okbin1991

尚大数据技术之高频面试题9.0.5

尚硅谷大数据技术之高频面试题

版本：V9.0.5

第 1 章核心技术...........................................................................................................................10

1.1 Linux&Shell......................................................................................................................10

1.1.1 Linux 常用高级命令 .............................................................................................10

1.1.2 Shell 常用工具及写过的脚本...............................................................................10

1.1.3 Shell 中单引号和双引号区别............................................................................... 11

1.2 Hadoop.............................................................................................................................. 11

1.2.1 Hadoop 常用端口号.............................................................................................. 11

1.2.2 Hadoop 配置文件..................................................................................................12

1.2.3 HDFS 读流程和写流程.........................................................................................12

1.2.4 HDFS 小文件处理.................................................................................................13

1.2.5 HDFS 的 NameNode 内存 ....................................................................................13

1.2.6 纠删码原理...........................................................................................................13

1.2.7 异构存储(冷热数据分离)...............................................................................14

1.2.8 Shuffle 及优化.......................................................................................................15

1.2.9 Yarn 工作机制 .......................................................................................................16

1.2.10 Yarn 调度器 .........................................................................................................16

1.2.11 HDFS 块大小.......................................................................................................17

1.2.12 Hadoop 脑裂原因及解决办法？ ........................................................................18

1.3 Zookeeper .........................................................................................................................18

1.3.1 常用命令...............................................................................................................18

1.3.2 选举机制...............................................................................................................18

1.3.3 Paxos 算法和 ZAB 协议 .......................................................................................19

1.3.4 Zookeeper 符合法则中哪两个？..........................................................................20

1.3.5 Zookeeper 脑裂......................................................................................................20

1.3.6 Zookeeper 用来干嘛了..........................................................................................20

1.4 Flume ................................................................................................................................20

1.4.1 Flume 组成，Put 事务，Take 事务......................................................................20

1.4.2 Flume 拦截器 ........................................................................................................22 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.4.3 Flume Channel 选择器 ..........................................................................................23

1.4.4 Flume 监控器 ........................................................................................................23

1.4.5 Flume 采集数据会丢失吗?...................................................................................23

1.4.6 Flume 如何提高吞吐量.........................................................................................23

1.5 Kafka.................................................................................................................................23

1.5.1 Kafka 架构.............................................................................................................23

1.5.2 Kafka 生产端分区分配策略.................................................................................25

1.5.3 Kafka 丢不丢数据.................................................................................................26

1.5.4 Kafka 的 ISR 副本同步队列.................................................................................27

1.5.5 Kafka 数据重复.....................................................................................................27

1.5.6 Kafka 如何保证数据有序 or 怎么解决乱序........................................................29

1.5.7 Kafka 分区 Leader 选举规则................................................................................30

1.5.8 Kafka 中 AR 的顺序 .............................................................................................30

1.5.9 Kafka 日志保存时间.............................................................................................31

1.5.10 Kafka 过期数据清理...........................................................................................31

1.5.11 Kafka 为什么能高效读写数据 ...........................................................................32

1.5.12 自动创建主题.....................................................................................................33

1.5.13 副本数设定.........................................................................................................34

1.5.14 Kakfa 分区数.......................................................................................................34

1.5.15 Kafka 增加分区...................................................................................................34

1.5.16 Kafka 中多少个 Topic .........................................................................................35

1.5.17 Kafka 消费者是拉取数据还是推送数据 ...........................................................35

1.5.18 Kafka 消费端分区分配策略...............................................................................35

1.5.19 消费者再平衡的条件.........................................................................................36

1.5.20 指定 Offset 消费.................................................................................................37

1.5.21 指定时间消费.....................................................................................................37

1.5.22 Kafka 监控...........................................................................................................37

1.5.23 Kafka 数据积压...................................................................................................37

1.5.24 如何提升吞吐量.................................................................................................39

1.5.25 Kafka 中数据量计算...........................................................................................39

1.5.26 Kafka 的机器数量...............................................................................................39

1.5.27 Kafka 如何压测？...............................................................................................40

1.5.28 磁盘选择.............................................................................................................42

1.5.29 内存选择.............................................................................................................42

1.5.30 CPU 选择.............................................................................................................43

1 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.5.31 网络选择.............................................................................................................44

1.5.32 Kafka 挂掉...........................................................................................................44

1.5.33 服役新节点退役旧节点.....................................................................................44

1.5.34 Kafka 单条日志传输大小...................................................................................44

1.5.35 Kafka 参数优化...................................................................................................45

1.6 Hive...................................................................................................................................46

1.6.1 Hive 的架构...........................................................................................................46

1.6.2 HQL 转换为 MR 流程 ..........................................................................................46

1.6.3 Hive 和数据库比较...............................................................................................47

1.6.4 内部表和外部表...................................................................................................48

1.6.5 4 个 By 区别..........................................................................................................48

1.6.6 系统函数...............................................................................................................48

1.6.7 自定义 UDF、UDTF 函数 ..................................................................................49

1.6.8 窗口函数...............................................................................................................50

1.6.9 Hive 优化...............................................................................................................52

1.6.10 Hive 解决数据倾斜方法.....................................................................................58

1.6.11 Hive 的数据中含有字段的分隔符怎么处理？ .................................................63

1.6.12 MySQL 元数据备份............................................................................................63

1.6.13 如何创建二级分区表？.....................................................................................64

1.6.14 Union 与 Union all 区别......................................................................................64

1.7 Datax.................................................................................................................................65

1.7.1 DataX 与 Sqoop 区别............................................................................................65

1.7.2 速度控制...............................................................................................................65

1.7.3 内存调整...............................................................................................................66

1.7.4 空值处理...............................................................................................................66

1.7.5 配置文件生成脚本...............................................................................................67

1.7.6 DataX 一天导入多少数据 ....................................................................................67

1.7.7 Datax 如何实现增量同步 .....................................................................................67

1.8 Maxwell ............................................................................................................................67

1.8.1 Maxwell 与 Canal、FlinkCDC 的对比.................................................................67

1.8.2 Maxwell 好处 ........................................................................................................68

1.8.3 Maxwell 底层原理.................................................................................................68

1.8.4 全量同步速度如何...............................................................................................68

1.8.5 Maxwell 数据重复问题.........................................................................................68

1.9 DolphinScheduler 调度器.................................................................................................68

2 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.9.1 每天集群运行多少指标? .....................................................................................69

1.9.2 任务挂了怎么办？...............................................................................................69

1.10 Spark Core & SQL..........................................................................................................69

1.10.1 Spark 运行模式 ...................................................................................................69

1.10.2 Spark 常用端口号 ...............................................................................................69

1.10.3 RDD 五大属性 ....................................................................................................70

1.10.4 RDD 弹性体现在哪里 ........................................................................................70

1.10.5 Spark 的转换算子(8 个).................................................................................70

1.10.6 Spark 的行动算子(5 个).................................................................................71

1.10.7 map 和 mapPartitions 区别..................................................................................72

1.10.8 Repartition 和 Coalesce 区别 ..............................................................................72

1.10.9 reduceByKey 与 groupByKey 的区别 ................................................................72

1.10.10 Spark 中的血缘 .................................................................................................72

1.10.11 Spark 任务的划分..............................................................................................72

1.10.12 Spark 广播变量 .................................................................................................73

1.10.13 SparkSQL 中 RDD、DataFrame、DataSet 三者的转换 .................................74

1.10.14 Hive on Spark 和 Spark on Hive 区别...............................................................74

1.10.15 Spark 内核源码(重点) .................................................................................74

1.10.16 Spark 统一内存模型 .........................................................................................78

1.10.17 Spark 为什么比 MR 快？ .................................................................................79

1.10.18 Spark Shuffle 和 Hadoop Shuffle 区别？..........................................................79

1.10.19 Spark 提交作业参数(重点)..........................................................................80

1.10.20 Spark 任务使用什么进行提交，JavaEE 界面还是脚本.................................80

1.10.21 请列举会引起 Shuffle 过程的 Spark 算子，并简述功能。..........................80

1.10.22 Spark 操作数据库时，如何减少 Spark 运行中的数据库连接数？...............81

1.10.23 Spark 数据倾斜 .................................................................................................81

1.11 Spark Streaming ..............................................................................................................81

1.11.1 Spark Streaming 第一次运行不丢失数据 ..........................................................81

1.11.2 Spark Streaming 精准一次消费 ..........................................................................81

1.11.3 Spark Streaming 控制每秒消费数据的速度 ......................................................81

1.11.4 Spark Streaming 背压机制 ..................................................................................81

1.11.5 Spark Streaming 一个 stage 耗时........................................................................81

1.11.6 Spark Streaming 优雅关闭 ..................................................................................81

1.11.7 Spark Streaming 默认分区个数 ..........................................................................82

1.11.8 SparkStreaming 有哪几种方式消费 Kafka 中的数据，它们之间的区别是什么？

3 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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.........................................................................................................................................82

1.11.9 简述 SparkStreaming 窗口函数的原理(重点) .............................................82

1.12 Flink ................................................................................................................................83

1.12.1 Flink 基础架构组成？ ........................................................................................83

1.12.2 Flink 和 Spark Streaming 的区别...................................................................83

1.12.3 Flink 核心概念 ....................................................................................................84

1.12.4 你们公司 Flink 任务提交模式？ Flink 部署多少台机器？ ...........................84

1.12.5 Flink 任务的并行度是怎样设置的？资源一般如何配置？.............................85

1.12.6 Flink 的三种时间语义 ........................................................................................85

1.12.7 你对 Watermark 的认识.....................................................................................85

1.12.8 Watermark 多并行度下的传递、生成原理 .......................................................85

1.12.9 Flink 怎么处理乱序和迟到数据？ ....................................................................86

1.12.10 说说 Flink 中的窗口(分类、生命周期、触发、划分).............................86

1.12.11 Flink 的 keyby 怎么实现的分区？分区、分组的区别是什么？...................87

1.12.12 Flink 的 Interval Join 的实现原理？Join 不上的怎么办？.............................87

1.12.13 介绍一下 Flink 的状态编程、状态机制？.....................................................88

1.12.14 实时项目当中有没有遇到大状态，如何调优？...........................................88

1.12.15 Flink 如何实现端到端一致性?.........................................................................88

1.12.16 Flink 分布式快照的原理是什么 ......................................................................89

1.12.17 Checkpoint 的参数怎么设置的？ ....................................................................89

1.12.18 介绍一下 Flink 的 CEP 机制，匹配不上的数据怎么办？ ...........................90

1.12.19 Flink SQL 的工作机制？..................................................................................90

1.12.20 FlinkSQL 怎么对 SQL 语句进行优化的？ .....................................................91

1.12.21 Flink 提交流程、内存模型(重点) ..............................................................93

1.12.22 Flink 反压产生原因&定位&解决(重点) ....................................................94

1.12.23 Flink 数据倾斜定位、分析、解决(重点)...................................................95

1.12.24 Flink 常见的维表 Join 方案..............................................................................96

1.12.25 FlinkCDC 锁表问题..........................................................................................96

1.13 HBase..............................................................................................................................96

1.13.1 HBase 存储结构..................................................................................................96

1.13.2 HBase 的写流程..................................................................................................98

1.13.3 HBase 的读流程..................................................................................................98

1.13.4 HBase 的刷写策略..............................................................................................99

1.13.5 Region 的切分.....................................................................................................99

1.13.6 HBase 的合并......................................................................................................99

4 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.13.7 RowKey 设计原则.............................................................................................100

1.13.8 RowKey 如何设计.............................................................................................100

1.13.9 HBase 二级索引原理........................................................................................101

1.14 Clickhouse.....................................................................................................................101

1.14.1 Clickhouse 的优势.............................................................................................101

1.14.2 Clickhouse 的引擎.............................................................................................102

1.14.3 Flink 写入 Clickhouse 怎么保证一致性？.......................................................102

1.14.4 Clickhouse 存储多少数据？几张表？.............................................................102

1.14.5 Clickhouse 使用本地表还是分布式表.............................................................102

1.14.6 Clickhouse 的物化视图.....................................................................................103

1.14.7 Clickhouse 连接 ZK 频繁超时解决办法..........................................................103

1.14.8 Clickhouse 的优化.............................................................................................103

1.14.9 Clickhouse 的新特性 Projection .......................................................................104

1.14.10 Cilckhouse 的索引、底层存储.......................................................................104

1.15 可视化报表工具..........................................................................................................105

1.16 Doris..............................................................................................................................106

1.17 Sqoop ............................................................................................................................106

1.18 Azkaban.........................................................................................................................107

1.19 JavaSE...........................................................................................................................108

1.19.1 什么是多线程&多线程的优点........................................................................108

1.19.2 如何创建多线程...............................................................................................108

1.19.3 如何创建线程池...............................................................................................108

1.19.4 ThreadPoolExecutor 构造函数参数解析..........................................................108

1.19.5 列举线程安全的 Map 集合..............................................................................109

1.19.6 StringBuffer 和 StringBuilder 的区别...............................................................109

1.19.7 ArrayList 和 LinkedList 的区别........................................................................109

1.19.8 HashMap 和 HashTable 的区别 ........................................................................109

1.19.9 HashMap 的底层原理 .......................................................................................109

1.19.10 HashMap 里面放 100 条数据，初始化应该是多少...................................... 111

1.20 MySQL ......................................................................................................................... 111

1.20.1 MyISAM 与 InnoDB 的区别 ............................................................................ 111

1.20.2 MySQL 四种索引.............................................................................................. 112

1.20.3 MySQL 的事务.................................................................................................. 112

1.20.4 MySQL 事务隔离级别...................................................................................... 113

1.20.5 MyISAM 与 InnoDB 对比 ................................................................................ 113

5 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.20.6 B 树和 B+树对比.............................................................................................. 113

1.21 Redis ............................................................................................................................. 114

1.21.1 Redis 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿..........................................................114

1.21.2 Redis 哨兵模式.................................................................................................. 115

1.21.3 Redis 数据类型.................................................................................................. 115

1.21.4 热数据通过什么样的方式导入 Redis.............................................................115

1.21.5 Redis 的存储模式 RDB，AOF......................................................................... 115

1.21.6 Redis 存储的是 k-v 类型，为什么还会有 Hash？ .........................................116

1.21.7 Redis 和 HBase 的数据不一致问题................................................................. 116

1.22 JVM............................................................................................................................... 117

1.23 Hudi............................................................................................................................... 117

1.23.1 目前有哪些开源的数据湖组件....................................................................... 117

1.23.2 Hudi 有什么优势............................................................................................... 117

1.23.3 Hudi 表类型有哪些........................................................................................... 117

1.23.4 数据读取方式................................................................................................... 118

第 2 章离线数仓项目................................................................................................................. 118

2.1 提高自信........................................................................................................................ 118

2.2 为什么做这个项目........................................................................................................ 119

2.3 数仓概念........................................................................................................................ 119

2.4 项目架构........................................................................................................................ 119

2.5 框架版本选型................................................................................................................120

2.6 服务器选型....................................................................................................................121

2.7 集群规模........................................................................................................................122

2.8 人员配置参考................................................................................................................123

2.8.1 整体架构.............................................................................................................123

2.8.2 人员配置参考.....................................................................................................123

2.8.3 你的的职级等级及晋升规则.............................................................................124

2.9 从 0-1 搭建项目，你需要做什么？.............................................................................125

2.10 数仓建模准备..............................................................................................................126

2.11 数仓建模......................................................................................................................128

2.12 数仓每层做了哪些事..................................................................................................131

2.13 数据量..........................................................................................................................133

2.14 项目中遇到哪些问题？(******)..........................................................................133

2.15 离线---业务..................................................................................................................134

2.15.1 SKU 和 SPU ......................................................................................................134

6 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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2.15.2 订单表跟订单详情表区别？...........................................................................134

2.15.3 上卷和下钻.......................................................................................................134

2.15.4 TOB 和 ToC 解释..............................................................................................135

2.15.5 流转 G 复活指标..............................................................................................135

2.15.6 活动的话，数据量会增加多少？怎么解决？...............................................135

2.15.7 哪个商品卖的好？...........................................................................................135

2.15.8 数据仓库每天跑多少张表，大概什么时候运行，运行多久？...................135

2.15.9 哪张表数据量最大...........................................................................................136

2.15.10 哪张表最费时间，有没有优化.....................................................................136

2.15.11 并发峰值多少？大概哪个时间点？.............................................................137

2.15.12 分析过最难的指标.........................................................................................137

2.15.13 数仓中使用的哪种文件存储格式.................................................................137

2.15.14 数仓当中数据多久删除一次.........................................................................137

2.16 埋点..............................................................................................................................138

第 3 章实时数仓项目.................................................................................................................139

3.1 为什么做这个项目........................................................................................................139

3.2 项目架构........................................................................................................................139

3.3 框架版本选型................................................................................................................139

3.4 服务器选型....................................................................................................................140

3.5 集群规模........................................................................................................................140

3.6 项目建模........................................................................................................................140

3.7 数据量............................................................................................................................142

3.8 项目中遇到哪些问题？................................................................................................143

3.9 实时---业务....................................................................................................................143

3.9.1 数据采集到 ODS 层...........................................................................................143

3.9.2 ODS 层.................................................................................................................144

3.9.3 DWD+DIM 层.....................................................................................................144

3.9.4 DWS 层................................................................................................................145

3.9.5 ADS 层.................................................................................................................147

第 4 章用户画像项目.................................................................................................................148

4.1 画像系统主要做了哪些事............................................................................................148

4.2 项目整体架构................................................................................................................148

4.3 讲一下标签计算的调度过程........................................................................................149

4.4 整个标签的批处理过程................................................................................................149

4.5 你们的画像平台有哪些功能？..................................................................................149

7 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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4.6 是否做过 Web 应用开发，实现了什么功能...............................................................149

4.7 画像平台的上下游.........................................................................................................150

4.8 BitMap 原理，及为什么可以提高性能........................................................................150

第 5 章数据湖项目.....................................................................................................................150

5.1 数据湖与数据仓库对比................................................................................................150

5.2 为什么做这个项目........................................................................................................150

5.3 项目架构........................................................................................................................151

5.4 业务................................................................................................................................151

5.5 优化 or 遇到的问题怎么解决 ......................................................................................151

第 6 章测试&上线流程..............................................................................................................151

6.1 测试相关........................................................................................................................151

6.1.1 公司有多少台测试服务器？.............................................................................151

6.1.2 测试服务器配置？.............................................................................................152

6.1.3 测试数据哪来的？.............................................................................................152

6.1.4 如何保证写的 SQL 正确性(重点) ...............................................................152

6.1.5 测试之后如何上线？.........................................................................................152

6.1.6 A/B 测试了解 ......................................................................................................152

6.2 项目实际工作流程........................................................................................................154

6.3 项目中实现一个需求大概多长时间............................................................................156

6.4 项目当前版本号是多少？多久升级一次版本............................................................156

6.5 项目开发中每天做什么事............................................................................................156

第 7 章数据治理.........................................................................................................................157

7.1 元数据管理....................................................................................................................157

7.2 数据质量监控................................................................................................................158

7.2.1 监控原则.............................................................................................................158

7.2.2 数据质量实现.....................................................................................................159

7.3 权限管理(Ranger)....................................................................................................159

7.4 数据治理........................................................................................................................160

第 8 章中台.................................................................................................................................162

8.1 什么是中台？................................................................................................................163

8.2 各家中台........................................................................................................................164

8.3 中台具体划分................................................................................................................164

8.4 中台使用场景................................................................................................................165

8.5 中台的痛点....................................................................................................................166

第 9 章算法题(LeetCode).....................................................................................................166

8 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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9.1 时间复杂度、空间复杂度理解....................................................................................166

9.2 常见算法求解思想........................................................................................................166

9.3 基本算法........................................................................................................................167

9.3.1 冒泡排序.............................................................................................................167

9.3.2 快速排序.............................................................................................................167

9.3.3 归并排序.............................................................................................................168

9.3.4 遍历二叉树.........................................................................................................169

9.3.5 二分查找.............................................................................................................169

9.4 小青蛙跳台阶................................................................................................................170

9.5 最长回文子串................................................................................................................170

9.6 数字字符转化成 IP .......................................................................................................170

第 10 章场景题...........................................................................................................................171

10.1 手写 Flink 的 UV ........................................................................................................171

10.2 Flink 的分组 TopN .......................................................................................................171

10.3 Spark 的分组 TopN ......................................................................................................171

10.4 如何快速从 40 亿条数据中快速判断，数据 123 是否存在....................................171

10.5 给你 100G 数据，1G 内存，如何排序？.................................................................171

10.6 公平调度器容器集中在同一个服务器上？..............................................................171

10.7 匹马赛跑，1 个赛道，每次 5 匹进行比赛，无法对每次比赛计时，但知道每次比赛

结果的先后顺序，最少赛多少次可以找出前三名？.......................................................171

10.8 给定一个点、一条线、一个三角形、一个有向无环图，请用 java 面向对象的思想

进行建模...............................................................................................................................172

第 11 章 HQL 场景题..................................................................................................................172

第 12 章面试说明.......................................................................................................................172

12.1 面试过程最关键的是什么？......................................................................................172

12.2 面试时该怎么说？......................................................................................................172

12.3 面试技巧......................................................................................................................172

12.3.1 六个常见问题...................................................................................................172

12.3.2 两个注意事项...................................................................................................173

12.3.3 自我介绍...........................................................................................................173

9 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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第 1 章核心技术

1.1 Linux&Shell

1.1.1 Linux 常用高级命令

序号命令

命令解释

1 top

实时显示系统中各个进程的资源占用状况(CPU、内存和

执行时间)

2 jmap -heap 进程号

查看某个进程内存

3 free -m

查看系统内存使用情况

4 ps -ef

查看进程

5 netstat -tunlp | grep 端口号查看端口占用情况

6 du -sh 路径*

查看路径下的磁盘使用情况

例如：$ du -sh /opt/*

7 df -h

查看磁盘存储情况

1.1.2 Shell 常用工具及写过的脚本

1)awk、sed、cut、sort

2)用 Shell 写过哪些脚本

(1)集群启动，分发脚本

#!/bin/bash

case $1 in

"start")

for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104

ssh $i "绝对路径"

done

;;

"stop")

;;

esac

(2)数仓层级内部的导入：ods->dwd->dws ->ads

①#!/bin/bash

②定义变量 APP=gmall

③获取时间

传入按照传入时间尚硅谷大数据技术之高频面试题

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不传 T+1

④sql="

先按照当前天写 sql => 遇到时间 $do_date 遇到表 {$APP}.

