实现一个组合Key，然后自定义key排序规则（为key实现一个WritableComparable）。