自定义函数 UDF UDTF {$APP}.

⑤执行 sql

1.1.3 Shell 中单引号和双引号区别

1)在/home/atguigu/bin 创建一个 test.sh 文件

[atguigu@hadoop102 bin]$ vim test.sh

在文件中添加如下内容

#!/bin/bash

do_date=$1

echo '$do_date'

echo "$do_date"

echo "'$do_date'"

echo '"$do_date"'

echo `date`

2)查看执行结果

[atguigu@hadoop102 bin]$ test.sh 2022-02-10

$do_date

2022-02-10

'2022-02-10'

"$do_date"

2022 年 05 月 02 日星期四 21:02:08 CST

3)总结：

(1)单引号不取变量值

(2)双引号取变量值

(3)反引号`，执行引号中命令

(4)双引号内部嵌套单引号，取出变量值

(5)单引号内部嵌套双引号，不取出变量值

1.2 Hadoop

1.2.1 Hadoop 常用端口号

hadoop2.x

hadoop3.x

访问 HDFS 端口

50070

9870

访问 MR 执行情况端口

8088

历史服务器

19888

客户端访问集群端口

9000

8020 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.2.2 Hadoop 配置文件

配置文件：

hadoop2.x core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml slaves

hadoop3.x core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml workers

1.2.3 HDFS 读流程和写流程

1 请求下载文件/user/atguigu/ss.avi

2 返回目标文件的元数据

NameNode

元数据

DataNode1

DataNode2

DataNode3

ss.avi

0-128m

200m

3 请求读数据blk_1

4 传输数据

7 blk_1

HDFS的读数据流程

/user/atguigu/ss.avi

{[blk_1,blk_2],[blk_1,blk_2],[blk_1,blk_2]}

7 blk_2

5 请求读数据blk_2

6 传输数据

7 blk_2

7 blk_1

7 blk_2

7 blk_1

客户端

Distributed

FileSystem

FSDataInpu

tStream

HDFS

client

create

read

1 向NameNode请求上传文件/user/atguigu/ss.avi

2 响应可以上传文件

3 请求上传第一个Block(0-128M)，请返回DataNode

4返回dn1，dn2，dn3节点，表示采用这三个节点存储数据

NameNode

客户端

元数据

DataNode1

DataNode2

DataNode3

ss.avi

0-128m

200m

5 请求建立Block传输通道

Bytebuffer

6 dn1应答成功

6 dn3应答成功

6 dn2应答成功

5 请求建立通道

7 传输数据 Packet(64k)

packet(chunk512byte+chunksum4byte)

7 blk_1

HDFS的写数据流程

8 传输数据完成

Distributed

FileSystem

FSDataOu

tputStream

HDFS

client

create

write

检查目录树是否可以创建文件

2.1检查权限；

副本存储节点选择

4.1本地节点

4.2其他机架一个节点

4.3 其他机架另一个节点

注意：HDFS 写入流程时候，某台 dataNode 挂掉如何运行？

当 DataNode 突然挂掉了，客户端接收不到这个 DataNode 发送的 ack 确认，客户端会通

知 NameNode，NameNode 检查并确认该块的副本与规定的不符，NameNode 会通知闲置的尚硅谷大数据技术之高频面试题

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DataNode 去复制副本，并将挂掉的 DataNode 作下线处理。等挂掉的 DataNode 节点恢复后,

删除该节点中曾经拷贝的不完整副本数据。

1.2.4 HDFS 小文件处理

1)会有什么影响

(1)存储层面

1 个文件块，占用 namenode 多大内存 150 字节

128G 能存储多少文件块？ 128 g* 1024m*1024kb*1024byte/150 字节 = 9.1 亿文

件块

(2)计算层面

每个小文件都会起到一个 MapTask，1 个 MapTask 默认内存 1G。浪费资源。

2)怎么解决

(1)采用 har 归档方式，将小文件归档

(2)采用 CombineTextInputFormat

(3)自己写一个 MR 程序将产生的小文件合并成一个大文件。如果是 Hive 或者 Spark

有 merge 功能自动帮助我们合并。

(4)有小文件场景开启 JVM 重用；如果没有小文件，不要开启 JVM 重用，因为会一

直占用使用到的 Task 卡槽，直到任务完成才释放。

JVM 重用可以使得 JVM 实例在同一个 job 中重新使用 N 次，N 的值可以在 Hadoop 的

mapred-site.xml 文件中进行配置。通常在 10-20 之间。

mapreduce.job.jvm.numtasks

How many tasks to run per jvm,if set to -1 ,there

is no limit

1.2.5 HDFS 的 NameNode 内存

1)Hadoop2.x 系列，配置 NameNode 默认 2000m

2)Hadoop3.x 系列，配置 NameNode 内存是动态分配的

NameNode 内存最小值 1G，每增加 100 万个文件 block，增加 1G 内存。

1.2.6 纠删码原理

CPU 资源换取存储空间。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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HDFS 默认情况下，一个文件有 3 个副本，这样提高了数据的可靠性，但也带来了 2 倍

的冗余开销。Hadoop3.x 引入了纠删码，采用计算的方式，可以节省约 50％左右的存储空间。

1.2.7 异构存储(冷热数据分离)

期望经常使用的数据存储在固态硬盘或者内存镜像硬盘；不经常使用的历史数据存储在

老旧的破旧硬盘。

RAM_DISK：(内存镜像文件系统)

SSD：(SSD固态硬盘)

DISK：(普通磁盘，在HDFS中，如果没有主动声明数据目录存储类型默认都是DISK)

ARCHIVE：(没有特指哪种存储介质，主要的指的是计算能力比较弱而存储密度比较高的存储介质，用来解决数据量的

容量扩增的问题，一般用于归档)

1)关于存储类型

2)关于存储策略

策略ID

策略名称

副本分布

Lazy_Persist

RAM_DISK:1，DISK:n-1

All_SSD

SSD:n

One_SSD

SSD:1，DISK:n-1

Hot(default)

DISK:n

Warm

DSIK:1，ARCHIVE:n-1

Cold

ARCHIVE:n

说明：从Lazy_Persist到Cold，分别代表了设备的访问速度从快到慢

一个副本保存在内存RAM_DISK中，其余副本保存在磁盘中。

所有副本都保存在SSD中。

一个副本保存在SSD中，其余副本保存在磁盘中。

Hot：所有副本保存在磁盘中，这也是默认的存储策略。

一个副本保存在磁盘上，其余副本保存在归档存储上。

所有副本都保存在归档存储上。

存储类型和存储策略尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.2.8 Shuffle 及优化

MapReduce优化(上)

Map1方法

分区1

分区2

写入数据

第一次溢出

排序

第二次溢出

Combiner

归并排序

合并

Combiner为可选流程

压缩

写磁盘

分区1

分区2

分区1

排序

分区2

排序

分区1

排序

分区2

排序

分区1

合并

分区2

合并

分区1

合并

分区2

合并

分区1

归并

分区2

归并

分区1

压缩

分区2

压缩

分区1

输出

分区2

输出

分区1

合并

分区2

合并

combiner

分区

kvindex

bufindex

kvmeta

spill.index Spill.out

默认100M

80%,后反向

环形缓冲区

2)减少溢写的次数

mapreduce.task.io.sort.mb

Shuffle的环形缓冲区大小，默认100m，可以提高到200m

mapreduce.map.sort.spill.percent

环形缓冲区溢出的阈值，默认80% ，可以提高的90%

9)异常重试

mapreduce.map.maxattempts每个Map Task最大重试次数，一旦重试

次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。根据机器

性能适当提高。

1)自定义分区，减少数据倾斜;

定义类，实现Partitioner接口，重写getPartition方法

4)在不影响业务结果的前提条件下可以提前采用Combiner

job.setCombinerClass(xxxReducer.class);

5)为了减少磁盘IO，可以采用Snappy或者LZO压缩

conf.setBoolean("mapreduce.map.output.compress", true);

conf.setClass("mapreduce.map.output.compress.codec",

SnappyCodec.class,CompressionCodec.class);

3)增加每次Merge合并次数

mapreduce.task.io.sort.factor默认10，可以提高到20

6)mapreduce.map.memory.mb 默认MapTask内存上限1024MB。

可以根据128m数据对应1G内存原则提高该内存。

8)mapreduce.map.cpu.vcores 默认MapTask的CPU核数1。计算密集型任

务可以增加CPU核数

7)mapreduce.map.java.opts：控制MapTask堆内存大小。(如果内存不够，

报：java.lang.OutOfMemoryError)

MapReduce优化(下)

分区1

输出

分区2

输出

分区1

输出

分区2

输出

分区1

输出

分区1

输出

内存缓冲

磁盘

数据

内存不够溢出到磁盘

归并

排序

分组

Reduce方法

对每个map来的

数据归并排序

按照相同key分组

Map2方法

输出数据

Map1方法

输出数据

Reduce1处理流程

拷贝

4)mapreduce.reduce.memory.mb 默认ReduceTask内存上限1024MB，

根据128m数据对应1G内存原则，适当提高内存到4-6G

6)mapreduce.reduce.cpu.vcores默认ReduceTask的CPU核数1个。可

以提高到2-4个

1)mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies每个Reduce去Map

中拉取数据的并行数，默认值是5。可以提高到10。

3)mapreduce.reduce.shuffle.merge.percent Buffer中的数据达到多少比例

开始写入磁盘，默认值0.66。可以提高到0.75

2)mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent

Buffer大小占Reduce可用内存的比例，默认值0.7。可以提高到0.8

7)mapreduce.reduce.maxattempts每个Reduce Task最大重试次数，

一旦重试次数超过该值，则认为Map Task运行失败，默认值：4。

9)mapreduce.task.timeout如果一个Task在一定时间内没有任何进入，

即不会读取新的数据，也没有输出数据，则认为该Task处于Block状态，

可能是卡住了，也许永远会卡住，为了防止因为用户程序永远Block住

不退出，则强制设置了一个该超时时间(单位毫秒)，默认是600000

(10分钟)。如果你的程序对每条输入数据的处理时间过长，建议将

该参数调大。

8)mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps当MapTask完成的比

例达到该值后才会为ReduceTask申请资源。默认是0.05。

10)如果可以不用Reduce，尽可能不用

5)mapreduce.reduce.java.opts：控制ReduceTask堆内存大小。(如果内

存不够，报：java.lang.OutOfMemoryError) 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.2.9 Yarn 工作机制

YARN工作机制

0 Mr程序提交到客

户端所在的节点

/home/atguigu/wc.jar

main(){

job. waitForCompletion();

}

YarnRunner

1 申请一个Application

2 Application资源提交路径

hdfs://…./.staging以及

application_id

4 资源提交完毕，申请运行mrAppMaster

3 提交job运

行所需资源

ResourceManager

5 将用户的请求初始化成一个Task

FIFO调度队列

Capacity

NodeManager

Container

cpu+ram

MRAppmaster

Job.split

Job.xml

wc.jar

hdfs://…./.staging/application_id

这些文件在

job.submit()

后生成

NodeManager

Container

cpu+ram+jar

MapTask

6 领取到

Task任务

7 创建容器

Container

8 下载job资

源到本地

9 申请运行

MapTask容器

NodeManager

Container

cpu+ram+jar

MapTask

10 领取到任

务，创建容器

11 发送程

序启动脚本

YarnChild

14 程序运行完后，

MR会向RM注销自己

12 向RM申请2个

容器，运行

ReduceTask程序

Container

YarnChild

ReduceTask0

13 Reduce向

Map获取相应

分区的数据

NodeManager

Container

YarnChild

ReduceTask1

NodeManager

YARN生产环境核心参数

client

Resource

Manager

NodeManager

Container

NodeManager

Container

NodeManager

App Mstr

Container

MapTask

ReduceTask

Container

ReduceTask

MapTask

yarn.resourcemanager.scheduler.class

配置调度器，默认容量

yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count ResourceManager处理调度器请求的线程数量，默认50

1)ResourceManager相关

调度器

yarn.scheduler.minimum-allocation-mb

容器最最小内存，默认1G

yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

容器最最大内存，默认8G

yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores

容器最小CPU核数，默认1个

yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores

容器最大CPU核数，默认4个

yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities 是否让yarn自己检测硬件进行配置，默认false

yarn.nodemanager.resource.count-logical-processors-as-cores 是否将虚拟核数当作CPU核数，默认false

yarn.nodemanager.resource.pcores-vcores-multiplier

虚拟核数和物理核数乘数，例如：4核8线程，该

参数就应设为2，默认1.0

yarn.nodemanager.pmem-check-enabled

是否开启物理内存检查限制container，默认打开

yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

是否开启虚拟内存检查限制container，默认打开

yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio

虚拟内存物理内存比例，默认2.1

yarn.nodemanager.resource.memory-mb

NodeManager使用内存，默认8G

yarn.nodemanager.resource.system-reserved-memory-mb NodeManager为系统保留多少内存

以上二个参数配置一个即可

yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores

NodeManager使用CPU核数，默认8个

3)Container相关

2)NodeManager相关

1.2.10 Yarn 调度器

1)Hadoop 调度器重要分为三类

FIFO 、Capacity Scheduler(容量调度器)和 Fair Sceduler(公平调度器)。

Apache 默认的资源调度器是容量调度器。

CDH 默认的资源调度器是公平调度器。

2)区别

FIFO 调度器：支持单队列、先进先出生产环境不会用。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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容量调度器：支持多队列。队列资源分配，优先选择资源占用率最低的队列分配资源；

作业资源分配，按照作业的优先级和提交时间顺序分配资源；容器资源分配，本地原则(同

一节点/同一机架/不同节点不同机架)。

公平调度器：支持多队列，保证每个任务公平享有队列资源。资源不够时可以按照缺额

分配。

3)在生产环境下怎么选择？

大厂：如果对并发度要求比较高，选择公平，要求服务器性能必须 OK。

中小公司，集群服务器资源不太充裕选择容量。

4)在生产环境怎么创建队列？

(1)调度器默认就 1 个 default 队列，不能满足生产要求。

(2)按照部门：业务部门 1、业务部门 2。

(3)按照业务模块：登录注册、购物车、下单。

5)创建多队列的好处？

(1)因为担心员工不小心，写递归死循环代码，把所有资源全部耗尽。

(2)实现任务的降级使用，特殊时期保证重要的任务队列资源充足。

业务部门 1(重要)=》业务部门 2(比较重要)=》下单(一般)=》购物车(一般)=》

登录注册(次要)

1.2.11 HDFS 块大小

1)块大小

1.x 64m

2.x 3.x 128m

本地 32m

企业 128m 256m 512m

2)块大小决定因素

磁盘读写速度

普通的机械硬盘 100m/s => 128m

固态硬盘普通的 300m/s => 256m

内存镜像 500-600m/s => 512m

17 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.2.12 Hadoop 脑裂原因及解决办法？

1)出现脑裂的原因

Leader 出现故障，系统开始改朝换代，当 Follower 完成全部工作并且成为 Leader 后，

原 Leader 又复活了(它的故障可能是暂时断开或系统暂时变慢，不能及时响应，但其

NameNode 进程还在)，并且由于某种原因它对应的 ZKFC 并没有把它设置为 Standby，所以

原 Leader 还认为自己是 Leader，客户端向它发出的请求仍会响应，于是脑裂就发生了。

2)Hadoop 通常不会出现脑裂。

如果出现脑裂，意味着多个 Namenode 数据不一致，此时只能选择保留其中一个的数据。

例如：现在有三台 Namenode，分别为 nn1、nn2、nn3，出现脑裂，想要保留 nn1 的数据，

步骤为：

(1)关闭 nn2 和 nn3

(2)在 nn2 和 nn3 节点重新执行数据同步命令：hdfs namenode -bootstrapStandby

(3)重新启动 nn2 和 nn3

1.3 Zookeeper

1.3.1 常用命令

ls、get、create、delete、deleteall

1.3.2 选举机制

半数机制(过半机制)：2n + 1，安装奇数台。

10 台服务器：3 台。

20 台服务器：5 台。

100 台服务器：11 台。

台数多，好处：提高可靠性；坏处：影响通信延时。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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Zookeeper选举机制——第一次启动

Server1

myid=1

Server2

myid=2

Server3

myid=3

Server4

myid=4

Server5

myid=5

follower

leader

follower

Client

Zookeeper Service

每次写操作都有

事务id(zxid)

(1)服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上(3票)，选举无法完成，服务器1状态保持为

LOOKING；

(2)服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的(服务器1)

大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING

(3)服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服

务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；

LOOKING

1 2

(4)服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为

1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；

(5)服务器5启动，同4一样当小弟。

SID：服务器ID。用来唯一标识一台

ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重

复，和myid一致。

ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来

标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，

集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一

致，这和ZooKeeper服务器对于客户端“更

新请求”的处理逻辑有关。

Epoch：每个Leader任期的代号。没有

Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是

相同的。每投完一次票这个数据就会增加

Zookeeper选举机制——非第一次启动

Server1

myid=1

Server2

myid=2

Server3

myid=3

Server4

myid=4

Server5

myid=5

follower

leader

follower

Client

Zookeeper Service

每次写操作都有

事务id(zxid)

(1)当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：

SID：服务器ID。用来唯一标识一台

ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重

复，和myid一致。

ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来

标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，

集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一

致，这和ZooKeeper服务器对于客户端“更

新请求”的处理逻辑有关。

Epoch：每个Leader任期的代号。没有

Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是

相同的。每投完一次票这个数据就会增加

• 服务器初始化启动。

• 服务器运行期间无法和Leader保持连接。

(2)而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：

• 集群中本来就已经存在一个Leader。

对于第一种已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和Leader机器建立连

接，并进行状态同步即可。

• 集群中确实不存在Leader。

假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，

3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。

(EPOCH，ZXID，SID )

SID为1、2、4的机器投票情况： (1，8，1)

(1，8，2)

(1，7，4)

(EPOCH，ZXID，SID ) (EPOCH，ZXID，SID )

选举Leader规则： ①EPOCH大的直接胜出

②EPOCH相同，事务id大的胜出

③事务id相同，服务器id大的胜出

1.3.3 Paxos 算法和 ZAB 协议

1)Paxos 算法

Paxos 算法：一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法。

Paxos 算法解决的问题：就是如何快速正确的在一个分布式系统中对某个数据值达成一

致，并且保证不论发生任何异常，都不会破坏整个系统的一致性。

Paxos 算法缺陷：在网络复杂的情况下，一个应用 Paxos 算法的分布式系统，可能很久

无法收敛，甚至陷入活锁的情况。

2)Zab 协议

Zab 借鉴了 Paxos 算法，是特别为 Zookeeper 设计的支持崩溃恢复的原子广播协议。基尚硅谷大数据技术之高频面试题

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于该协议，Zookeeper 设计为只有一台客户端(Leader)负责处理外部的写事务请求，然后

Leader 客户端将数据同步到其他 Follower 节点。即 Zookeeper 只有一个 Leader 可以发起提

案。

注意：暂时先不用看。如果后期准备面今日头条，需要认真准备，其他公司几乎都不问。

关注尚硅谷教育公众号回复大数据。找 Zookeeper 视频。

1.3.4 Zookeeper 符合法则中哪两个？

CAP理论告诉我们，一个分布式系统不可能同时满足以下三种

CAP理论



一致性(C:Consistency)



可用性(A:Available)



分区容错性(P:Partition Tolerance)

这三个基本需求，最多只能同时满足其中的两项，因为P是必须的，因此往往选择就在CP或者AP中。

1)一致性(C:Consistency)

在分布式环境中，一致性是指数据在多个副本之间是否能够保持数据一致的特性。在一致性的需求下，当一个系统在数

据一致的状态下执行更新操作后，应该保证系统的数据仍然处于一致的状态。

2)可用性(A:Available)

可用性是指系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于用户的每一个操作请求总是能够在有限的时间内返回结果。

3)分区容错性(P:Partition Tolerance)

分布式系统在遇到任何网络分区故障的时候，仍然需要能够保证对外提供满足一致性和可用性的服务，除非是整个网络

环境都发生了故障。

ZooKeeper保证的是CP

(1)ZooKeeper不能保证每次服务请求的可用性。(注：在极端环境下，ZooKeeper可能会丢弃一些请求，消费者程序需要

重新请求才能获得结果)。所以说，ZooKeeper不能保证服务可用性。

(2)进行Leader选举时集群都是不可用。

1.3.5 Zookeeper 脑裂

Zookeeper 采用过半选举机制，防止了脑裂。

1.3.6 Zookeeper 用来干嘛了

(1)作为 HA 的协调者：如 HDFS 的 HA、YARN 的 HA。

(2)被组件依赖：如 Kafka、HBase、CK。

1.4 Flume

1.4.1 Flume 组成，Put 事务，Take 事务

1)Taildir Source

(1)断点续传、多目录

(2)taildir 底层原理尚硅谷大数据技术之高频面试题

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Flume TailDirSource

Channel

TailDir Source

putList

Queue

positionFile

1.读取一批数

据(batchSize)

2.doPut：

放到putList

3.doCommit:

放到Queue

4.数据成功到达Channel

则更新positionFile

7.不更新PositionFile

从上次位置重新读取

6.数据未成功到达Channel

doRollback:

清空putList

5.读取下一批数据

(3)Taildir 挂了怎么办？

不会丢数：断点续传

重复数据：有可能

(4)存在的问题及解决方案

①问题：

新文件判断条件 = iNode 值 + 绝对路径(包含文件名)

日志框架凌晨修改了文件名称=》导致会再次重读一次昨天产生的数据

②解决：

方案一：建议生成的文件名称为带日期的。同时配置日志生成框架为不更名的；

方案二：修改 TairDirSource 源码，只按照 iNode 值去确定文件

修改源码视频地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1wf4y1G7EQ?p=14&vd_source=891aa1a36311

1d4914eb12ace2e039af

2)file channel /memory channel/kafka channel

(1)File Channel

数据存储于磁盘，优势：可靠性高；劣势：传输速度低

默认容量：100 万个 event

注意：FileChannel 可以通过配置 dataDirs 指向多个路径，每个路径对应不同的硬盘，增

大 Flume 吞吐量。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(2)Memory Channel

数据存储于内存，优势：传输速度快；劣势：可靠性差

默认容量：100 个 event

(3)Kafka Channel

数据存储于 Kafka，基于磁盘；

优势：可靠性高；

传输速度快 Kafka Channel 大于 Memory Channel + Kafka Sink 原因省去了 Sink

阶段

(4)生产环境如何选择

 如果下一级是 Kafka，优先选择 Kafka Channel。

 如果是金融、对钱要求准确的公司，选择 File Channel。

 如果就是普通的日志，通常可以选择 Memory Channel。

每天丢几百万数据 pb 级亿万富翁，掉 1 块钱会捡？

3)HDFS Sink

(1)时间(半个小时) or 大小 128m 且设置 Event 个数等于 0，该值默认 10

具体参数：hdfs.rollInterval=1800，hdfs.rollSize=134217728 且 hdfs.rollCount=0

4)事务

 Source 到 Channel 是 Put 事务

 Channel 到 Sink 是 Take 事务

1.4.2 Flume 拦截器

1)拦截器注意事项

(1)时间戳拦截器：主要是解决零点漂移问题

2)自定义拦截器步骤

(1)实现 Interceptor

(2)重写四个方法

 initialize 初始化

 public Event intercept(Event event) 处理单个 Event

 public List intercept(List events) 处理多个 Event，在这个方法中调尚硅谷大数据技术之高频面试题

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用 Event intercept(Event event)

 close 方法

(3)静态内部类，实现 Interceptor.Builder

3)拦截器可以不用吗？

时间戳拦截器建议使用。如果不用需要采用延迟 15-20 分钟处理数据的方式，比较麻烦。

1.4.3 Flume Channel 选择器

Replicating：默认选择器。功能：将数据发往下一级所有通道。

Multiplexing：选择性发往指定通道。

1.4.4 Flume 监控器

1)采用 Ganglia 监控器，监控到 Flume 尝试提交的次数远远大于最终成功的次数，说明 Flume

运行比较差。主要是内存不够导致的。

2)解决办法？

(1)自身：默认内存是 20m，考虑增加 flume 内存，在 flume-env.sh 配置文件中修改

flume 内存为 4-6g

(2)找朋友：增加服务器台数

搞活动 618 =》增加服务器 =》用完在退出

日志服务器配置：8-16g 内存、磁盘 8T

1.4.5 Flume 采集数据会丢失吗?

 如果是 kafka channel 或者 FileChannel 不会丢失数据，数据存储可以存储在磁盘中。

 如果是 MemoryChannel 有可能丢。

1.4.6 Flume 如何提高吞吐量

 调整 taildir source 的 batchSize 大小可以控制吞吐量，默认大小 100 个 Event。

 吞吐量的瓶颈一般是网络带宽。

1.5 Kafka

1.5.1 Kafka 架构

生产者、Broker、消费者、Zookeeper。

注意：Zookeeper 中保存 Broker id 和 controller 等信息，但是没有生产者信息。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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Broker1

Producer

Interceptors

拦截器

Serializer

序列化器

Partitioner

分区器

send(ProducerRecord)

RecordAccumulator

(默认32m)

Sender

(读取数据)

Kafka Producer 生产者

main线程

sender线程

Kafka 集群

发送流程

Deque

ProducerBatch

(默认16k)

• batch.size：只有数据积累到batch.size之后，sender才会发送数据。默认16k

• linger.ms：如果数据迟迟未达到batch.size，sender等待linger.ms设置的时间

到了之后就会发送数据。单位ms，默认值是0ms，表示没有延迟。

Selector

分区1

分区2

分区3

Broker2

分区1

分区2

分区3

发送

应答acks：

达到

batch.size或

linger.ms

外部数据

NetworkClient

Request

InFlightRequests，默认每个

broker节点最多缓存5个请求

Request

成功？

重试？

失败

是

Request

清理

retries

• 0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。

• 1：生产者发送过来的数据，Leader收到数据后应答。

• -1(all)：生产者发送过来的数据，Leader和ISR队列

里面的所有节点收齐数据后应答。-1和all等价。

。。。

broker0

Kafka cluster

TopicA

Partition0

Follower

broker1

broker2

TopicA-Partition0

Follower

TopicA-Partition0

Leader

Zookeeper

/brokers/ids/

/brokers/topics/first/partitions/0/state

"leader": ,"isr":[ ]

Kafka

Producer

1)broker启动

后在zk中注册

Kafka Broker总体工作流程

Controller

controller

[ ]

0,1,2

“brokerid”:0

1, 0 ,2

Controller

2)controller谁先注册，谁

说了算

发送消息

应答消息

Segment

(1G)

Segment

(1G)

.log文件

.index文件

3)由选举出来的Controller

监听brokers节点变化

4)Controller决定Leader选举

9)获取ISR

11)更新Leader及ISR

8)Controller监听到节点变化

5)Controller将节点信息

上传到ZK

10)选举新的Leader(在

isr中存活为前提，按照

AR中排在前面的优先)

6)其他contorller从zk同

步相关信息

TopicA

Partition0

Leader

选举规则：在isr中存活为前提，按

照

AR中排在前面的优先。例如

ar[1,0,2],

isr [1，0，2]，那么leader

就会按照1，0，2的顺序轮询

7)假设Broker1中

Leader挂了

AR：Kafka分区中

的所有副本统称尚硅谷大数据技术之高频面试题

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broker0

Kafka cluster

Producer

TopicA-Partition0

TopicA-Partition1

broker1

broker2

TopicA-Partition2

消费者组初始化流程

数据100T

Consumer

group

Leader

coordinator

1、coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。

coordinator节点选择 = groupid的hashcode值 % 50( __consumer_offsets的分区数量)

例如：hash(groupid)% 50 = 1，那么__consumer_offsets 主题的1号分区的Leader，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator作为这

个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。

1)每个consumer都

发送JoinGroup请求

2)选出一个

consumer作为leader

Leader

3)把要消费的topic情况

发送给leader 消费者

4)leader会负

责制定消费方案

5)把消费方案发给coordinator

6)Coordinator就把消费方

案下发给各个consumer

7)每个消费者都会和coordinator保持心跳(默认3s)，一旦超时

(session.timeout.ms=45s)，该消费者会被移除，并触发再平衡；

或者消费者处理消息的时间过长(max.poll.interval.ms5分钟)，也

会触发再平衡

__consumer_off

sets-partition0

fsets __consumer_of

-partition1

__consumer_off

sets-partition2

消费者组详细消费流程

broker0

Kafka cluster

TopicA

-Partition0

TopicA

-Partition1

broker1

broker2

TopicA

-Partition2

Consumer

group

Leader

ConsumerNetworkClient

sendFetches

发送消费请求

send

completedFetches

(queue)

onSuccess

completed

Fetch

completed

Fetch

。。。

FetchedRecords

从队列中抓取数据

Interceptors

(拦截器)

处理数据

parseRecord

(反序列化)

Consumer

Fetch.max.bytes每批次最

大抓取大小，默认50m

Max.poll.records一次

拉取数据返回消息的

最大条数，默认500条

Fetch.min.bytes每批次最

小抓取大小，默认1字节

fetch.max.wait.ms一批数据最小值

未达到的超时时间，默认500ms

1.5.2 Kafka 生产端分区分配策略

Kafka 官方为我们实现了三种 Partitioner(分区器)，分别是 DefaultPartitioner(当未指定

分区器时候所使用的默认分区器)、UniformStickyPartitioner、RoundRobinPartitioner。

(1)DefaultPartitioner 默认分区器

下图说明了默认分区器的分区分配策略：尚硅谷大数据技术之高频面试题

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public ProducerRecord(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V value, Iterable

headers)

{

... ...

}

public ProducerRecord(String topic, Integer partition, Long timestamp, K key, V value) {

... ...

}

public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value, Iterable

headers) {

... ...

}

public ProducerRecord(String topic, Integer partition, K key, V value) {

... ...

}

public ProducerRecord(String topic, K key, V value) {

... ...

}

public ProducerRecord(String topic, V value) {

... ...

}

在IDEA中全局查找(ctrl +n)ProducerRecord类，在类中可以看到如下构造方法：

(1)指明partition的情况下，直

接将指明的值作为partition值；

例如partition=0，所有数据写入

分区0

(2)没有指明partition值但有key的情况下，将key的hash值与topic的

partition数进行取余得到partition值；

例如：key1的hash值=5， key2的hash值=6 ，topic的partition数=2，那

么key1 对应的value1写入1号分区，key2对应的value2写入0号分区。

(3)既没有partition值又没有key值的情况下，Kafka采用Sticky Partition(黏性分区器)，会随机选择一个分区，并尽可能一直

使用该分区，待该分区的batch已满或者已完成，Kafka再随机一个分区进行使用(和上一次的分区不同)。

例如：第一次随机选择0号分区，等0号分区当前批次满了(默认16k)或者linger.ms设置的时间到， Kafka再随机一个分区

进行使用。此时分以下三种情况：①可用分区<1 ；那么选择分区的逻辑是在所有分区中随机选择。②可用分区=1；那么直接选

择这个分区。③可用分区>1 ; 那么在所有可用分区中随机选择。

Kafka 原则

(2)UniformStickyPartitioner 纯粹的粘性分区器

1)如果指定了分区号，则会按照指定的分区号进行分配

2)若没有指定分区好，，则使用粘性分区器

(3)RoundRobinPartitioner 轮询分区器

1)如果在消息中指定了分区则使用指定分区。

2)如果未指定分区，都会将消息轮询每个分区，将数据平均分配到每个分区中。

(4)自定义分区器

自定义分区策略：可以通过实现 org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner 接口，重写

partition 方法来达到自定义分区效果。

例如我们想要实现随机分配，只需要以下代码：

List partitions = cluster.partitionsForTopic(topic);

return ThreadLocalRandom.current().nextInt(partitions.size());

先计算出该主题总的分区数，然后随机地返回一个小于它的正整数。

本质上看随机策略也是力求将数据均匀地打散到各个分区，但从实际表现来看，它要逊

于轮询策略，所以如果追求数据的均匀分布，还是使用轮询策略比较好。事实上，随机策略

是老版本生产者使用的分区策略，在新版本中已经改为轮询了。

在项目中，如果希望把 mysql 中某张表的数据发送到一个分区。可以以表名为 key 进行

发送。

1.5.3 Kafka 丢不丢数据

1)Producer 角度尚硅谷大数据技术之高频面试题

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acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；

acks=1，生产者发送过来数据 Leader 应答，可靠性中等，效率中等；

acks=-1，生产者发送过来数据 Leader 和 ISR 队列里面所有 Follwer 应答，可靠性高，

效率低；

在生产环境中，acks=0 很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；

acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据，对可靠性要求比较高的场景。

2)Broker 角度

副本数大于等于 2。

min.insync.replicas 大于等于 2。

1.5.4 Kafka 的 ISR 副本同步队列

ISR(In-Sync Replicas)，副本同步队列。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请

求或同步数据，则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms 参数设

定，默认 30s。

任意一个维度超过阈值都会把 Follower 剔除出 ISR，存入 OSR(Outof-Sync Replicas)

列表，新加入的 Follower 也会先存放在 OSR 中。

Kafka 分区中的所有副本统称为 AR = ISR + OSR

1.5.5 Kafka 数据重复

去重 = 幂等性 + 事务

1)幂等性原理尚硅谷大数据技术之高频面试题

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幂等性原理

Kafka cluster

TopicA-Partition0

broker1

TopicA-Partition1

Producer1

Pid=1000

broker0

Sequence=0

PID=1000

Value=Hello

Sequence=1

PID=1000

Value=world

Sequence=0

PID=1000

Value=atguigu

Sequence=1

PID=1000

Value=kafka

Sequence=1

PID=1000

Value=world

幂等性就是指Producer不论向Broker发送多少次重复数据，Broker端都只会持久化一条，保证了不重复。

精确一次(Exactly Once) = 幂等性 + 至少一次( ack=-1 + 分区副本数>=2 + ISR最小副本数量>=2) 。

world Hello

kafka atguigu

重复数据的判断标准：具有相同主键的消息提交时，Broker只会持久化一条。其

中PID是Kafka每次重启都会分配一个新的；Partition 表示分区号；Sequence Number是单调自增的。

所以幂等性只能保证的是在单分区单会话内不重复。

2)幂等性配置参数

参数名称

描述

enable.idempotence

是否开启幂等性，默认 true，表示开启幂等性。

max.in.flight.requests.per.connection 1.0.X 版本前，需设置为 1，1.0.X 之后，小于等于 5

retries

失败重试次数，需要大于 0

acks

需要设置为 all

3)Kafka 的事务一共有如下 5 个 API

// 1 初始化事务

void initTransactions();

// 2 开启事务

void beginTransaction() throws ProducerFencedException;

// 3 在事务内提交已经消费的偏移量(主要用于消费者)

void sendOffsetsToTransaction(Map offsets,

String consumerGroupId) throws

ProducerFencedException;

// 4 提交事务

void commitTransaction() throws ProducerFencedException;

// 5 放弃事务(类似于回滚事务的操作)

void abortTransaction() throws ProducerFencedException;

4)总结

(1)生产者角度

 acks 设置为-1 (acks=-1)。

 幂等性(enable.idempotence = true) + 事务。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(2)broker 服务端角度

 分区副本大于等于 2 (--replication-factor 2)。

 ISR 里应答的最小副本数量大于等于 2 (min.insync.replicas = 2)。

(3)消费者

 事务 + 手动提交 offset (enable.auto.commit = false)。

 消费者输出的目的地必须支持事务(MySQL、Kafka)。

1.5.6 Kafka 如何保证数据有序 or 怎么解决乱序

1)Kafka 最多只保证单分区内的消息是有序的，所以如果要保证业务全局严格有序，就要

设置 Topic 为单分区。

生产经验——如何保证数据有序

Producer

Kafka cluster

broker0

broker1

broker2

TopicA-partition0-leader

TopicA-partition1-leader

TopicA-partition2-leader

Consumer

单分区内，可保证数据有序，但也不是绝对

的。例如，某批次的数据发送失败后，进行了

重试，就可能出现后边的批次先于它到达的情

况。

2)如何保证单分区内数据有序？尚硅谷大数据技术之高频面试题

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生产经验——如何保证单分区数据有序

方案一：

禁止重试，需设置以下参数

设置retries等于0

说明：数据出现乱序的根本原因是，失败重试，关闭重试，则可保证数据是有序的。但是这样做，可能会

导致数据的丢失。

方案二：

启用幂等，需设置以下参数

设置enable.idempotence=true，启用幂等

设置max.in.flight.requests.per.connection，1.0.X版本前，需设置为1，1.0.X之后，小于等于5

设置retries，保证其大于0

设置acks，保证其为all

注：幂等机制保证数据有序的原理如下：

Request

生产经验——如何保证数据有序

Producer

Broker-0

最近一次写入P0分区的batch的SeqNum：p0-9

batch-9

batch-8

batch-7

batch-6

......

batch-10

Request

batch-11

2.Response

3.对Record Accumulator中P0

分区队列中的batch重新排序

4.当前批次的SeqNum比最新的SeqNum大2，

证明顺序发生混乱，拒绝写入

1.发生故障，

导致写入失败

6.对Record Accumulator中P0分

区队列中的batch重新排序

5.Response

Request

batch-10

7.重新发送

1.5.7 Kafka 分区 Leader 选举规则

在 ISR 中存活为前提，按照 AR 中排在前面的优先。例如 AR[1,0,2]，ISR [1，0，2]，那

么 Leader 就会按照 1，0，2 的顺序轮询。

1.5.8 Kafka 中 AR 的顺序

如果 Kafka 服务器只有 4 个节点，那么设置 Kafka 的分区数大于服务器台数，在 Kafka

底层如何分配存储副本呢？

1)创建 16 分区，3 个副本尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(1)创建一个新的 Topic，名称为 second。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server

hadoop102:9092 --create --partitions 16 --replication-factor 3 --

topic second

(2)查看分区和副本情况。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server

hadoop102:9092 --describe --topic second

Topic: second4 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2

Topic: second4 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2,3

Topic: second4 Partition: 2 Leader: 2 Replicas: 2,3,0 Isr: 2,3,0

Topic: second4 Partition: 3 Leader: 3 Replicas: 3,0,1 Isr: 3,0,1

Topic: second4 Partition: 4 Leader: 0 Replicas: 0,2,3 Isr: 0,2,3

Topic: second4 Partition: 5 Leader: 1 Replicas: 1,3,0 Isr: 1,3,0

Topic: second4 Partition: 6 Leader: 2 Replicas: 2,0,1 Isr: 2,0,1

Topic: second4 Partition: 7 Leader: 3 Replicas: 3,1,2 Isr: 3,1,2

Topic: second4 Partition: 8 Leader: 0 Replicas: 0,3,1 Isr: 0,3,1

Topic: second4 Partition: 9 Leader: 1 Replicas: 1,0,2 Isr: 1,0,2

Topic: second4 Partition: 10 Leader: 2 Replicas: 2,1,3 Isr: 2,1,3

Topic: second4 Partition: 11 Leader: 3 Replicas: 3,2,0 Isr: 3,2,0

Topic: second4 Partition: 12 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2

Topic: second4 Partition: 13 Leader: 1 Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2,3

Topic: second4 Partition: 14 Leader: 2 Replicas: 2,3,0 Isr: 2,3,0

Topic: second4 Partition: 15 Leader: 3 Replicas: 3,0,1 Isr: 3,0,1

分区副本分配

broker0

broker1

broker2

broker3

1.5.9 Kafka 日志保存时间

默认保存 7 天；生产环境建议 3 天。

1.5.10 Kafka 过期数据清理

日志清理的策略只有 delete 和 compact 两种。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1)delete 日志删除：将过期数据删除

 log.cleanup.policy = delete ，所有数据启用删除策略

(1)基于时间：默认打开。以 segment 中所有记录中的最大时间戳作为该文件时间戳。

(2)基于大小：默认关闭。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。

log.retention.bytes，默认等于-1，表示无穷大。

思考：如果一个 segment 中有一部分数据过期，一部分没有过期，怎么处理？

2)compact 日志压缩

1.5.11 Kafka 为什么能高效读写数据

1)Kafka 本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高

2)读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据

3)顺序写磁盘

Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，

为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这

与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

32 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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4)页缓存 + 零拷贝技术

kafka

Application

Cache

kernel space

Page Cache

页缓存

Socket Cache

网卡(NIC)

File

页缓存 + 零拷贝技术

零拷贝：Kafka的数据加工处理操作交由Kafka生产者和Kafka消费者处理。Kafka Broker应用层不关心存储的数据，所以就不用

走应用层，传输效率高。

生产者

消费者

非零拷贝工作流程(假设)

kafka

kernel space

Page Cache

页缓存

网卡(NIC)

File

生产者

消费者

零拷贝工作流程(实际)

PageCache页缓存：Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入

PageCache。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果找不到，再去磁盘中读取。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存

都当做了磁盘缓存来使用。

1.5.12 自动创建主题

如果 Broker 端配置参数 auto.create.topics.enable 设置为 true(默认值是 true)，那么当生

产者向一个未创建的主题发送消息时，会自动创建一个分区数为 num.partitions(默认值为

1)、副本因子为 default.replication.factor(默认值为 1)的主题。除此之外，当一个消费者开

始从未知主题中读取消息时，或者当任意一个客户端向未知主题发送元数据请求时，都会自

动创建一个相应主题。这种创建主题的方式是非预期的，增加了主题管理和维护的难度。生

产环境建议将该参数设置为 false。

(1)向一个没有提前创建 five 主题发送数据

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --

bootstrap-server hadoop102:9092 --topic five

>hello world 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(2)查看 five 主题的详情

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server

hadoop102:9092 --describe --topic five

1.5.13 副本数设定

一般我们设置成 2 个或 3 个，很多企业设置为 2 个。

副本的优势：提高可靠性；副本劣势：增加了网络 IO 传输。

1.5.14 Kakfa 分区数

(1)创建一个只有 1 个分区的 Topic。

(2)测试这个 Topic 的 Producer 吞吐量和 Consumer 吞吐量。

(3)假设他们的值分别是 Tp 和 Tc，单位可以是 MB/s。

(4)然后假设总的目标吞吐量是 Tt，那么分区数 = Tt / min(Tp，Tc)。

例如：Producer 吞吐量 = 20m/s；Consumer 吞吐量 = 50m/s，期望吞吐量 100m/s；

分区数 = 100 / 20 = 5 分区

分区数一般设置为：3-10 个

分区数不是越多越好，也不是越少越好，需要搭建完集群，进行压测，再灵活调整分区

个数。

1.5.15 Kafka 增加分区

1)可以通过命令行的方式增加分区，但是分区数只能增加，不能减少。

2)为什么分区数只能增加，不能减少？

(1)按照 Kafka 现有的代码逻辑而言，此功能完全可以实现，不过也会使得代码的复

杂度急剧增大。

(2)实现此功能需要考虑的因素很多，比如删除掉的分区中的消息该作何处理？

 如果随着分区一起消失则消息的可靠性得不到保障；

 如果需要保留则又需要考虑如何保留，直接存储到现有分区的尾部，消息的时间戳

就不会递增，如此对于 Spark、Flink 这类需要消息时间戳(事件时间)的组件将会受到影响；

 如果分散插入到现有的分区中，那么在消息量很大的时候，内部的数据复制会占用

很大的资源，而且在复制期间，此主题的可用性又如何得到保障？

 同时，顺序性问题、事务性问题、以及分区和副本的状态机切换问题都是不得不面

对的。

34 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(3)反观这个功能的收益点却是很低，如果真的需要实现此类的功能，完全可以重新

创建一个分区数较小的主题，然后将现有主题中的消息按照既定的逻辑复制过去即可。

1.5.16 Kafka 中多少个 Topic

ODS 层：2 个

DWD 层：20 个

1.5.17 Kafka 消费者是拉取数据还是推送数据

拉取数据。

1.5.18 Kafka 消费端分区分配策略

Kafka cluster

Partition-0

broker-0

Partition-1

broker-1

Partition-2

broker-2

Partition-3

broker-3

Partition-4

broker-4

Partition-5

broker-5

Partition-6

broker-6

Consumer2

Consumer1

Consumer0

Range 是对每个 topic 而言的。

首先对同一个 topic 里面的分区按照序号进行排序，并

对消费者按照字母顺序进行排序。

假如现在有 7 个分区，3 个消费者，排序后的分区将会

是0,1,2,3,4,5,6；消费者排序完之后将会是C0,C1,C2。

例如，7/3 = 2 余 1 ，除不尽，那么消费者 C0 便会多

消费 1 个分区。 8/3=2余2，除不尽，那么C0和C1分别多

消费一个。

通过 partitions数/consumer数来决定每个消费者应该

消费几个分区。如果除不尽，那么前面几个消费者将会多

消费 1 个分区。

分区分配策略之Range

注意：如果只是针对 1 个 topic 而言，C0消费者多消费1

个分区影响不是很大。但是如果有 N 多个 topic，那么针对每

个 topic，消费者 C0都将多消费 1 个分区，topic越多，C0消

费的分区会比其他消费者明显多消费 N 个分区。

容易产生数据倾斜！

0，1，2

3，4

5，6

Kafka cluster

Partition-0

broker-0

Partition-1

broker-1

Partition-2

broker-2

Partition-3

broker-3

Partition-4

broker-4

Partition-5

broker-5

Partition-6

broker-6

Consumer3

Consumer2

Consumer1

分区分配策略之RoundRobin

RoundRobin 针对集群中所有Topic而言。

RoundRobin 轮询分区策略，是把所有的 partition 和所有的

consumer 都列出来，然后按照 hashcode 进行排序，最后

通过轮询算法来分配 partition 给到各个消费者。

0，3，6

1，4

2，5 尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

粘性分区：

该分区分配算法是最复杂的一种，可以通过 partition.assignment.strategy 参数去设置，

从 0.11 版本开始引入，目的就是在执行新分配时，尽量在上一次分配结果上少做调整，其

主要实现了以下 2 个目标：

(1)Topic Partition 的分配要尽量均衡。

(2)当 Rebalance 发生时，尽量与上一次分配结果保持一致。

注意：当两个目标发生冲突的时候，优先保证第一个目标，这样可以使分配更加均匀，

其中第一个目标是 3 种分配策略都尽量去尝试完成的，而第二个目标才是该算法的精髓所

在。

1.5.19 消费者再平衡的条件

1)Rebalance 的触发条件有三种

(1)当 Consumer Group 组成员数量发生变化(主动加入、主动离组或者故障下线等)。

(2)当订阅主题的数量或者分区发生变化。

broker0

Kafka cluster

Producer

TopicA-Partition0

TopicA-Partition1

broker1

broker2

TopicA-Partition2

消费者组初始化流程

数据100T

Consumer

group

Leader

coordinator

1、coordinator：辅助实现消费者组的初始化和分区的分配。

coordinator节点选择 = groupid的hashcode值 % 50( __consumer_offsets的分区数量)

例如： groupid的hashcode值 = 1，1% 50 = 1，那么__consumer_offsets 主题的1号分区，在哪个broker上，就选择这个节点的coordinator

作为这个消费者组的老大。消费者组下的所有的消费者提交offset的时候就往这个分区去提交offset。

1)每个consumer都

发送JoinGroup请求

2)选出一个

consumer作为leader

Leader

3)把要消费的topic情况

发送给leader 消费者

4)leader会负

责制定消费方案

5)把消费方案发给coordinator

6)Coordinator就把消费方

案下发给各个consumer

7)每个消费者都会和coordinator保持心跳(默认3s)，一旦超时

(session.timeout.ms=45s)，该消费者会被移除，并触发再平衡；

或者消费者处理消息的时间过长(max.poll.interval.ms5分钟)，也

会触发再平衡

__consumer_off

sets-partition0

fsets __consumer_of

-partition1

__consumer_off

sets-partition2

2)消费者故障下线的情况

参数名称

描述

session.timeout.ms

Kafka 消费者和 coordinator 之间连接超时时间，默认 45s。超过

该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。

max.poll.interval.ms

消费者处理消息的最大时长，默认是 5 分钟。超过该值，该消尚硅谷大数据技术之高频面试题

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费者被移除，消费者组执行再平衡。

3)主动加入消费者组

在现有集中增加消费者，也会触发 Kafka 再平衡。注意，如果下游是 Flink，Flink 会自

己维护 offset，不会触发 Kafka 再平衡。

1.5.20 指定 Offset 消费

可以在任意 offset 处消费数据。

kafkaConsumer.seek(topic, 1000);

1.5.21 指定时间消费

可以通过时间来消费数据。

HashMap timestampToSearch = new HashMap<>();

timestampToSearch.put(topicPartition, System.currentTimeMillis() -

1 * 24 * 3600 * 1000);

kafkaConsumer.offsetsForTimes(timestampToSearch);

1.5.22 Kafka 监控

公司自己开发的监控器。

开源的监控器：KafkaManager、KafkaMonitor、KafkaEagle。

1.5.23 Kafka 数据积压

1)发现数据积压

通过 Kafka 的监控器 Eagle，可以看到消费 lag，就是积压情况：

2)解决

(1)消费者消费能力不足

① 可以考虑增加 Topic 的分区数，并且同时提升消费组的消费者数量，消费者数 = 分

37 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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区数。(两者缺一不可)。

增加分区数；

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server

hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 3

② 提高每批次拉取的数量，提高单个消费者的消费能力。

参数名称

描述

fetch.max.bytes

默认 Default: 52428800(50 m)。消费者获取服务器端一批消息最大

的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值(50m)仍然可以拉

取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受

message.max.bytes (broker config)or max.message.bytes (topic

config)影响。

max.poll.records 一次 poll 拉取数据返回消息的最大条数，默认是 500 条

(2)消费者处理能力不行

①消费者，调整 fetch.max.bytes 大小，默认是 50m。

②消费者，调整 max.poll.records 大小，默认是 500 条。

如果下游是 Spark、Flink 等计算引擎，消费到数据之后还要进行计算分析处理，当处理

能力跟不上消费能力时，会导致背压的出现，从而使消费的速率下降。

需要对计算性能进行调优(看 Spark、Flink 优化)。

(3)消息积压后如何处理

某时刻，突然开始积压消息且持续上涨。这种情况下需要你在短时间内找到消息积压的

原因，迅速解决问题。

导致消息积压突然增加，只有两种：发送变快了或者消费变慢了。

假如赶上大促或者抢购时，短时间内不太可能优化消费端的代码来提升消费性能，此时

唯一的办法是通过扩容消费端的实例数来提升总体的消费能力。如果短时间内没有足够的服

务器资源进行扩容，只能降级一些不重要的业务，减少发送方发送的数据量，最低限度让系

统还能正常运转，保证重要业务服务正常。

假如通过内部监控到消费变慢了，需要你检查消费实例，分析一下是什么原因导致消费

变慢？

①优先查看日志是否有大量的消费错误。

②此时如果没有错误的话，可以通过打印堆栈信息，看一下你的消费线程卡在哪里「触尚硅谷大数据技术之高频面试题

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发死锁或者卡在某些等待资源」。

1.5.24 如何提升吞吐量

如何提升吞吐量？

1)提升生产吞吐量

(1)buffer.memory：发送消息的缓冲区大小，默认值是 32m，可以增加到 64m。

(2)batch.size：默认是 16k。如果 batch 设置太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下降；

如果 batch 太大，会导致一条消息需要等待很久才能被发送出去，增加网络延时。

(3)linger.ms，这个值默认是 0，意思就是消息必须立即被发送。一般设置一个 5-100

毫秒。如果 linger.ms 设置的太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下降；如果 linger.ms 太长，

会导致一条消息需要等待很久才能被发送出去，增加网络延时。

(4)compression.type：默认是 none，不压缩，但是也可以使用 lz4 压缩，效率还是不

错的，压缩之后可以减小数据量，提升吞吐量，但是会加大 producer 端的 CPU 开销。

2)增加分区

3)消费者提高吞吐量

(1)调整 fetch.max.bytes 大小，默认是 50m。

(2)调整 max.poll.records 大小，默认是 500 条。

1.5.25 Kafka 中数据量计算

每天总数据量 100g，每天产生 1 亿条日志，10000 万/24/60/60=1150 条/每秒钟

平均每秒钟：1150 条

低谷每秒钟：50 条

高峰每秒钟：1150 条 *(2-20 倍)= 2300 条 - 23000 条

每条日志大小：0.5k - 2k(取 1k)

每秒多少数据量：2.0M - 20MB

1.5.26 Kafka 的机器数量

Kafka 集群机器的数量取决于：生产者和消费者实际的吞吐量，以及单台服务器的吞吐

量(包括磁盘和网络)。下面介绍一个简单使用的估算模型：

 假定生产者写入的速度为：W(MB/s)

 写入的 Topic 的副本数为：R

39 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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 同一 Topic 的消费者组的个数为：C

因为副本同步以及多个消费者组都会占用整个集群的吞吐量，综合考虑后，可得到如下

结论：

 总的数据写入速度应为 W*R(考虑副本同步)

 总的数据读取速度应为 W*(R-1+C)(考虑副本同步和多个消费者组)

所以可得到以下结论：

 磁盘的总吞吐量为 W*R+ W*(R-1+C)

 网络的写吞吐量为 W*R

 读吞吐量为 W*(R-1+C)

需要注意的是，Kafka 充分利用了 PageCache 缓存生产者写入的数据，所以读数据(包

括费者和副本同步)时，不一定发生磁盘 IO。所以实际情况下，磁盘的总吞吐量一定是小

于 W*R+ W*(R-1+C)的，此处按最坏的情况进行估算。

假如单个服务器的配置如下：

网卡：全双工千兆网卡(可提供 125M/s 的读写速率)

磁盘：机械硬盘(可提供 300M/s 的读写速率)

若 W=100M/s，R=2，C=1，则可得到

 磁盘的总吞吐量为 W*R+ W*(R-1+C)=400M/s

 网络的写吞吐量为 W*R=200M/s

 读吞吐量为 W*(R-1+C)=200M/s

所以可计算出至少需要两台节点，考虑到网络协议的开销(除了发送实际数据，还会有

一些其他信息，例如 ACK 等)，通常可将计算结果成 2。

所以需要的节点数为：2~4。

1.5.27 Kafka 如何压测？

用 Kafka 官方自带的脚本，对 Kafka 进行压测。

 生产者压测：kafka-producer-perf-test.sh

 消费者压测：kafka-consumer-perf-test.sh

1)Kafka Producer 压力测试

(1)创建一个 test Topic，设置为 3 个分区 3 个副本

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server

hadoop102:9092 --create --replication-factor 3 --partitions 3 --

topic test 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(2)在/opt/module/kafka/bin 目录下面有这两个文件。我们来测试一下

[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --

topic test --record-size 1024 --num-records 1000000 --throughput

10000

--producer-props

bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092

batch.size=16384 linger.ms=0

参数说明：

 record-size 是一条信息有多大，单位是字节，本次测试设置为 1k。

 num-records 是总共发送多少条信息，本次测试设置为 100 万条。

 throughput 是每秒多少条信息，设成-1，表示不限流，尽可能快的生产数据，可测

出生产者最大吞吐量。本次实验设置为每秒钟 1 万条。

 producer-props 后面可以配置生产者相关参数，batch.size 配置为 16k。

输出结果：

ap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 batch.size=16384

linger.ms=0

37021 records sent, 7401.2 records/sec (7.23 MB/sec), 1136.0 ms avg latency,

1453.0 ms max latency.

。。。。。。

33570 records sent, 6714.0 records/sec (6.56 MB/sec), 4549.0 ms avg latency,

5049.0 ms max latency.

1000000 records sent, 9180.713158 records/sec (8.97 MB/sec), 1894.78 ms avg

latency, 5049.00 ms max latency, 1335 ms 50th, 4128 ms 95th, 4719 ms 99th,

5030 ms 99.9th.

(3)调整 batch.size 大小

(4)调整 linger.ms 时间

(5)调整压缩方式

(6)调整缓存大小

2)Kafka Consumer 压力测试

(1)修改/opt/module/kafka/config/consumer.properties 文件中的一次拉取条数为 500

max.poll.records=500

(2)消费 100 万条日志进行压测

[atguigu@hadoop105 kafka]$ bin/kafka-consumer-perf-test.sh --

bootstrap-server hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --

topic test --messages 1000000 --consumer.config

config/consumer.properties

参数说明：

 --bootstrap-server 指定 Kafka 集群地址

 --topic 指定 topic 的名称

 --messages 总共要消费的消息个数。本次实验 100 万条。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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输出结果：

start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg,

nMsg.sec, rebalance.time.ms, fetch.time.ms, fetch.MB.sec, fetch.nMsg.sec

2022-01-20 09:58:26:171, 2022-01-20 09:58:33:321, 977.0166, 136.6457, 1000465,

139925.1748, 415, 6735, 145.0656, 148547.1418

(3)一次拉取条数为 2000

(4)调整 fetch.max.bytes 大小为 100m

1.5.28 磁盘选择

kafka 底层主要是顺序写，固态硬盘和机械硬盘的顺序写速度差不多。

建议选择普通的机械硬盘。

每天总数据量：1 亿条 * 1k ≈ 100g

100g * 副本 2 * 保存时间 3 天 / 0.7 ≈ 1T

建议三台服务器硬盘总大小，大于等于 1T。

1.5.29 内存选择

Kafka 内存组成：堆内存 + 页缓存

1)Kafka 堆内存建议每个节点：10g ~ 15g

在 kafka-server-start.sh 中修改

if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then

export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx10G -Xms10G"

(1)查看 Kafka 进程号

[atguigu@hadoop102 kafka]$ jps

2321 Kafka

5255 Jps

1931 QuorumPeerMain

(2)根据 Kafka 进程号，查看 Kafka 的 GC 情况

[atguigu@hadoop102 kafka]$ jstat -gc 2321 1s 10

S0C S1C S0U S1U EC EU OC OU MC MU CCSC CCSU YGC YGCT FGC FGCT GCT

0.0 7168.0 0.0 7168.0 103424.0 60416.0 1986560.0 148433.5 52092.0 46656.1 6780.0 6202.2 13 0.531 0 0.000 0.531

0.0 7168.0 0.0 7168.0 103424.0 61440.0 1986560.0 148433.5 52092.0 46656.1 6780.0 6202.2 13 0.531 0 0.000 0.531

参数说明：

YGC：年轻代垃圾回收次数；尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(3)根据 Kafka 进程号，查看 Kafka 的堆内存

[atguigu@hadoop102 kafka]$ jmap -heap 2321

… …

Heap Usage:

G1 Heap:

regions = 2048

capacity = 2147483648 (2048.0MB)

used = 246367744 (234.95458984375MB)

free = 1901115904 (1813.04541015625MB)

11.472392082214355% used

2)页缓存：

页缓存是 Linux 系统服务器的内存。我们只需要保证 1 个 segment(1g)中 25%的数据

在内存中就好。

每个节点页缓存大小 =(分区数 * 1g * 25%)/ 节点数。例如 10 个分区，页缓存大小

=(10 * 1g * 25%)/ 3 ≈ 1g

建议服务器内存大于等于 11G。

1.5.30 CPU 选择

1)默认配置

num.io.threads = 8 负责写磁盘的线程数。

num.replica.fetchers = 1 副本拉取线程数。

num.network.threads = 3 数据传输线程数。

2)建议配置

此外还有后台的一些其他线程，比如清理数据线程，Controller 负责感知和管控整个集

群的线程等等，这样算，每个 Broker 都会有上百个线程存在。根据经验，4 核 CPU 处理几

十个线程在高峰期会打满，8 核勉强够用，而且再考虑到集群上还要运行其他的服务，所以

部署 Kafka 的服务器一般建议在 16 核以上可以应对一两百个线程的工作，如果条件允许，

给到 24 核甚至 32 核就更好。

num.io.threads = 16 负责写磁盘的线程数。

num.replica.fetchers = 2 副本拉取线程数。

num.network.threads = 6 数据传输线程数。

服务器建议购买 32 核 CPU 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.5.31 网络选择

网络带宽 = 峰值吞吐量 ≈ 20MB/s ，选择千兆网卡即可。

100Mbps 单位是 bit；10M/s 单位是 byte ; 1byte = 8bit，100Mbps/8 = 12.5M/s。

一般百兆的网卡(100Mbps)、千兆的网卡(1000Mbps)、万兆的网卡(10000Mbps)。

100Mbps 单位是 bit；10M/s 单位是 byte ; 1byte = 8bit，100Mbps/8 = 12.5M/s。

通常选用千兆或者是万兆网卡。

1.5.32 Kafka 挂掉

在生产环境中，如果某个 Kafka 节点挂掉。

正常处理办法：

(1)先看日志，尝试重新启动一下，如果能启动正常，那直接解决。

(2)如果重启不行，检查内存、CPU、网络带宽。调优=》调优不行增加资源

(3)如果将 Kafka 整个节点误删除，如果副本数大于等于 2，可以按照服役新节点的

方式重新服役一个新节点，并执行负载均衡。

1.5.33 服役新节点退役旧节点

可以通过 bin/kafka-reassign-partitions.sh 脚本服役和退役节点。

1.5.34 Kafka 单条日志传输大小

Kafka 对于消息体的大小默认为单条最大值是 1M 但是在我们应用场景中，常常会出现

一条消息大于 1M，如果不对 Kafka 进行配置。则会出现生产者无法将消息推送到 Kafka 或

消费者无法去消费 Kafka 里面的数据，这时我们就要对 Kafka 进行以下配置：server.properties

参数名称

描述

message.max.bytes

默认 1m，Broker 端接收每个批次消息最大值。

max.request.size

默认 1m，生产者发往 Broker 每个请求消息最大值。针对 Topic

级别设置消息体的大小。

replica.fetch.max.bytes

默认 1m，副本同步数据，每个批次消息最大值。

fetch.max.bytes

默认 Default: 52428800(50 m)。消费者获取服务器端一批消息尚硅谷大数据技术之高频面试题

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最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值(50m)仍

然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一

批次的大小受 message.max.bytes ( broker config ) or

max.message.bytes (topic config)影响。

1.5.35 Kafka 参数优化

重点调优参数：

(1)buffer.memory 32m

(2)batch.size：16k

(3)linger.ms 默认 0 调整 5-100ms

(4)compression.type 采用压缩 snappy

(5)消费者端调整 fetch.max.bytes 大小，默认是 50m。

(6)消费者端调整 max.poll.records 大小，默认是 500 条。

(7)单条日志大小：message.max.bytes、max.request.size、replica.fetch.max.bytes 适

当调整 2-10m

(8)Kafka 堆内存建议每个节点：10g ~ 15g

在 kafka-server-start.sh 中修改

if [ "x$KAFKA_HEAP_OPTS" = "x" ]; then

export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx10G -Xms10G"

(9)增加 CPU 核数

num.io.threads = 8 负责写磁盘的线程数

num.replica.fetchers = 1 副本拉取线程数

num.network.threads = 3 数据传输线程数

(10)日志保存时间 log.retention.hours 3 天

(11)副本数，调整为 2 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.6 Hive

1.6.1 Hive 的架构

Hadoop

HDFS

atguigu

MapReduce

Yarn

Hive

Driver

1.用户创建table，create table …

HDFS

atguigu 2

还有Tez / Spark等计算引擎

相关参数如下：

启用 map-side 聚合，默认是

true

set hive.map.aggr=true;

--用于检测源表数据是否适合进行 map-side 聚合。检测的方法是：先对若干条数据进行

map-side 聚合，若聚合后的条数和聚合前的条数比值小于该值，则认为该表适合进行 map

side 聚合；否则，认为该表数据不适合进行 map-side 聚合，后续数据便不再进行 map

side

聚合。

set hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5;

-用于检测源表是否适合 map-side 聚合的条数。

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;

--map-side 聚合所用的 hash table，占用 map task 堆内存的最大比例，若超出该

值，则会对 hash table 进行一次 flush。

set hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold=0.9;

1.6.9.2 Map Join

Hive 中默认最稳定的 Join 算法是 Common Join。其通过一个 MapReduce Job 完成一个

Join 操作。Map 端负责读取 Join 操作所需表的数据，并按照关联字段进行分区，通过 Shuffle，

将其发送到 Reduce 端，相同 key 的数据在 Reduce 端完成最终的 Join 操作。

优化 Join 的最为常用的手段就是 Map Join，其可通过两个只有 Map 阶段的 Job 完成一

个 join 操作。第一个 Job 会读取小表数据，将其制作为 Hash Table，并上传至 Hadoop 分

布式缓存(本质上是上传至 HDFS)。第二个 Job 会先从分布式缓存中读取小表数据，并缓

存在 Map Task 的内存中，然后扫描大表数据，这样在 map 端即可完成关联操作。

注：由于 Map Join 需要缓存整个小标的数据，故只适用于大表 Join 小表的场景。

Distributed Cach

(HDFS)

Map Join原理

Map 1

Map Task

制作Hash Table

HDFS

small

table

big

table

Hash

Table

Map 2

Map Task

缓存Hash Table

Map Task

缓存Hash Table

拉取小表数据并缓存

扫描大表数据并完成Join操作

相关参数如下：尚硅谷大数据技术之高频面试题

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启动 Map Join 自动转换

set hive.auto.convert.join=true;

开启无条件转 Map Join

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;

--无条件转 Map Join 小表阈值，默认值 10M，推荐设置为 Map Task 总内存的三分之一

到二分之一

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;

1.6.9.3 SMB Map Join

上节提到，Map Join 只适用于大表 Join 小表的场景。若想提高大表 Join 大表的计算效

率，可使用 Sort Merge Bucket Map Join。

需要注意的是 SMB Map Join 有如下要求：

(1)参与 Join 的表均为分桶表，且分桶字段为 Join 的关联字段。

(2)两表分桶数呈倍数关系。

(3)数据在分桶内是按关联字段有序的。

SMB Join 的核心原理如下：只要保证了上述三点要求的前两点，就能保证参与 Join 的

两张表的分桶之间具有明确的关联关系，因此就可以在两表的分桶间进行 Join 操作了。

Bucket对应关系

Table A

Table B

Bucket A-0

Bucket A-1

Bucket A-2

Bucket A-3

Bucket B-0

Bucket B-1

若能保证第三点，也就是参与 Join 的数据是有序的，这样就能使用数据库中常用的 Join

算法之一——Sort Merge Join 了，Merge Join 原理如下：尚硅谷大数据技术之高频面试题

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Sort Merge Join原理

order_detail

order_id

user_id

product_id

total_amount

1001

25.20

1002

33.10

1003

45.10

1004

44.90

1005

33.02

1006

100.10

user_info

user_id

gender

name

男

张三

女

李四

女

王五

男

赵六

女

小红

order_id

user_id

product_id

total_amount

user_id

gender

name

1006

100.10

1004

44.90

1005

33.02

1002

33.10

1003

45.10

1001

25.20

男

赵六

女

王五

女

王五

女

李四

女

李四

男

张三

join

order_detail.user_id=user_info.user_id

在满足了上述三点要求之后，就能使用 SMB Map Join 了。

Sort Merge Bucket Map Join

Map

HDFS

表A

表B

Map Task

A-bucket-1

B-bucket-1

Map Task

A-bucket-0

B-bucket-0

sort merge join

A-bucket-0

A-bucket-1

B-bucket-1

B-bucket-0

由于 SMB Map Join 无需构建 Hash Table 也无需缓存小表数据，故其对内存要求很低。

适用于大表 Join 大表的场景。

1.6.9.4 Reduce 并行度

Reduce 端的并行度，也就是 Reduce 个数，可由用户自己指定，也可由 Hive 自行根据

该 MR Job 输入的文件大小进行估算。

Reduce 端的并行度的相关参数如下：

指定 Reduce 端并行度，默认值为

-1，表示用户未指定

set mapreduce.job.reduces; 尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

Reduce 端并行度最大值

set hive.exec.reducers.max;

单个 Reduce Task 计算的数据量，用于估算 Reduce

并行度

set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer;

Reduce 端并行度的确定逻辑如下：

若指定参数 mapreduce.job.reduces 的值为一个非负整数，则 Reduce 并行度为指定

值。否则，Hive 自行估算 Reduce 并行度，估算逻辑如下：

假设 Job 输入的文件大小为 totalInputBytes

参数 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 的值为 bytesPerReducer。

参数 hive.exec.reducers.max 的值为 maxReducers。

则 Reduce 端的并行度为：

min ( �

� , )

根据上述描述，可以看出，Hive 自行估算 Reduce 并行度时，是以整个 MR Job 输入的

文件大小作为依据的。因此，在某些情况下其估计的并行度很可能并不准确，此时就需要用

户根据实际情况来指定 Reduce 并行度了。

需要说明的是：若使用 Tez 或者是 Spark 引擎，Hive 可根据计算统计信息(Statistics)

估算 Reduce 并行度，其估算的结果相对更加准确。

1.6.9.5 小文件合并

若 Hive 的 Reduce 并行度设置不合理，或者估算不合理，就可能导致计算结果出现大量

的小文件。该问题可由小文件合并任务解决。其原理是根据计算任务输出文件的平均大小进

行判断，若符合条件，则单独启动一个额外的任务进行合并。

相关参数如下：

set hive.map.aggr=true;

set hive.map.aggr.hash.min.reduction=0.5; 尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

set hive.groupby.mapaggr.checkinterval=100000;

set hive.map.aggr.hash.force.flush.memory.threshold=0.9;

(3)Skew-GroupBy 优化

Skew-GroupBy 是 Hive 提供的一个专门用来解决分组聚合导致的数据倾斜问题的方

案。其原理是启动两个 MR 任务，第一个 MR 按照随机数分区，将数据分散发送到 Reduce，

并完成部分聚合，第二个 MR 按照分组字段分区，完成最终聚合。

相关参数如下：

启用分组聚合数据倾斜优化

set hive.groupby.skewindata=true;

2)Join 导致的数据倾斜

若 Join 操作使用的是 Common Join 算法，就会通过一个 MapReduce Job 完成计算。

Map 端负责读取 Join 操作所需表的数据，并按照关联字段进行分区，通过 Shuffle，将其

发送到 Reduce 端，相同 key 的数据在 Reduce 端完成最终的 Join 操作。

如果关联字段的值分布不均，就可能导致大量相同的 key 进入同一 Reduce，从而导致

数据倾斜问题。

由 Join 导致的数据倾斜问题，有如下解决思路：

(1)Map Join

使用 Map Join 算法，Join 操作仅在 Map 端就能完成，没有 Shuffle 操作，没有

Reduce 阶段，自然不会产生 Reduce 端的数据倾斜。该方案适用于大表 Join 小表时发生数

据倾斜的场景。

相关参数如下：

set hive.auto.convert.join=true;

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;

set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=10000000;

(2)Skew Join

若参与 Join 的两表均为大表，Map Join 就难以应对了。此时可考虑 Skew Join，其核

心原理是 Skew Join 的原理是，为倾斜的大 key 单独启动一个 Map Join 任务进行计算，其

余 key 进行正常的 Common Join。原理图如下：尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

相关参数如下：

-启用 skew join 优化

set hive.optimize.skewjoin=true;

-触发 skew join 的阈值，若某个 key

的行数超过该参数值，则触发

set hive.skewjoin.key=100000;

3)调整 SQL 语句

若参与 Join 的两表均为大表，其中一张表的数据是倾斜的，此时也可通过以下方式对

SQL 语句进行相应的调整。

假设原始 SQL 语句如下：A，B 两表均为大表，且其中一张表的数据是倾斜的。

hive (default)>

select

from A

join B

on A.id=B.id;

其 Join 过程如下：尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

A表:

1001,a1

1001,a2

B表:

1001,b1

Reducer

1001,a1

1001,a2

1001,b1

1001,a1--1001,b1

1001,a2--1001,b1

未经优化的大表与大表JOIN

图中 1001 为倾斜的大 key，可以看到，其被发往了同一个 Reduce 进行处理。

调整 SQL 语句如下：

hive (default)>

select

from(

select --打散操作

concat(id,'_',

cast(rand()*2 as int)) id,

value

from A

)ta

join(

select --扩容操作

concat(id,'_',

0) id,

value

from B

union all

select

concat(id,'_',1) id,

value

from B

)tb

on ta.id=tb.id;

调整之后的 SQL 语句执行计划如下图所示：尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

A表:

1001,a1

1001,a2

B表:

1001,b1

Reducer

1001,a1--1001,b1

1001,a2--1001,b1

优化后的大表与大表JOIN

1001_0,a1

1001_1,a2

加随机数打散

1001_0,b1

1001_1,b1

加随机数扩容

1001_0,a1 1001_0,b1

1001_1,a2 1001_1,b1

1.6.11 Hive 的数据中含有字段的分隔符怎么处理？

Hive 默认的字段分隔符为 Ascii 码的控制符\001(^A)，建表的时候用 fields terminated

by '\001'。注意：如果采用\t 或者\001 等为分隔符，需要要求前端埋点和 JavaEE 后台传递过

来的数据必须不能出现该分隔符，通过代码规范约束。

一旦传输过来的数据含有分隔符，需要在前一级数据中转义或者替换(ETL)。通常采

用 Sqoop 和 DataX 在同步数据时预处理。

id name age

1 zs 18

2 li 分隔符 si 19

1.6.12 MySQL 元数据备份

元数据备份(重点，如数据损坏，可能整个集群无法运行，至少要保证每日零点之后备

份到其它服务器两个复本)。

(1)MySQL 备份数据脚本(建议每天定时执行一次备份元数据)

#/bin/bash

#常量设置

MYSQL_HOST='hadoop102'

MYSQL_USER='root'

MYSQL_PASSWORD='000000'

# 备份目录，需提前创建

BACKUP_DIR='/root/mysql-backup'

# 备份天数，超过这个值，最旧的备份会被删除

FILE_ROLL_COUNT='7' 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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# 备份 MySQL 数据库

[ -d "${BACKUP_DIR}" ] || exit 1

mysqldump \

--all-databases \

--opt \

--single-transaction \

--source-data=2 \

--default-character-set=utf8 \

-h"${MYSQL_HOST}" \

-u"${MYSQL_USER}" \

-p"${MYSQL_PASSWORD}" | gzip > "${BACKUP_DIR}/$(date +%F).gz"

if [ "$(ls "${BACKUP_DIR}" | wc -l )" -gt "${FILE_ROLL_COUNT}" ]

then

ls "${BACKUP_DIR}" | sort |sed -n 1p | xargs -I {} -n1 rm -rf

"${BACKUP_DIR}"/{}

(2)MySQL 恢复数据脚本

#/bin/bash

#常量设置

MYSQL_HOST='hadoop102'

MYSQL_USER='root'

MYSQL_PASSWORD='000000'

BACKUP_DIR='/root/mysql-backup'

# 恢复指定日期，不指定就恢复最新数据

RESTORE_DATE=''

[ "${RESTORE_DATE}" ] && BACKUP_FILE="${RESTORE_DATE}.gz" ||

BACKUP_FILE="$(ls ${BACKUP_DIR} | sort -r | sed -n 1p)"

gunzip "${BACKUP_DIR}/${BACKUP_FILE}" --stdout | mysql \

-h"${MYSQL_HOST}" \

-u"${MYSQL_USER}" \

-p"${MYSQL_PASSWORD}"

1.6.13 如何创建二级分区表？

create table dept_partition2(

deptno int, -- 部门编号

dname string, -- 部门名称

)

partitioned by (day string, hour string)

row format delimited fields terminated by '\t';

1.6.14 Union 与 Union all 区别

(1)union 会将联合的结果集去重，效率较 union all 差

(2)union all 不会对结果集去重，所以效率高尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.7 Datax

1.7.1 DataX 与 Sqoop 区别

1)DataX 与 Sqoop 都是主要用于离线系统中批量同步数据处理场景。

2)DataX 和 Sqoop 区别如下：

(1)DataX 底层是单进程多线程；Sqoop 底层是 4 个 Map；

(2)数据量大的场景优先考虑 Sqoop 分布式同步；数据量小的场景优先考虑 DataX，

完全基于内存；DataX 数据量大，可以使用多个 DataX 实例，每个实例负责一部分(手动划

分)。

(3)Sqoop 是为 Hadoop 而生的，对 Hadoop 相关组件兼容性比较好；Datax 是插件化

开发，支持的 Source 和 Sink 更多一些。

(4)Sqoop 目前官方不在升级维护；DataX 目前阿里在升级维护

(5)关于运行日志与统计信息，DataX 更丰富，Sqoop 基于 Yarn 不容易采集

1.7.2 速度控制

1)关键优化参数如下：

参数

说明

job.setting.speed.channel

总并发数

job.setting.speed.record

总 record 限速

job.setting.speed.byte

总 byte 限速

core.transport.channel.speed.record 单个 channel 的 record 限速，默认值为 10000(10000 条/s)

core.transport.channel.speed.byte

单个 channel 的 byte 限速，默认值 1024*1024(1M/s)

2)生效优先级：

(1)全局 Byte 限速 / 单 Channel Byte 限速

(2)全局 Record 限速 / 单 Channel Record 限速

两个都设置，取结果小的

(3)上面都没设置，总 Channel 数的设置生效

3)项目配置：只设置总 channel 数=5，基本可以跑满网卡带宽。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.7.3 内存调整

建议将内存设置为 4G 或者 8G，这个也可以根据实际情况来调整。

调整 JVM xms xmx 参数的两种方式：一种是直接更改 datax.py 脚本；另一种是在启动

的时候，加上对应的参数，如下：

python datax/bin/datax.py --jvm="-Xms8G -Xmx8G" /path/to/your/job.json

1.7.4 空值处理

1)MySQL(null) => Hive (\N) 要求 Hive 建表语句

解决该问题的方案有两个：

(1)修改 DataX HDFS Writer 的源码，增加自定义 null 值存储格式的逻辑，可参考

https://blog.csdn.net/u010834071/article/details/105506580。

(2)在 Hive 中建表时指定 null 值存储格式为空字符串('')，例如：

DROP TABLE IF EXISTS base_province;

CREATE EXTERNAL TABLE base_province

(

`id` STRING COMMENT '编号',

`name` STRING COMMENT '省份名称',

`region_id` STRING COMMENT '地区 ID',

`area_code` STRING COMMENT '地区编码',

`iso_code` STRING COMMENT '旧版 ISO-3166-2 编码，供可视化使用',

`iso_3166_2` STRING COMMENT '新版 IOS-3166-2 编码，供可视化使用'

) COMMENT '省份表'

ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t'

NULL DEFINED AS ''

LOCATION '/base_province/';

2)Hive(\N) => MySQL (null)

"reader": {

"name": "hdfsreader",

"parameter": {

"defaultFS": "hdfs://hadoop102:8020",

"path": "/base_province",

"column": [

"*"

"fileType": "text",

"compress": "gzip",

"encoding": "UTF-8",

"nullFormat": "\\N",

"fieldDelimiter": "\t",

}

} 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.7.5 配置文件生成脚本

(1)一个表一个配置，如果有几千张表，怎么编写的配置？

(2)脚本使用说明

python gen_import_config.py -d database -t table

1.7.6 DataX 一天导入多少数据

1)全量同步的表如下

 活动表、优惠规则表、优惠卷表、SKU 平台属性表、SKU 销售属性表

 SPU 商品表(1-2 万)、SKU 商品表(10-20 万)、品牌表、商品一级分类、商品二

级分类、商品三级分类

 省份表、地区表

 编码字典表

以上全部加一起 30 万条，约等于 300m。

加购表(每天增量 20 万、全量 100 万 =》1g)

所以 Datax 每天全量同步的数据 1-2g 左右。

注意：金融、保险(平安、民生银行)，只有业务数据数据量大一些。

2)增量同步的表如下

 加购表(20 万)、订单表(10 万)、订单详情表(15 万)、订单状态表、支付

表(9 万)、退单表(1000)、退款表(1000)

 订单明细优惠卷关联表、优惠卷领用表

 商品评论表、收藏表

 用户表、订单明细活动关联表

增量数据每天 1-2g

1.7.7 Datax 如何实现增量同步

获取今天新增和变化的数据：通过 sql 过滤，创建时间是今天或者操作时间等于今天。

1.8 Maxwell

1.8.1 Maxwell 与 Canal、FlinkCDC 的对比

1)FlinkCDC、Maxwell、Canal 都是主要用于实时系统中实时数据同步处理场景。

FlinkCDC

Maxwell

Canal 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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SQL 与数据条数关

系

SQL 影响几条出现

几条

SQL 影响几条出现

几条

只有一整条(后续可

能需要炸开)

数据初始化功能(同

步全量数据)

有(支持多库多表同

时做)

有(单表)

无

断点续传功能

有(放在 CK)

有(存在 MySQL) 有(本地)

1.8.2 Maxwell 好处

支持断点续传。

全量同步。

自动根据库名和表名把数据发往 Kafka 的对应主题。

1.8.3 Maxwell 底层原理

MySQL 主从复制。

1.8.4 全量同步速度如何

同步速度慢，全量同步建议采用 Sqoop 或者 DataX。

1.8.5 Maxwell 数据重复问题

同步历史数据时，bootstrap 引导服务需要依赖 Maxwell 进程。

同时 binlog 也在监听。

如果同步历史数据过程中，源表的数据发生改变：

=》 bootstrap 会同步到

=》 Maxwell 监听 binlog 也会同步到

数据产生重复，只能保证至少一致性。

解决：根据 type 过滤，

bootstrap 同步的 type 为 bootstrap-insert

binlog 同步的为 insert

1.9 DolphinScheduler 调度器

1.3.9 版本，支持邮件、企业微信。

2.0.3 版本，支持的报警信息更全一些，配置更容易。

3.0.0 以上版本，支持数据质量监控。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.9.1 每天集群运行多少指标?

每天跑 100 多个指标，有活动时跑 200 个左右。

1.9.2 任务挂了怎么办？

(1)运行成功或者失败都会发邮件、发钉钉、集成自动打电话。

(2)最主要的解决方案就是，看日志，解决问题。

(3)报警网站睿象云，http://www.onealert.com/

(4)双 11 和 618 活动需要 24 小时值班

1.10 Spark Core & SQL

1.10.1 Spark 运行模式

(1)Local：运行在一台机器上。测试用。

(2)Standalone：是 Spark 自身的一个调度系统。对集群性能要求非常高时用。国内

很少使用。

(3)Yarn：采用 Hadoop 的资源调度器。国内大量使用。

Yarn-client 模式：Driver 运行在 Client 上(不在 AM 里)

Yarn-cluster 模式：Driver 在 AM 上

(4)Mesos：国内很少使用。

(5)K8S：趋势，但是目前不成熟，需要的配置信息太多。

1.10.2 Spark 常用端口号

(1)4040 spark-shell 任务端口

(2)7077 内部通讯端口。类比 Hadoop 的 8020/9000

(3)8080 查看任务执行情况端口。类比 Hadoop 的 8088

(4)18080 历史服务器。类比 Hadoop 的 19888

注意：由于 Spark 只负责计算，所有并没有 Hadoop 中存储数据的端口 9870/50070。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.10.3 RDD 五大属性

RDD特性

(1)一组分区(Partition)，即是数据集的基本组成单位，标记数据是哪个分区的；

(2)一个计算每个分区的函数；

(3)RDD之间的依赖关系；

(4)一个Partitioner，即RDD的分片函数；控制分区的数据流向(键值对)

(5)一个列表，存储存取每个Partition的优先位置(preferred location)。

移动数据不如移动计算，除非资源不够。

protected def getPreferredLocations(split : Partition) : scala.Seq[String]

protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps

def compute(split: Partition, context: TaskContext): Interator[T]

protected def getPartitions:Array[Partition]

val partitioner : scala.Option[org.apache.spark.Partitioner]

partition0

partition1

Hadoop103

服务器

data1

RDD

计算逻辑

partition0

partition1

计算逻辑

新RDD

Partitioner

Hadoop104

服务器

data2

Hadoop102

服务器

1.10.4 RDD 弹性体现在哪里

主要表现为存储弹性、计算弹性、任务(Task、Stage)弹性、数据位置弹性，具体如

下：

(1)自动进行内存和磁盘切换

(2)基于 lineage 的高效容错

(3)Task 如果失败会特定次数的重试

(4)Stage 如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会只计算失败的分片

(5)Checkpoint【每次对 RDD 操作都会产生新的 RDD，如果链条比较长，计算比较

笨重，就把数据放在硬盘中】和 persist 【内存或磁盘中对数据进行复用】(检查点、持久

化)

(6)数据调度弹性：DAG Task 和资源管理无关

(7)数据分片的高度弹性 repartion

1.10.5 Spark 的转换算子(8 个)

1)单 Value

(1)map

(2)mapPartitions

(3)mapPartitionsWithIndex 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(4)flatMap

(5)groupBy

(6)filter

(7)distinct

(8)coalesce

(9)repartition

(10)sortBy

2)双 vlaue

(1)intersection

(2)union

(3)subtract

(4)zip

3)Key-Value

(1)partitionBy

(2)reduceByKey

(3)groupByKey

(4)sortByKey

(5)mapValues

(6)join

1.10.6 Spark 的行动算子(5 个)

(1)reduce

(2)collect

(3)count

(4)first

(5)take

(6)save

(7)foreach 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.10.7 map 和 mapPartitions 区别

(1)map：每次处理一条数据

(2)mapPartitions：每次处理一个分区数据

1.10.8 Repartition 和 Coalesce 区别

1)关系：

两者都是用来改变 RDD 的 partition 数量的，repartition 底层调用的就是 coalesce 方

法：coalesce(numPartitions, shuffle = true)。

2)区别：

repartition 一定会发生 Shuffle，coalesce 根据传入的参数来判断是否发生 Shuffle。

一般情况下增大 rdd 的 partition 数量使用 repartition，减少 partition 数量时使用

coalesce。

1.10.9 reduceByKey 与 groupByKey 的区别

reduceByKey：具有预聚合操作。

groupByKey：没有预聚合。

在不影响业务逻辑的前提下，优先采用 reduceByKey。

1.10.10 Spark 中的血缘

宽依赖和窄依赖。有 Shuffle 的是宽依赖。

1.10.11 Spark 任务的划分

(1)Application：初始化一个 SparkContext 即生成一个 Application；

(2)Job：一个 Action 算子就会生成一个 Job；

(3)Stage：Stage 等于宽依赖的个数加 1；

(4)Task：一个 Stage 阶段中，最后一个 RDD 的分区个数就是 Task 的个数。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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Stage任务划分

A B

RDD(textfile)

A B

RDD(flatMap)

p0 A,1

RDD(map)

p1 A,1

B,1

A,1 p0

RDD(reduceByKey)

A,1

B,1

file

collect

Shuffle

A,1

B,1

write

read

ShuffleMapStage

ResultStage

DAGScheduler

所有操作同上

1)Application = SparkContext个数

saveAs

TextFie

2)Job个数

= Action算

子个数

3)Job0的Stage个数= 宽依赖的个数+ 1 = 1 + 1

Job0

Job1

4)Job0的Task个数= 一个Stage阶段中，最后一个RDD的分区个数就是Task的个数 = 2 + 2

查找宽依赖

Stage0

Stage1

def main(args: Array[String]): Unit = {

val sc: SparkContext = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]"))

val resultRDD = sc.textFile("input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)

resultRDD.collect()

resultRDD.saveAsTextFile("output")

}

1.执行main方法->初始化sc->执行到Action算子1

2.DAGScheduler对job0切分Stage，Stage产生Task

3. TaskScheduler通

过TaskSet获取job0

的所有Task,然后序

列化发往Executor

Executor

hadoop102

1.10.12 Spark 广播变量

广播变量

object broadcast01 {

def main(args: Array[String]): Unit = {

//1.创建SparkConf并设置App名称

val conf: SparkConf = new

SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]")

//2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口

valsc: SparkContext = new SparkContext(conf)

//3.采用集合的方式，实现rdd1和list的join

val rdd: RDD[String] = sc.makeRDD(List("WARN:ClassNot Find",

"INFO:Class Not Find", "DEBUG:ClassNot Find"), 4)

val list: String = "WARN"

// 声明广播变量

val warn: Broadcast[String] = sc.broadcast(list)

val filter: RDD[String] = rdd.filter{

// log=>log.contains(list)

//获取广播变量的值

log => log.contains(warn.value)

}

filter.foreach(println)

//4.关闭连接

sc.stop()

}

Driver

Executor1

list

rdd1

rdd1.filter

task1

rdd1.filter

task2

list

不采用广播变量的方式，list

需要发往每一个task

Executor2

rdd1.filter

task3

rdd1.filter

task4

list

采用广播变量的方式，

broadcastList需要发往每一个

Executor

broadcastList

task1

task2

task4

task3

"WARN:ClassNot Find", "INFO:Class Not Find"

"DEBUG:ClassNot Find" 尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

1.10.13 SparkSQL 中 RDD、DataFrame、DataSet 三者的转换

1.10.14 Hive on Spark 和 Spark on Hive 区别

元数据

执行引擎语法

生态

Hive on Spark

MySQL

rdd

HQL

更加完善

Spark on Hive (Spark SQL ) MySQL

df ds

Spark SQL

有欠缺(权限管理、

元数据管理)

内置 Hive

derby

外置 Hive

MySQL

1.10.15 Spark 内核源码(重点)

1)提交流程(重点)

RDD

DataFrame

DataSet

case class

.toDS

.toDF

.as[case class]

.toDF

.rdd

.rdd 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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YarnCluster模式提交流程

Resource

Manager

SparkSubmit

bin/spark-submit \

--class WordCount \

--master yarn \

--deploy-mode cluster \

./WordCount.jar \

./input ./output

NodeManager

ApplicationMaster

NodeManager

CoarseGrainedExecutorBackend

(Executor)

1.1 脚本启动执行

2 启动ApplicationMaster

9. 创建Executor计算对象

4.注册AM,申请资源

3. AM根据参数，启动Driver线程并初

始化SparkContext

Driver

11.分配任务

1.2 解析参数

SparkSubmitArguments

--master

--class

1.3 创建客户端

YarnClusterApplication

Client

yarnClient

1.4 封装提交参数和命

令

bin/java

ApplicationMaster

--jar … --class …

1.5 提交任务信息

submitApplication

YarnRM

Client

5.返回资源可用列表

10 任务切分

6.1 launcherPool

6.2 ExecutorRunnalbe

(NMClient)

6.3 启动Executor

bin/java

CoarseGrainedExecutorBackend

7. 注册Executor

8. 注册成功

通信模块RPC

6.4 onStart

3.1 执行代码

3.2 初始化SC

Executor

ThreadPool

Thread

Task

Thread

Task

Thread

Task

10. 告知Executor

启动成功

Stage任务划分

A B

RDD(textfile)

A B

RDD(flatMap)

p0 A,1

RDD(map)

p1 A,1

B,1

A,1 p0

RDD(reduceByKey)

A,1

B,1

file

collect

Shuffle

A,1

B,1

write

read

ShuffleMapStage

ResultStage

DAGScheduler

所有操作同上

1)Application = SparkContext个数

saveAs

TextFie

2)Job个数

= Action算

子个数

3)Job0的Stage个数= 宽依赖的个数+ 1 = 1 + 1

Job0

Job1

4)Job0的Task个数= 一个Stage阶段中，最后一个RDD的分区个数就是Task的个数 = 2 + 2

查找宽依赖

Stage0

Stage1

def main(args: Array[String]): Unit = {

val sc: SparkContext = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]"))

val resultRDD = sc.textFile("input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)

resultRDD.collect()

resultRDD.saveAsTextFile("output")

}

1.执行main方法->初始化sc->执行到Action算子1

2.DAGScheduler对job0切分Stage，Stage产生Task

3. TaskScheduler通

过TaskSet获取job0

的所有Task,然后序

列化发往Executor

Executor

hadoop102 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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Task任务调度执行

RDD

Code

JobSubmitted

Event

eventProcessLoop

DAGScheduler

根据宽依赖做Stage划分；

根据分区数做Task划分

TaskSet

TaskScheduler

(任务调度)

SchedulableBuilder(FIFO/Fair)

SchedulerBackend

(通信后台)

TransportClient

reviveOffers

Inbox

Outbox

ExecutorBackend

Netty

TransportServer

Inbox

Outbox

Executor

ThreadPool

Thread

Taak

Thread

Taak

Thread

Taak

Driver

分配原则(进程、节点、机架)

TaskManager

TaskSet

TaskManager

TaskSet

TaskSetManager 封装

了一个 Stage 的所有

Task，并负责管理调

度这些Task。

Netty

2)Shuffle 流程(重点)

(1)未优化的 HashShuffle 缺点：每个任务单独占用 buffer，中间小文件过多。

生成的文件数= Task 数量 * 分区数(即 Shuffle 后的分区数)

HashShuffle流程

ReduceTask

Buffer

Task

Executor 1核CPU

HDFS

分区并排序

缺点：中间小文件过多

temp

溢写File

temp

溢写File

temp

溢写File

temp

溢写File

对溢写文件合并

(2)优化后的 HashShuffle 缺点：提高性能优先仍然还有大量小文件。

优化后的 HashShuffle ，就是复用 buffer ，开启复用 buffer 的配置是

spark.shuffle.consolidateFiles=true。

生成的文件数= Executor 数量 * 分区数(Shuffle 后的分区数) 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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优化后的HashShuffle流程

ReduceTask

Task

Executor 1核CPU

HDFS

Buffer

假设前提：每个Executor

只有1个CPU core，也就是

说，无论这个Executor上

分配多少个task线程，同

一时间都只能执行一个

task线程

分区并排序

缺点：提高性能有限，

仍然还会有大量小文件

(3)SortShuffle：减少了小文件。

中间落盘应该是本地磁盘

生成的文件数 = Task 数量*2

SortShuffle流程

ReduceTask

buffer

Task

Executor 1核CPU

HDFS

分区0

分区1

分区2

buffer

分区0

分区1

分区2

Buffer

temp

Index

temp

File

Buffer

文件内容有序

Temp文件内多个分区

优势：减少了小文件

默认5M,超过会尝试增加到2*当前使用内存

如果申请不到内存，则进行溢写，默认每批次1万条

(spark.shuffle.spill.batchSize)

输出流缓冲

默认32k

buffer

默认48m(spark.reducer.maxSizeInFlight)

buffer

(4)bypassShuffle：减少了小文件，不排序，效率高。在不需要排序的场景使用。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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bypassShuffle流程

ReduceTask

buffer

Task

Executor 1核CPU

HDFS

分区0

分区1

分区2

buffer

分区0

分区1

分区2

Buffer

分区0

分区1

分区2

Index

分区0

分区1

分区2

File

Buffer

按照分区溢写(不排序)

汇总文件不排序

优势：

减少了小文件

不排序，效率高

1.10.16 Spark 统一内存模型

1)统一内存管理的堆内内存结构如下图

2)统一内存管理的动态占用机制如下图尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.10.17 Spark 为什么比 MR 快？

1)内存&硬盘

(1)MR 在 Map 阶段会在溢写阶段将中间结果频繁的写入磁盘，在 Reduce 阶段再从

磁盘拉取数据。频繁的磁盘 IO 消耗大量时间。

(2)Spark 不需要将计算的中间结果写入磁盘。这得益于 Spark 的 RDD，在各个

RDD 的分区中，各自处理自己的中间结果即可。在迭代计算时，这一优势更为明显。

2)Spark DAG 任务划分减少了不必要的 Shuffle

(1)对 MR 来说，每一个 Job 的结果都会落地到磁盘。后续依赖于次 Job 结果的

Job，会从磁盘中读取数据再进行计算。

(2)对于 Spark 来说，每一个 Job 的结果都可以保存到内存中，供后续 Job 使用。配

合 Spark 的缓存机制，大大的减少了不必要的 Shuffle。

3)资源申请粒度：进程&线程

开启和调度进程的代价一般情况下大于线程的代价。

(1)MR 任务以进程的方式运行在 Yarn 集群中。N 个 MapTask 就要申请 N 个进程

(2)Spark 的任务是以线程的方式运行在进程中。N 个 MapTask 就要申请 N 个线程。

1.10.18 Spark Shuffle 和 Hadoop Shuffle 区别？

(1)Hadoop 不用等所有的 MapTask 都结束后开启 ReduceTask；Spark 必须等到父

Stage 都完成，才能去 Fetch 数据。

(2)Hadoop 的 Shuffle 是必须排序的，那么不管是 Map 的输出，还是 Reduce 的输

出，都是分区内有序的，而 Spark 不要求这一点。

79 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.10.19 Spark 提交作业参数(重点)

参考答案：

https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/79135118

1)在提交任务时的几个重要参数

executor-cores —— 每个 executor 使用的内核数，默认为 1，官方建议 2-5 个，我们企

业是 4 个

num-executors —— 启动 executors 的数量，默认为 2

executor-memory —— executor 内存大小，默认 1G

driver-cores —— driver 使用内核数，默认为 1

driver-memory —— driver 内存大小，默认 512M

2)边给一个提交任务的样式

spark-submit \

--master local[5] \

--driver-cores 2 \

--driver-memory 8g \

--executor-cores 4 \

--num-executors 10 \

--executor-memory 8g \

--class PackageName.ClassName XXXX.jar \

--name "Spark Job Name" \

InputPath \

OutputPath

1.10.20 Spark 任务使用什么进行提交，JavaEE 界面还是脚本

Shell 脚本。海豚调度器可以通过页面提交 Spark 任务。

1.10.21 请列举会引起 Shuffle 过程的 Spark 算子，并简述功能。

reduceBykey：

groupByKey：

…ByKey：

80 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.10.22 Spark 操作数据库时，如何减少 Spark 运行中的数据库连接

数？

使用 foreachPartition 代替 foreach，在 foreachPartition 内获取数据库的连接。

1.10.23 Spark 数据倾斜

详见 Hive on Spark 数据倾斜讲解。

1.11 Spark Streaming

1.11.1 Spark Streaming 第一次运行不丢失数据

Kafka 参数 auto.offset.reset 参数设置成 earliest 从最初始偏移量开始消费数据

1.11.2 Spark Streaming 精准一次消费

(1)手动维护偏移量

(2)处理完业务数据后，再进行提交偏移量操作

极端情况下，如在提交偏移量时断网或停电会造成 Spark 程序第二次启动时重复消费问

题，所以在涉及到金额或精确性非常高的场景会使用事物保证精准一次消费。

1.11.3 Spark Streaming 控制每秒消费数据的速度

通过 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来设置 Spark Streaming 从 Kafka 分

区每秒拉取的条数。

1.11.4 Spark Streaming 背压机制

把 spark.streaming.backpressure.enabled 参数设置为 ture，开启背压机制后 Spark

Streaming

会根据延迟动态去

Kafka

消费数据，上限由

spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数控制，所以两个参数一般会一起使用。

1.11.5 Spark Streaming 一个 stage 耗时

Spark Streaming Stage 耗时由最慢的 Task 决定，所以数据倾斜时某个 Task 运行慢会导

致整个 Spark Streaming 都运行非常慢。

1.11.6 Spark Streaming 优雅关闭

把 spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown 参数设置成 ture，Spark 会在 JVM 关闭时

正常关闭 StreamingContext，而不是立马关闭。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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Kill 命令：yarn application -kill 后面跟 applicationid

1.11.7 Spark Streaming 默认分区个数

Spark Streaming 默认分区个数与所对接的 Kafka Topic 分区个数一致，Spark Streaming

里一般不会使用 repartition 算子增大分区，因为 repartition 会进行 Shuffle 增加耗时。

1.11.8 SparkStreaming 有哪几种方式消费 Kafka 中的数据，它们之

间的区别是什么？

Executor

Kafka集群

Receiver

Executor

 ReceiverAPI：需要一个专门的Executor去接收数据，然后发送给其他的Executor做计算。

存在的问题：接收数据的Executor和计算的Executor速度会有所不同，特别在接收数据的

Executor速度大于计算的Executor速度，会导致计算数据的节点内存溢出。早期版本中提供

此方式，当前版本不适用。

 DirectAPI：是由计算的Executor来主动消费Kafka的数据，速度由自身控制。

ReceiverAPI

DirectAPI

在实际生产环境中大都用 Direct 方式。

1.11.9 简述 SparkStreaming 窗口函数的原理(重点) 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.12 Flink

1.12.1 Flink 基础架构组成？

Flink 程序在运行时主要有 TaskManager，JobManager，Client 三种角色。

JobManager 是集群的老大，负责接收 Flink Job，协调检查点，Failover 故障恢复等，同

时管理 TaskManager。包含：Dispatcher、ResourceManager、JobMaster。

TaskManager 是执行计算的节点，每个 TaskManager 负责管理其所在节点上的资源信息，

如内存、磁盘、网络。内部划分 slot 隔离内存，不隔离 cpu。同一个 slot 共享组的不同算子

的 subtask 可以共享 slot。

Client 是 Flink 程序提交的客户端，将 Flink Job 提交给 JobManager。

1.12.2 Flink 和 Spark Streaming 的区别

Flink Spark Streaming

计算模型流计算微批次

时间语义三种没有，处理时间

乱序有没有

窗口多、灵活少、不灵活(窗口长度必须是批次的整数倍)

checkpoint 异步分界线快照弱尚硅谷大数据技术之高频面试题

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状态有，多没有(updatestatebykey)

流式 sql 有没有

1.12.3 Flink 核心概念

1)Task、Subtask 的区别

Subtask：算子的一个并行实例。

Task：subtask 运行起来之后，就叫 Task。

2)算子链路：Operator Chain

Flink 自动做的优化，要求 One-to-one，并行度相同。

代码 disableOperatorChaining()禁用算子链。

3)Graph 生成与传递

在哪里生成传递给谁做了什么事

StreamGraph Client Client

JobGraph Client JobManager 算子链路优化

ExecutionGraph JobManager JobManager 并行度的细化

物理执行图

4)并行度和 Slot 的关系

Slot 是静态的概念，是指 TaskMangaer 具有的并发执行能力。

并行度是动态的概念，指程序运行时实际使用的并发能力。

设置合适的并行度能提高运算效率，太多太少都不合适。

5)Slot 共享组了解吗，如何独享 Slot 插槽

默认共享组时 default，同一共享组的 task 可以共享 Slot。

通过 slotSharingGroup()设置共享组。

1.12.4 你们公司 Flink 任务提交模式？ Flink 部署多少台机器？

(1)我们使用 yarn per-job 模式提交任务，基于 Yarn 模式会动态申请资源：

启动的 TaskManager 数量 = ceil(job 并行度 / 每个 TaskManager 的 Slot 数)

(2)基于 Yarn 的 per-job 模式，Flink 只起客户端的作用，理论只需要一台即可，公

司一般将命令封装成脚本调度执行，所以部署 DolphinScheduler 的 Worker 节点都需要部署

Flink 的客户端。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.12.5 Flink 任务的并行度是怎样设置的？资源一般如何配置？

设置并行度有多种方式，优先级：算子>全局 Env>提交命令行>配置文件

1)并行度根据任务设置：

(1)常规任务：Source，Transform，Sink 算子都与 Kafka 分区保持一致

(2)计算偏大任务：Source，Sink 算子与 Kafka 分区保持一致，Transform 算子可设

置成 2 的 n 次方，64，128…

2)资源设置：通用经验 1CU = 1CPU + 4G 内存

Taskmanager 的 Slot 数：1 拖 1(独享资源)、1 拖 N(节省资源，减少网络传输)

TaskManager 的内存数：4~8G

TaskManager 的 CPU：Flink 默认一个 Slot 分配一个 CPU

JobManager 的内存：2~4G

JobManager 的 CPU：默认是 1

1.12.6 Flink 的三种时间语义

Event Time：是事件创建的时间。数据本身携带的时间。

Ingestion Time：是数据进入 Flink 的时间。

Processing Time：是每一个执行基于时间操作的算子的本地系统时间，与机器相关，

默认的时间属性就是 Processing Time。

1.12.7 你对 Watermark 的认识

(1)Watermark 是一种衡量 Event Time 进展的机制，是一个逻辑时钟。

(2)Watermark 是用于处理乱序事件的，而正确的处理乱序事件，通常用 Watermark

机制结合 Window 来实现。

(3)基于事件时间，用来触发窗口、定时器等。

(4)Watermark 主要属性就是时间戳，可以理解一个特殊的数据，插入到流里面。

(5)Watermark 是单调不减的。

(6)数据流中的 Watermark 用于表示 Timestamp 小于 Watermark 的数据，都已经

到达了，如果后续还有 Timestamp 小于 Watermark 的数据到达，称为迟到数据。

1.12.8 Watermark 多并行度下的传递、生成原理

1)分类：

85 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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间歇性：来一条数据，更新一次 watermark。

周期性：固定周期更新 watermark。

官方提供的 api 是基于周期的，默认 200ms，因为间歇性会给系统带来压力。

2)生成原理：

Watermark=当前最大事件时间 - 乱序时间 - 1ms

3)传递：

Watermark 是一条携带时间戳的特殊数据，从代码指定生成的位置，插入到流里面。

一对多：广播。

多对一：取最小。

多对多：拆分来看，其实就是上面两种的结合。

1.12.9 Flink 怎么处理乱序和迟到数据？

(1)Watermark 的乱序等待时间。

(2)使用窗口时，可以允许迟到。

(3)迟到特别久的，放到侧输出流处理。

1.12.10 说说 Flink 中的窗口(分类、生命周期、触发、划分)

1)窗口分类：

Keyed Window 和 Non-keyed Window

基于时间：滚动、滑动、会话。

基于数量：滚动、滑动。

2)Window 口的 4 个相关重要组件：

assigner(分配器)：如何将元素分配给窗口。

function(计算函数)：为窗口定义的计算。其实是一个计算函数，完成窗口内容的计

算。

triger(触发器)：在什么条件下触发窗口的计算。

evictor(退出器)：定义从窗口中移除数据。

3)窗口的划分：如，基于事件时间的滚动窗口

Start = 按照数据的事件时间向下取窗口长度的整数倍。

end = start + size

86 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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比如开了一个 10s 的滚动窗口，第一条数据是 857s，那么它属于[850s,860s)。

4)窗口的创建：当属于某个窗口的第一个元素到达，Flink 就会创建一个窗口，并且放入

单例集合

5)窗口的销毁：时间进展 >= 窗口最大时间戳 + 窗口允许延迟时间

(Flink 保证只删除基于时间的窗口，而不能删除其他类型的窗口，例如全局窗口)。

6)窗口为什么左闭右开：属于窗口的最大时间戳 = end - 1ms

7)窗口什么时候触发：如基于事件时间的窗口 watermark >= end - 1ms

1.12.11 Flink 的 keyby 怎么实现的分区？分区、分组的区别是什

么？

1)Keyby 实现原理：

对指定的 key 调用自身的 hashCode 方法=》key.hashcode =》keyHash

调用 murmruhash 算法，进行第二次 hash =》MathUtils.murmurHash(keyHash) %

maxParallelism =》keygroupid

计算出当前数据应该去往哪个下游分区：

keyGroupId * parallelism / maxParallelism

键组 id * 下游算子并行度 / 最大并行度(默认 128)

2)分区：算子的一个并行实例可以理解成一个分区，是物理上的资源

3)分组：数据根据 key 进行区分，是一个逻辑上的划分

一个分区可以有多个分组，同一个分组的数据肯定在同一个分区

1.12.12 Flink 的 Interval Join 的实现原理？Join 不上的怎么办？

底层调用的是 keyby + connect ，处理逻辑：

(1)判断是否迟到(迟到就不处理了，直接 return)

(2)每条流都存了一个 Map 类型的状态(key 是时间戳，value 是 List 存数据)

(3)任一条流，来了一条数据，遍历对方的 map 状态，能匹配上就发往 join 方法

(4)使用定时器，超过有效时间范围，会删除对应 Map 中的数据(不是 clear，是

remove)

Interval join 不会处理 join 不上的数据，如果需要没 join 上的数据，可以用

coGroup+join 算子实现，或者直接使用 flinksql 里的 left join 或 right join 语法。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.12.13 介绍一下 Flink 的状态编程、状态机制？

(1)算子状态：作用范围是算子，算子的多个并行实例各自维护一个状态

(2)键控状态：每个分组维护一个状态

(3)状态后端：两件事=》本地状态存哪里、checkpoint 存哪里

1.13 版本之前

本地状态

Checkpoint

内存

TaskManager 的内存

JobManager 内存

文件

TaskManager 的内存

HDFS

RocksDB

HDFS

1.13 版本之后

本地状态

Hashmap() TaskManager 的内存

RocksDB RocksDB

Checkpoint 存储参数指定

1.12.14 实时项目当中有没有遇到大状态，如何调优？

(1)使用 rocksdb

(2)开启增量检查点、本地恢复、设置多目录、开启性能访问监控

(3)设置预定义选项为磁盘+内存的策略，自动设定 writerbuffer、blockcache 等

1.12.15 Flink 如何实现端到端一致性?

1)一般说的是端到端一致性，要考虑 source 和 sink：

Source：可重发

Flink 内部：Checkpoint 机制(介绍 Chandy-Lamport 算法、barrier 对齐)

Sink：幂等性或事务性写入

2)我们使用的 Source 和 Sink 主要是 Kafka，如果要实现端到端精准一次：

(1)作为 Source 可以重发，由 Flink 维护 offset，作为状态存储，指定隔离级别为

READ_COMMITTED 才不会消费到未正式提交的数据，避免重复

(2)作为 Sink 官方的实现类是基于两阶段提交，能保证写入的 Exactly-Once，需要指

定 sink 的语义为 Exactly-Once 生效尚硅谷大数据技术之高频面试题

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3)如果下级存储不支持事务：

具体实现是幂等写入，需要下级存储具有幂等性写入特性。

比如结合 HBase 的 rowkey 的唯一性、数据的多版本，实现幂等

结合 Clickhouse 的 ReplicingMergeTree 实现去重，查询时加上 final 保证查询一致性

4)实际项目中，完全的精准一次为影响数据可见性，要等到第二次提交下游才能消费到。

我们使用时只考虑了至少一次， Kafka Source 设置的隔离级别是

READ_UNCOMMITTED，Kafka Sink 也没有使用 exactly-once 来保证时效性。

1.12.16 Flink 分布式快照的原理是什么

barriers 在数据流源处被注入并行数据流中。快照 n 的 barriers 被插入的位置(我们称之

为 Sn)是快照所包含的数据在数据源中最大位置。

例如，在 Kafka 中，此位置将是分区中最后一条记录的偏移量。将该位置 Sn 报告给

checkpoint 协调器(Flink 的 JobManager)。

然后 barriers 向下游流动。当一个中间操作算子从其所有输入流中收到快照 n 的 barriers

时，它会为快照 n 发出 barriers 进入其所有输出流中。

一旦 Sink 操作算子(流式 DAG 的末端)从其所有输入流接收到 barriers n，它就向

Checkpoint 协调器确认快照 n 完成。

在所有 Sink 确认快照后，意味快照着已完成。一旦完成快照 n，Job 将永远不再向数据

源请求 Sn 之前的记录，因为此时这些记录(及其后续记录)将已经通过整个数据流拓扑，

也即是已经被处理结束。

1.12.17 Checkpoint 的参数怎么设置的？

(1)间隔：兼顾性能和延迟，一般任务设置分钟级(1~5min)，要求延迟低的设置秒级

(2)语义：默认精准一次尚硅谷大数据技术之高频面试题

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因为一些异常原因可能导致某些 barrier 无法向下游传递，造成 job 失败，对于一些时效

性要求高、精准性要求不是特别严格的指标，可以设置为至少一次。

(3)超时：参考间隔，默认 10min，建议间隔的 2 倍

(4)最小等待间隔：上一次 ck 结束到下一次 ck 开始之间的时间间隔，设置间隔的

0.5 倍

(5)设置保存 ck：Retain

(6)失败次数：次数是累积的，设大一点

(7)Task 重启策略(Failover)：

固定延迟重启策略：重试几次、每次间隔多久。

失败率重启策略：重试次数、重试区间、重试间隔。

无重启策略：一般在开发测试时使用。

Fallback 重启策略：默认固定延迟重启策略。

1.12.18 介绍一下 Flink 的 CEP 机制，匹配不上的数据怎么办？

CEP 全称为 Complex Event Processing，复杂事件处理，定义规则匹配数据。

模式序列：

严格连续 .next()

松散连续 .followedBy()

不确定的松散连续：.followedByAny()

超时没匹配上的数据，会放入侧输出流，select()可以处理匹配上的、未匹配上的数据。

1.12.19 Flink SQL 的工作机制？

通过 Calcite 对编写的 SQL 进行解析、验证、优化等操作。

Blink Planner 与 Calcite 进行对接，对接流程如下：尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(1)在 Table/SQL 编写完成后，通过 Calcite 中的 parse、validate、rel 阶段，以及 Blink

额外添加的 convert 阶段,将其先转为 Operation；

(2)通过 Blink Planner 的 translateToRel、optimize、translateToExecNodeGraph 和

translateToPlan 四个阶段，将 Operation 转换成 DataStream API 的 Transformation；

(3)再经过 StreamJraph -> JobGraph -> ExecutionGraph 等一系列流程，SQL 最终被提

交到集群。

1.12.20 FlinkSQL 怎么对 SQL 语句进行优化的？

1)设置空闲状态保留时间

2)开启 MiniBatch

91 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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3)开启 LocalGlobal

4)开启 Split Distinct

92 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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5)多维 Distinct 使用 Filter

1.12.21 Flink 提交流程、内存模型(重点)

1)Flink 提交流程(Yarn-Per-Job)

Yarn-per-job模式提交流程

Yarn的

Resource

Manager

CliFrontend

bin/flink run

-t yarn-per-job

-c com.xxx.xxx.WordCount

./WordCount.jar

NodeManager

ApplicationMaster

NodeManager

YarnTaskExecutorRunner

1.1 脚本启动执行

2 启动ApplicationMaster

7. runTaskManager启动TaskExecutor

5.申请资源

requestNewWorker

3.3 Dispatcher

启动JobMaster

JobMaster

1.2 解析参数CliFrontendParser

1.3 使用FlinkYarnSessionCli

1.4 执行用户代码

1.5 生成StreamGraph

1.9 提交任务信息

submitApplication

ResourceMan

ager

8. 注册slot

SlotPool

TaskExecutor

Slot

Task

Slot

Task

Slot

Task

SlotManager

实时检查所需

slot是否足够

10. 提供slot

Dispatcher

3. 1 AM启动Dispatcher

3. 2 AM启动ResourceManager

4 注册、

请求slot

6.启和TaskManager

9. 分配slot

3.4 生成

ExecutionGraph

11. 提交执行

sumitTask()

YarnJobClusterExecutor

1.6 生成JobGraph

1.7 上传jar包和配置

1.8 封装提交参数和命令

bin/java ApplicationMaster

--jar … --class …

YarnClient

YarnClusterDescriptor

HDFS

2)内存模型尚硅谷大数据技术之高频面试题

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Flink内存模型(TaskManager)

堆内存

堆外内存

框架堆上内存

Task堆上内存

框架堆外内存

Task堆外内存

网络缓冲内存

管理内存

直接内存

JVM元空间

JVM执行开销

Flink内存

进程内存

Flink 1.10 对 TaskManager 内存模型做了较大改动

Flink使用了堆上内存和堆外内存

 Flink框架内存使用了堆上内存和堆外内存，不计入slot资源

 Task执行的内存使用了堆上内存和堆外内存

 网络缓冲内存：网络数据交换所使用的堆外内存大小，如网络数据交

换缓冲区

 管理内存：Flink管理的堆外内存。用于管理排序、哈希表、缓存中间

结果及 RocksDB State Backend 的本地内存

 JVM特有内存：JVM本身占用的内存，包括元空间和执行开销

Flink使用内存=框架堆内和堆外内存+ Task堆内和堆外内存

+ 网络缓冲内存 + 管理内存

进程内存=Flink内存+JVM特有内存

框架堆外内存、Task堆外内存、网络缓冲内存，都在堆外的直接内存里

1.12.22 Flink 反压产生原因&定位&解决(重点)

1)反压的原因

短时间的负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都

会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或遇到大促、秒杀活动

导致流量陡增。

2)反压的危害

Kafka 数据积压。

Checkpoint 超时失败 =》 Job 挂掉。

可能伴随 OOM。

数据延迟增大。

3)定位反压

(1)利用 Web UI 定位

定位到造成反压的节点，排查的时候，先把 operator chain 禁用，方便定位到具体算子。

Flink 现在在 UI 上通过颜色和数值来展示繁忙和反压的程度。

上游都是 high，找到第一个为 ok 的节点就是瓶颈节点。

(2)利用 Metrics 定位

可以根据指标分析反压： buffer.inPoolUsage、buffer.outPoolUsage

可以分析数据传输

4)处理反压尚硅谷大数据技术之高频面试题

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反压可能是暂时的，可能是由于负载高峰、CheckPoint 或作业重启引起的数据积压而导

致反压。如果反压是暂时的，应该忽略它。

(1)查看是否数据倾斜

(2)使用火焰图分析看顶层的哪个函数占据的宽度最大。只要有"平顶"(plateaus)，就

表示该函数可能存在性能问题。

(3)分析 GC 日志

(4)资源不合理造成的：调整资源

(5)与外部系统交互：

写 MySQL、Clickhouse：攒批写入

读 HBase：异步 IO、旁路缓存

1.12.23 Flink 数据倾斜定位、分析、解决(重点)

1)数据倾斜现象：

相同 Task 的多个 Subtask 中，个别 Subtask 接收到的数据量明显大于其他 Subtask

接收到的数据量，通过 Flink Web UI 可以精确地看到每个 Subtask 处理了多少数据，即

可判断出 Flink 任务是否存在数据倾斜。通常，数据倾斜也会引起反压。

2)数据倾斜解决

(1)数据源倾斜

比如消费 Kafka，但是 Kafka 的 Topic 的分区之间数据不均衡

读进来之后调用重分区算子：rescale、rebalance、shuffle 等

(2)单表分组聚合(纯流式)倾斜

API：利用 flatmap 攒批、预聚合

SQL：开启 MiniBatch+LocalGlobal

(3)单表分组开窗聚合倾斜

第一阶段聚合：key 拼接随机数前缀或后缀，进行 keyby、开窗、聚合

注意：聚合完不再是 WindowedStream，要获取 WindowEnd 作为窗口标记作为第二阶段

分组依据，避免不同窗口的结果聚合到一起)

第二阶段聚合：按照原来的 key 及 windowEnd 作 keyby、聚合

在我们项目中，用到了 Clickhouse，我们可以第一阶段打散聚合后，直接写入 Click house，

查 clickhouse 再处理第二阶段尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.12.24 Flink 常见的维表 Join 方案

(1)预加载：open()方法，查询维表，存储下来 ==》定时查询

(2)热存储：存在外部系统 Redis、HBase 等

缓存

异步查询：异步 IO 功能

(3)广播维表

(4)Lookup Join：外部存储，connector 创建

1.12.25 FlinkCDC 锁表问题

(1)FlinkCDC 1.x 同步历史数据会锁表

设置参数不加锁，但只能保证至少一次。

(2)2.x 实现了无锁算法，同步历史数据的时候不会锁表

1.13 HBase

1.13.1 HBase 存储结构

架构角色：

1)Master

实现类为 HMaster，负责监控集群中所有的 RegionServer 实例。主要作用如下：

(1)管理元数据表格 hbase:meta，接收用户对表格创建修改删除的命令并执行

(2)监控 region 是否需要进行负载均衡，故障转移和 region 的拆分。

HBase架构图

HRegionServer

HRegion

Client

HMaster

Stor

HRegion

Stor

HDFS Client

DataNode

Mem Store Mem Store

StoreFil

e HFile

StoreFil

e HFile

…

……

StoreFil …

eHFile

Mem Store

……

…

StoreFil

eHFile

StoreFil

e HFile

StoreFil

eHFile

StoreFil

e HFile

Mem Store

…

HLog

HBase

HLog

HDFS 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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通过启动多个后台线程监控实现上述功能：

①LoadBalancer 负载均衡器

周期性监控 region 分布在 regionServer 上面是否均衡，由参数 hbase.balancer.period 控制

周期时间，默认 5 分钟。

②CatalogJanitor 元数据管理器

定期检查和清理 HBase：meta 中的数据。meta 表内容在进阶中介绍。

③MasterProcWAL Master 预写日志处理器

把 Master 需要执行的任务记录到预写日志 WAL 中，如果 Master 宕机，让 backupMaster

读取日志继续干。

2)Region Server

Region Server 实现类为 HRegionServer，主要作用如下:

(1)负责数据 cell 的处理，例如写入数据 put，查询数据 get 等

(2)拆分合并 Region 的实际执行者，有 Master 监控，有 regionServer 执行。

3)Zookeeper

HBase 通过 Zookeeper 来做 Master 的高可用、记录 RegionServer 的部署信息、并且存储

有 meta 表的位置信息。

HBase 对于数据的读写操作时直接访问 Zookeeper 的，在 2.3 版本推出 Master Registry

模式，客户端可以直接访问 Master。使用此功能，会加大对 Master 的压力，减轻对 Zookeeper

的压力。

4)HDFS

HDFS 为 HBase 提供最终的底层数据存储服务，同时为 HBase 提供高容错的支持。

97 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.13.2 HBase 的写流程

写流程从客户端创建连接开始，

到最终刷写落盘到hdfs上结束

HBase写流程

102-Region Server服务端

Hdfs文件系统

Region1

Region2

103-Region Server服务端

Table表

store1

store2

store1

store2

WAL

WAL预写日志

管理

Mem Story

写缓存1

Mem Story

写缓存2

zookeeper

Client客户端

1. 向ZK发送请

求创建连接

2. 读取ZK存储

meta表是由哪个

Region Server管

理 -> 例如103

hbase:meta表

3. 访问103读取

meta表

4. 将读取的meta

表作为属性保存

在连接中

MetaCache

如果Meta表发送

变化需要重新读

取缓存

5.发送put

6.将请求写入

WAL并落盘

7.操作put请求，

写入到对应Mem

Story并排序。

8. 等待触发刷写条件

写入对应的store

先写入WAL的原因是数据在Mem Story会排序并保存一段

时间，存内存不安全。

数据在写入到Mem Story之后就会返回写入成功的ACK，

此时宕机可以通过WAL找回。

写流程：

写流程顺序正如 API 编写顺序，首先创建 HBase 的重量级连接

(1)读取本地缓存中的 Meta 表信息；(第一次启动客户端为空)

(2)向 ZK 发起读取 Meta 表所在位置的请求；

(3)ZK 正常返回 Meta 表所在位置；

(4)向 Meta 表所在位置的 RegionServer 发起请求读取 Meta 表信息；

(5)读取到 Meta 表信息并将其缓存在本地；

(6)向待写入表发起写数据请求；

(7)先写 WAL，再写 MemStore,并向客户端返回写入数据成功。

1.13.3 HBase 的读流程

创建连接同写流程。

(1)读取本地缓存中的 Meta 表信息；(第一次启动客户端为空)

(2)向 ZK 发起读取 Meta 表所在位置的请求；

(3)ZK 正常返回 Meta 表所在位置；

(4)向 Meta 表所在位置的 RegionServer 发起请求读取 Meta 表信息；

(5)读取到 Meta 表信息并将其缓存在本地；

(6)MemStore、StoreFile、BlockCache 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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同时构建 MemStore 与 StoreFile 的扫描器，

MemStore：正常读

StoreFile：

根据索引确定待读取文件；

再根据 BlockCache 确定读取文件；

(7)合并多个位置读取到的数据,给用户返回最大版本的数据，如果最大版本数据为删

除标记，则不给不返回任何数据。

1.13.4 HBase 的刷写策略

(1)Mem store：flush.size 128M

(2)Region：128M * 4

(3)RegionServer：JVM 堆内存 * 0.95 * 0.4

(4)定期刷写：默认最后修改时间距离 1 小时

(5)手动刷写：手动执行 Flush 命令

1.13.5 Region 的切分

(1)0.94 之前：固定按 10G 切。

(2)0.94-2.0：动态变化 min(10G，2*128M*R^3), R 一个 RS 中同一张表 region 的数

量。

(3)2.0 之后：第一次按照 256M 切，后面都按照 10G 切。

1.13.6 HBase 的合并

Compaction 分为两种，分别是 Minor Compaction 和 Major Compaction。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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100

HDFS

Hfile

Age：18

HDFS

Hfile

Age：18；deleteAll

Hfile

Age：20

Hfile

Age：22

Hfile

Age：23

store

Region

MemStore

HDFS

Minor compaction

只选取一些小的、相邻的HFile将他们合并成一个更大的HFile，并执行部分的物理删除操作。

StoreFile Compaction

Hfile

Age：19

Minor compaction

Major compaction

Hfile

Age：18

Hfile

Age：20

Hfile

deleteAll

Hfile

Age：22

Hfile

Age：21

Hfile

Age：23

Flush

Major compaction

将一个Store下的所有Hfile合并成一个大文件，并执行物理删除操作。

旧

新

越活越年轻

1.13.7 RowKey 设计原则

(1)rowkey 长度原则

(2)rowkey 散列原则

(3)rowkey 唯一原则

1.13.8 RowKey 如何设计

1)使用场景:

大量用户信息保存在 HBase 中。

2)热点问题：

由于用户的 id 是连续的，批量导入用户数据后，很有可能用户信息都集中在同一个

region 中。如果用户信息频繁访问，很有可能该 region 的节点成为热点。

3)期望：通过对 Rowkey 的设计，使用户数据能够分散到多个 region 中。

4)步骤：

(1)预分区

通过命令

create 'GMALL:DIM_USER_INFO','INFO',SPLITS=>['20','40','60','80']

把用户信息表(GMALL:DIM_USER_INFO) 分为 5 个 region : [00-20), [20-40), [40-60), [60-80), [80-99]

(2)写入时反转 ID

把用户 ID 左补零 10 位(根据最大用户数)，然后反转顺序。

比如：用户 id 为 1457，反转处理后变为 7541000000; 根据前两位分到 region [60-80), 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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101

用户 id 为 1459，反转处理后变为 9541000000；根据前两位分到 region [80-99]

这样连续的用户 ID 反转后由于 Rowkey 开头并不连续，会进入不同的 region 中。

最终达到的效果可以通过 Web UI 进行观察：

如上图，用户数据会分散到多个分区中。

注意：在用户查询时，也同样根据需要把 ID 进行反转后进行查询。

1.13.9 HBase 二级索引原理

1)原理

协处理器：协助处理数据，可以在向原始表中写入数据之后向索引表中写入一条索引数

据。

2)种类及用法

(1)全局读多写少

单独创建表专门用于存储索引，索引表数据量比原始表小，读取更快速。但是写操作会

写两张表的数据，跨 Region，需要多个连接。

(2)本地写多读少

将索引数据与原表放在一起(Region)，加在一起比原表数据量大，读取相对变慢，但

是由于在一个 Region，所以写操作两条数据用的是同一个连接。

1.14 Clickhouse

1.14.1 Clickhouse 的优势

快：提供了丰富的表引擎，每个表引擎都做了尽可能的优化。

为什么快？

(1)向量化

(2)列式

(3)尽可能使用本节点的内存+cpu

(4)提供了 sql 化的语言尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(5)支持自定义函数

(6)提供了丰富的表引擎，引擎都经过了优化

1.14.2 Clickhouse 的引擎

(1)Log

(2)Special：Memory、Distributed

(3)MergeTree： replacingmergetree、summingmergetree

replicatedmergetree

(4)集成引擎：外部系统映射，如 MySQL

1.14.3 Flink 写入 Clickhouse 怎么保证一致性？

Clickhouse 没有事务，Flink 写入是至少一次语义。

利用 Clickhouse 的 ReplacingMergeTree 引擎会根据主键去重，但只能保证最终一致性。

查询时加上 final 关键字可以保证查询结果的一致性。

1.14.4 Clickhouse 存储多少数据？几张表？

10 几张宽表，每天平均 10 来 G，存储一年。

需要磁盘 10G * 365 天 * 2 副本/0.7 = 约 11T

1.14.5 Clickhouse 使用本地表还是分布式表

1)我们用的本地表，2 个副本

2)分布式表写入存在的问题：

假如现有一个 2 分片的集群，使用 clickhouse 插入分布式表。

(1)资源消耗问题：在分片 2 的数据写入临时目录中会产生写放大现象，会大量消耗

分片节点 1 的 CPU 和磁盘等资源。

(2)数据准确性和一致性问题：在写入分片 2 的时候，节点 1 或节点 2 的不正常都会

导致数据问题。(节点 1 挂了数据丢失、节点 2 挂了或者节点 2 表删了节点 1 会无限制重试，

占用资源)。

(3)part 过多问题：每个节点每秒收到一个 Insert Query，N 个节点，分发 N-1 次，一

共就是每秒生成 Nx(N-1)个 part 目录。集群 shard 数越多，分发产生的小文件也会越多(如

果写本地表就会相对集中些)，最后会导致写入到 MergeTree 的 Part 的数会特别多，最后会

拖垮整个文件的系统。

102 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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1.14.6 Clickhouse 的物化视图

一种查询结果的持久化，记录了查询语句和对应的查询结果。

优点：查询速度快，要是把物化视图这些规则全部写好，它比原数据查询快了很多，总

的行数少了，因为都预计算好了。

缺点：它的本质是一个流式数据的使用场景，是累加式的技术，所以要用历史数据做去

重、去核这样的分析，在物化视图里面是不太好用的。在某些场景的使用也是有限的。而且

如果一张表加了好多物化视图，在写这张表的时候，就会消耗很多机器的资源，比如数据带

宽占满、存储一下子增加了很多。

1.14.7 Clickhouse 连接 ZK 频繁超时解决办法

问题：副本表依赖 Zookeeper，插入太频繁导致 ZK 中 Clickhouse 的 znode part 过多，导

致 ZK 节点通信拥堵。

解决：

1)写入不要太快太频繁，攒批设置条数和时间写入

2)清理已有的 znode，目前有 2 种方法：

(1)将部分离线表导出后 drop，然后再导入

(2)大部分表的数据都有生命周期，N 个月后将不再需要的历史分区直接 drop

3)提高 zk 稳定性：

(1)增大 ZK 会话最大超时时间

(2)Zookeeper 的 Snapshot 文件存储盘不低于 1T，注意清理策略

(3)将 dataLogDir 存放目录应该与 dataDir 分开，可单独采用一套存储设备来存放 ZK

日志

(4)Clickhouse 建表的时候添加 use_minimalistic_part_header_in_zookeeper 参数，对元

数据进行压缩存储，但是修改完了以后无法再回滚

1.14.8 Clickhouse 的优化

1)内存优化

max_memory_usage：单个查询的内存上限，128G 内存的服务器==》设为 100G

max_bytes_before_external_group_by：设为一半，50G

max_bytes_before_external_sort：设为一半，50G

103 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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2)CPU

max_concurrent_queries：默认 100/s ===> 300/s

3)存储

SSD 更快

4)物化视图

5)写入时攒批，避免写入过快导致 too many parts

1.14.9 Clickhouse 的新特性 Projection

Projection 意指一组列的组合，可以按照与原表不同的排序存储，并且支持聚合函数的

查询。ClickHouse Projection 可以看做是一种更加智能的物化视图，它有如下特点：

1)part-level 存储

相比普通物化视图是一张独立的表，Projection 物化的数据就保存在原表的分区目录中，

支持明细数据的普通 Projection 和预聚合 Projection。

2)无感使用，自动命中

可以对一张 MergeTree 创建多个 Projection ，当执行 Select 语句的时候，能根据查询

范围，自动匹配最优的 Projection 提供查询加速。如果没有命中 Projection , 就直接查询底

表。

3)数据同源、同生共死

因为物化的数据保存在原表的分区，所以数据的更新、合并都是同源的，也就不会出现

不一致的情况了。

1.14.10 Cilckhouse 的索引、底层存储

1)索引

(1)一级索引：稀疏索引(主键索引) 粒度 8192

(2)二级索引：跳数索引 minmax、set、bloom_filter 等

2)底层存储

Clickhouse 默认数据目录在/var/lib/clickhouse/data 目录中。所有的数据库都会在该目录

中创建一个子文件夹。下图展示了 Clickhouse 对数据文件的组织。

104 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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105

202103_1_10_2

分区目录，由分区+LSM 生成的

detached

通过 DETACH 语句卸载后的表分区存放位置

format_version.txt

文本文件

纯文本，记录存储的格式

分区目录命名 = 分区 ID_最小数据块编号_最大数据块编号_层级构成。数据块编号从

1 开始自增，新创建的数据块最大和最小编号相同，当发生合并时会将其修改为合并的数据

块编号。同时每次合并都会将层级增加 1。

1.15 可视化报表工具

开源：Echarts(百度)、Kibana、Superset(功能一般)

收费：Tableau(功能强大)、QuickBI(阿里云面对实时)、DataV(阿里云面对实时)、

Suga(百度实时) 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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106

1.16 Doris

1.17 Sqoop

1)Sqoop 参数

/opt/module/sqoop/bin/sqoop import \

--connect \

--username \

--password \

--target-dir \

--delete-target-dir \

--num-mappers \

--fields-terminated-by \

--query "$2" ' and $CONDITIONS;'

2)Sqoop 导入导出 Null 存储一致性问题

Hive 中的 Null 在底层是以“\N”来存储，而 MySQL 中的 Null 在底层就是 Null，为了

保证数据两端的一致性。在导出数据时采用--input-null-string 和--input-null-non-string 两个参

数。导入数据时采用--null-string 和--null-non-string。

3)Sqoop 数据导出一致性问题

场景 1：如 Sqoop 在导出到 Mysql 时，使用 4 个 Map 任务，过程中有 2 个任务失败，

那此时 MySQL 中存储了另外两个 Map 任务导入的数据，此时老板正好看到了这个报表数

据。而开发工程师发现任务失败后，会调试问题并最终将全部数据正确的导入 MySQL，那

后面老板再次看报表数据，发现本次看到的数据与之前的不一致，这在生产环境是不允许的。

官网：http://sqoop.apache.org/docs/1.4.6/SqoopUserGuide.html

Since Sqoop breaks down export process into multiple transactions,

it is possible that a failed export job may result in partial data 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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107

being committed to the database. This can further lead to subsequent

jobs failing due to insert collisions in some cases, or lead to

duplicated data in others. You can overcome this problem by

specifying a staging table via the --staging-table option which

acts as an auxiliary table that is used to stage exported data. The

staged data is finally moved to the destination table in a single

transaction.

–staging-table 方式

sqoop export

--connect

jdbc:mysql://192.168.137.10:3306/user_behavior --username root --

password 123456 --table app_cource_study_report --columns

watch_video_cnt,complete_video_cnt,dt --fields-terminated-by "\t"

--export-dir

"/user/hive/warehouse/tmp.db/app_cource_study_analysis_${day}" --

staging-table app_cource_study_report_tmp --clear-staging-table --

input-null-string '\N'

4)Sqoop 底层运行的任务是什么

只有 Map 阶段，没有 Reduce 阶段的任务。默认是 4 个 MapTask。

5)Sqoop 一天导入多少数据

100 万日活=》10 万订单，1 人 10 条，每天 1g 左右业务数据

Sqoop 每天将 1G 的数据量导入到数仓。

6)Sqoop 数据导出的时候一次执行多长时间

每天晚上 00:10 开始执行，Sqoop 任务一般情况 20-30 分钟的都有。取决于数据量

(11.11，6.18 等活动在 1 个小时左右)。

7)Sqoop 在导出数据的时候数据倾斜

Sqoop 参数撇嘴： split-by：按照自增主键来切分表的工作单元。

num-mappers：启动 N 个 map 来并行导入数据，默认 4 个；

8)Sqoop 数据导出 Parquet(项目中遇到的问题)

Ads 层数据用 Sqoop 往 MySql 中导入数据的时候，如果用了 orc(Parquet)不能导入，

需转化成 text 格式

(1)创建临时表，把 Parquet 中表数据导入到临时表，把临时表导出到目标表用于可视

化

(2)ads 层建表的时候就不要建 Parquet 表

1.18 Azkaban

1)集群每天跑多少指标？

每天跑 100 多个指标，有活动时跑 200 个左右。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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108

2)任务挂了怎么办？

(1)运行成功或者失败都会发邮件、发钉钉、集成自动打电话(项目中遇到的问题)

(2)最主要的解决方案就是重新跑。

(3)报警网站 http://www.onealert.com/

1.19 JavaSE

1.19.1 什么是多线程&多线程的优点

多线程是指程序中包含多个执行流，即一个程序中可以同时运行多个不同的线程来执

行不同的任务。

优点：可以提高 CPU 的利用率。多线程中，一个线程必须等待的时候，CPU 可以运行

其它的线程而不是等待，这样大大提高了程序的效率。

1.19.2 如何创建多线程

Java 3 种常见创建多线程的方式

(1)继承 Thread 类，重 run()方法

(2)实现 Runnable 接口，重写 run()方法

(3)通过创建线程池实现

1.19.3 如何创建线程池

Executors 提供了线程工厂方法用于创建线程池，返回的线程池都实现了 ExecutorServer

接口。

 newSingleThreadExecutor

 newFixedThreadExecutor

 newCachedThreadPool

 newScheduledThreadPool

虽然 Java 自带的工厂方法很便捷，但都有弊端，《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程

池不允许使用以上方法创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，这样处理可以更加明确

线程池运行规则，规避资源耗尽的风险。

1.19.4 ThreadPoolExecutor 构造函数参数解析

(1)corePoolSize 创建线程池的线程数量尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(2)maximumPoolSize 线程池的最大线程数

(3)keepAliveTime 当线程数量大于 corePoolSize，空闲的线程当空闲时间超过

keepAliveTime 时就会回收；

(4)unit { keepAliveTime} 时间单位

(5)workQueue 保留任务的队列

1.19.5 列举线程安全的 Map 集合

HashMap、SynchronizedMap、ConcurrentHashMap

1.19.6 StringBuffer 和 StringBuilder 的区别

(1)StringBuffer 中的方法大都采用 Synchronized 关键字进行修饰，是线程安全的，效

率低。

(2)StringBuilder 是线程不安全的，效率高。

1.19.7 ArrayList 和 LinkedList 的区别

(1)ArrayList 基于动态数据实现，LinkedList 基于链表实现，两者都是线程不安全的

(2)ArrayList 基于数组，查询快；LinkedList 基于链表，新增和删除更快

(3)LinkedList 不支持高效的随机访问

1.19.8 HashMap 和 HashTable 的区别

1)继承的父类不同

HashMap 继承 AbstractMap 类。

HashTable 继承 Dictionary 类(已经废弃的类)，用比较少。

2)是否线程安全

HashMap 是线程不安全的效率高，HashTable 是线程安全的，效率低。

3)key 和 value 是否允许 null 值

Hashtable 中，key 和 value 都不允许出现 null 值。HashMap 中，都可出现 null。

1.19.9 HashMap 的底层原理

1)HashMap 的实现原理

HashMap 实际上是一个数组和链表的结合体，HashMap 基于 Hash 算法实现的；

(1)当我们向 HashMap 中 Put 元素时，利用 key 的 hashCode 重新计算出当前对象的

109 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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元素在数组中的下标

(2)写入时，如果出现 Hash 值相同的 key，此时分类，如果 key 相同，则覆盖原始值；

如果 key 不同，value 则放入链表中

(3)读取时，直接找到 hash 值对应的下标，在进一步判断 key 是否相同，进而找到对

应值

2)HashMap 在 JDK1.7 和 JDK1.8 中有哪些区别

JDK1.7：数组 + 链表

JDK1.8：数组+红黑树

3)HashMap 的 Put 方法具体流程

110 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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111

4)HashMap 的扩容

HashMap 中的键值对大于阈值或者初始化时，就调用 resize()进行扩容。

每次扩展的时候都是扩展 2 倍。

1.19.10 HashMap 里面放 100 条数据，初始化应该是多少

扩容因子 0.75

100/0.75≈133.3

初始化 134

1.20 MySQL

1.20.1 MyISAM 与 InnoDB 的区别

对比项

MyISAM

InnoDB

外键

不支持

支持

事务

不支持

支持

行表锁

表锁，即使操作一条记录也

会锁住整个表，不适合高并

行锁,操作时只锁某一行，不对其它行有影响，

适合高并发的操作尚硅谷大数据技术之高频面试题

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112

发的操作

缓存

只缓存索引，不缓存真实数

据

不仅缓存索引还要缓存真实数据，对内存要求

较高，而且内存大小对性能有决定性的影响

1.20.2 MySQL 四种索引

1)唯一索引

主键索引是唯一的，通常以表的 ID 设置为主键索引，一个表只能有一个主键索引，这

是他跟唯一索引的区别。

2)聚簇索引

聚簇索引的叶子节点都包含主键值、事务 ID、用于事务 MVCC 的回滚指针以及所有的

剩余列。

3)辅助索引(非聚簇索引|二级索引)

辅助索引也叫非聚簇索引，二级索引等，其叶子节点存储的不是行指针而是主键值，得

到主键值再要查询具体行数据的话，要去聚簇索引中再查找一次，也叫回表。这样的策略优

势是减少了当出现行移动或者数据页分裂时二级索引的维护工作。

4)联合索引

两个或两个以上字段联合组成一个索引。使用时需要注意满足最左匹配原则！

1.20.3 MySQL 的事务

(1)事务的基本要素(ACID)

(2)事务的并发问题

脏读：事务 A 读取了事务 B 更新的数据，然后 B 回滚操作，那么 A 读取到的数据是脏

数据

不可重复读：事务 A 多次读取同一数据，事务 B 在事务 A 多次读取的过程中，对数

据作了更新并提交，导致事务 A 多次读取同一数据时，结果不一致

幻读：系统管理员 A 将数据库中所有学生的成绩从具体分数改为 ABCDE 等级，但是

系统管理员 B 就在这个时候插入了一条具体分数的记录，当系统管理员 A 改结束后发现还

有一条记录没有改过来，就好像发生了幻觉一样，这就叫幻读。

小结：不可重复读的和幻读很容易混淆，不可重复读侧重于修改，幻读侧重于新增或删尚硅谷大数据技术之高频面试题

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113

除。解决不可重复读的问题只需锁住满足条件的行，解决幻读需要锁表

1.20.4 MySQL 事务隔离级别

事务隔离级别

脏读

不可重复读

幻读

读未提交(read-uncommitted) 是

是

不可重复读(read-committed) 否

是

可重复读(repeatable-read) 否

否

是

串行化(serializable)

否

1.20.5 MyISAM 与 InnoDB 对比

(1)InnoDB 的数据文件本身就是索引文件，而 MyISAM 索引文件和数据文件是分离

的：

①InnoDB 的表在磁盘上存储在以下文件中： .ibd(表结构、索引和数据都存在一

起,MySQL5.7 表结构放在.frm 中)

②MyISAM 的表在磁盘上存储在以下文件中：

*.sdi(描述表结构，MySQL5.7 是.frm)、

*.MYD(数据)，*.MYI(索引)

(2)InnoDB 中主键索引是聚簇索引，叶子节点中存储完整的数据记录；其他索引是非

聚簇索引，存储相应记录主键的值。

(3)InnoDB 要求表必须有主键( MyISAM 可以没有 )。如果没有显式指定，则 MySQL

系统会自动选择一个可以非空且唯一标识数据记录的列作为主键。如果不存在这种列，则

MySQL 自动为 InnoDB 表生成一个隐含字段作为主键。

(4)MyISAM 中无论是主键索引还是非主键索引都是非聚簇的，叶子节点记录的是数

据的地址。

(5)MyISAM 的回表操作是十分快速的，因为是拿着地址偏移量直接到文件中取数据

的，反观 InnoDB 是通过获取主键之后再去聚簇索引里找记录，虽然说也不慢，但还是比不

上直接用地址去访问。

1.20.6 B 树和 B+树对比

1)B+ 树和 B 树的差异

(1)B+树中非叶子节点的关键字也会同时存在子节点中，并且是在子节点中所有关键

字的最大值(或最小)。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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(2)B+树中非叶子节点仅用于索引，不保存数据记录，跟记录有关的信息都放在叶子

节点中。而 B 树中，非叶子节点既保存索引，也保存数据记录。

(3)B+树中所有关键字都在叶子节点出现，叶子节点构成一个有序链表，而且叶子节

点本身按照关键字的大小从小到大顺序链接。

2)B+树为什么 IO 的次数会更少

真实环境中一个页存放的记录数量是非常大的(默认 16KB)，假设指针与键值忽略不计

(或看做 10 个字节)，数据占 1 kb 的空间：

如果 B+树只有 1 层，也就是只有 1 个用于存放用户记录的节点，最多能存放 16 条记

录。

如果 B+树有 2 层，最多能存放 1600×16 = 25600 条记录。

如果 B+树有 3 层，最多能存放 1600×1600×16 = 40960000 条记录。

如果存储千万级别的数据，只需要三层就够了。

B+树的非叶子节点不存储用户记录，只存储目录记录，相对 B 树每个节点可以存储更

多的记录，树的高度会更矮胖，IO 次数也会更少。

1.21 Redis

1.21.1 Redis 缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿

(1)缓存穿透是指查询一个一定不存在的数据。由于缓存命不中时会去查询数据库，

查不到数据则不写入缓存，这将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库去查询，造成

缓存穿透。

解决方案：

①是将空对象也缓存起来，并给它设置一个很短的过期时间，最长不超过 5 分钟。

②采用布隆过滤器，将所有可能存在的数据哈希到一个足够大的 bitmap 中，一个一定

不存在的数据会被这个 bitmap 拦截掉，从而避免了对底层存储系统的查询压力。

(2)如果缓存集中在一段时间内失效，发生大量的缓存穿透，所有的查询都落在数据

库上，就会造成缓存雪崩。

解决方案：尽量让失效的时间点不分布在同一个时间点。

(3)缓存击穿，是指一个 key 非常热点，在不停的扛着大并发，当这个 key 在失效的

瞬间，持续的大并发就穿破缓存，直接请求数据库，就像在一个屏障上凿开了一个洞。

114 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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115

解决方案：可以设置 key 永不过期。

1.21.2 Redis 哨兵模式

(1)主从复制中反客为主的自动版，如果主机 Down 掉，哨兵会从从机中选择一台作

为主机，并将它设置为其他从机的主机，而且如果原来的主机再次启动的话也会成为从机。

(2)哨兵模式是一种特殊的模式，首先 Redis 提供了哨兵的命令，哨兵是一个独立的

进程，作为进程，它独立运行。其原理是哨兵通过发送命令，等待 Redis 服务器响应，从而

监控运行的多个 Redis 实例。

(3)当哨兵监测到 Redis 主机宕机，会自动将 Slave 切换成 Master，然后通过发布订阅

模式通知其他服务器，修改配置文件，让他们换主机。

(4)当一个哨兵进程对 Redis 服务器进行监控，可能会出现问题，为此可以使用哨兵

进行监控，各个哨兵之间还会进行监控，这就形成了多哨兵模式。

1.21.3 Redis 数据类型

 String

字符串

 List

可以重复的集合

 Set

不可以重复的集合

 Hash

类似于 Map

 Zser(sorted set) 带分数的 set

1.21.4 热数据通过什么样的方式导入 Redis

提供一种简单实现缓存失效的思路：LRU(最近少用的淘汰)。

即 Redis 的缓存每命中一次，就给命中的缓存增加一定 TTL(过期时间)(根据具体情

况来设定, 比如 10 分钟)。

一段时间后，热数据的 TTL 都会较大，不会自动失效，而冷数据基本上过了设定的 TTL

就马上失效了。

1.21.5 Redis 的存储模式 RDB，AOF

Redis 默认开启 RDB 持久化方式，在指定的时间间隔内，执行指定次数的写操作，则

将内存中的数据写入到磁盘中。

RDB 持久化适合大规模的数据恢复但它的数据一致性和完整性较差。

Redis 需要手动开启 AOF 持久化方式，默认是每秒将写操作日志追加到 AOF 文件中。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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AOF 的数据完整性比 RDB 高，但记录内容多了，会影响数据恢复的效率。

Redis 针对 AOF 文件大的问题，提供重写的瘦身机制。

若只打算用 Redis 做缓存，可以关闭持久化。

若打算使用 Redis 的持久化。建议 RDB 和 AOF 都开启。其实 RDB 更适合做数据的备

份，留一后手。AOF 出问题了，还有 RDB。

1.21.6 Redis 存储的是 k-v 类型，为什么还会有 Hash？

Redis 的 hash 数据结构是一个键值对(key-value)集合，他是一个 String 类型的 field 和

value 的映射表，Redis 本身就是一个 key-value 类型的数据库，因此 Hash 数据结构等于在

原来的 value 上又套了一层 key-vlaue 型数据。所以 Redis 的 hash 数据类型特别适合存储关

系型对象。

1.21.7 Redis 和 HBase 的数据不一致问题

对 Redis 和数据库的操作有 2 种方案：

(1)先操作(删除)Redis，再操作数据库

并发下可能产生数据一致性问题。

上面的图表示，Thread-1 是个更新流程，Thread-2 是个查询流程，CPU 执行顺序是：

Thread-1 删除缓存成功，此时 Thread-2 获取到 CPU 执行查询缓存没有数据，然后查询数

据库把数据库的值写入缓存，因为此时 Thread-1 更新数据库还没有执行，所以缓存里的值

是一个旧值(old)，最后 CPU 执行 Thread-1 更新数据库成功的代码，那么此时数据库的

值是新增(new)，这样就产生了数据不一致行的问题。

116 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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117

解决上述问题的两种方案：

①加锁，使线程顺序执行：如果一个服务部署到了多个机器，就变成了分布式锁，或者

是分布式队列按顺序去操作数据库或者 Redis，带来的副作用就是：数据库本来是并发的，

现在变成串行的了，加锁或者排队执行的方案降低了系统性能，所以这个方案看起来不太可

行。

②采用双删：先删除缓存，再更新数据库，当更新数据后休眠一段时间再删除一次缓存。

(2)先操作数据库，再操作(删除) Redis

我们如果更新数据库成功，删除 Redis 失败，那么 Redis 里存放的就是一个旧值，也

就是删除缓存失败导致缓存和数据库的数据不一致了

上述二种方案，都希望数据操作要么都成功，要么都失败，也就是最好是一个原子操作，

我们不希望看到一个失败，一个成功的结果，因为这样就产生了数据不一致的问题。

1.22 JVM

关注尚硅谷教育公众号，回复 java。

1.23 Hudi

1.23.1 目前有哪些开源的数据湖组件

目前开源的数据湖有 Hudi、Delta Lake 和 IceBerg。

1.23.2 Hudi 有什么优势

(1)支持快速 Upsert/Delete

(2)支持增量拉取表变更进行处理

(3)支持事务提交及回滚，并发控制

(4)自动管理小文件，压缩清理

(5)支持 Spark、Presto、Trino、Hive、Flink 等引擎的 SQL 读写

1.23.3 Hudi 表类型有哪些

1)Copy On Write

(1)只有基本文件(.parquet)，没有增量日志文件(.log*)。

(2)在写时进行合并，COW 会产生一些写入延迟。

(3)优势在于简单，不需要其他表服务(如压缩)。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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2)Merge On Read

(1)包含列存储的基本文件(.parquet)和行存的增量日志文件(.log*)。

(2)合并成本在读取端，读延迟比较高。

1.23.4 数据读取方式

(1)Snapshot：读取分区下每个 FileGroup 最新的 FileSlice 中的文件，COW 表读 parquet

文件，MOR 表读 parquet + log 文件。

(2)Incremantal：读取 commit 增量的数据集。

(3)Streaming：实时增量阅读。

第 2 章离线数仓项目

2.1 提高自信

云上数据仓库解决方案：https://www.aliyun.com/solution/datavexpo/datawarehouse 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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119

2.2 为什么做这个项目

随着公司的发展，老板需要详细的了解公司的运营情况。比如，日活、新增、留存、转

化率等。所以公司绝对招聘大数据人才来做这个项目，目的是为老板做决策提供数据支持。

2.3 数仓概念

数据仓库的输入数据源和输出系统分别是什么？

(1)输入系统：埋点产生的用户行为数据、JavaEE 后台产生的业务数据、个别公司有

爬虫数据。

(2)输出系统：报表系统、用户画像系统、推荐系统。

2.4 项目架构

1、

Kylin

优势？

1、项目需求；

、集群规模；

、服务器选型；

、框架版本

选型；

、技术选型

1、

Nginx:

负载均衡；

1、日志保存多久？

天。

、有什么作用？

系统数据流程设计

业务数据

MySQL

Nginx

业务服务器

(Springboot)

业务服务器

(Springboot)

Web/

App

业务

交互

集群存储

Hadoop

日志消费

Flume

结果数据

MySQL

可视化

Superset

即席查询

Presto

多维分析

Kylin

元数据管理

Atlas

质量管理

Griffin

监控

Zabbix & Grafana

定时调度

DolphinScheduler

分布式协调

Zookeeper

权限管理

Ranger

Web/

App

前端

埋点

用户

行为

数据

日志服务器

(Springboot)

Nginx

日志服务器

(Springboot)

日志文件

logFile

日志文件

logFile

采集日志

Flume

采集日志

Flume

消息缓存

Kafka

消息缓存

Kafka

消息缓存

Kafka

数据应用层

ADS层

汇总数据层

DWS层

明细数据层

DWD层

原始数据层

ODS层

数仓近100张表

100多个指标(拆单等复杂业务)

Hive On Spark

、即席查询用的什么框架？

、

presto

有什么优势

、

Flume

组成，

Put

事务，

Take

事务

、

Flume

三个器

3、

Flume

优化

、

Kafka

基本信息；

、

Kafka

挂了；

3、

Kafka

丢了

、

Kafka

重复；

、

Kafka

积压；

、

Kafka

优化；

、

Kafka

高效读写原因

、

Zookeeper

部署多少台

、

Zookeeper

选举机制、

Paxos

算法

、

HDFS

小文件；

Har

归档、

CombineTextInputformat

、

JVM

重用

、

DataX

遇到哪些问题？空值

、

DataX

每天导入的数据量、执行时间

存储

Hbase

DataX

导出注意事项

源路径不能有空文件

每天同步

DataX

、

Superset

有什么优势？

、

DolphinScheduler

每天执行多少指标；

、挂了怎么办？

、

Atals

框架原理；

、Atlas

版本问题；

、能解决什么

问题(表、字段)

、

Ranger

版本；

、解决什么问题(表、字段)

3、

支持的框架

、数据质量规范：留转

复活的涨幅

降幅、重复数据、

空值、最大值、最小值等

1、集群监控

、测试服务器多少台；

、测试环境什么样；

3、测试数据哪

里来；

、如保证写的

SQL

正确；5、测试之后如何上线

增量同步

Maxwell

全量同步

DataX

业务消费

Flume

Maxwell

注意事项：

断点续传

全量同步

、

Hive

内部表、外部表区别；

2、

个

；3、系统

函数

、自定义

UDF

、

UDTF

函数

、窗口函数、

、

Hive

优化

、数据倾斜；

、

Hive

引擎

、元数据备份

、

ODS

层做了哪些事？

保持数据原貌不做任何修改、采用压缩、创建分区表

公共维度层

DIM层

、

DIM

层做了哪些事？

保存维度模型中的所有维度表

、

DWS

层做了哪些事？

字段怎么来、多少张宽表、哪个宽表最宽、有多少字

段

、

DWD

层做了哪些事？

ETL

、

ETL

手段选择、清洗掉多少数

据算合理、脱敏、压缩、列式存储、创建分区表、维度退化、

建模工具

PowerDesigner

/ EZDML

、维度建模(

步)

、

ADS

层做了哪些事？

分析过哪

100

个指标、现场手写、遇到过哪些疑难指

标尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

120

2.5 框架版本选型

1)Apache：运维麻烦，组件间兼容性需要自己调研。(一般大厂使用，技术实力雄厚，

有专业的运维人员)。

2)CDH6.3.2：国内使用最多的版本。CDH 和 HDP 合并后推出，CDP7.0。收费标准，

10000 美金一个节点每年。(不建议使用)

3)HDP：开源，可以进行二次开发，但是没有 CDH 稳定，国内使用较少。

4)云服务选择

(1)阿里云的 EMR、MaxCompute、DataWorks

(2)腾讯云 EMR、流计算 Oceanus、数据开发治理平台 WeData

(3)华为云 EMR

(4)亚马逊云 EMR

Apache 框架各组件重要版本发版时间

框架

版本号

发版时间

框架

版本号

发版时间

Hadoop

2.7.2

2017-06

Spark

1.6.0

2016-01

3.0.0

2018-03

2.0.0

2016-07

3.1.3

2020-07

2.2.0

2018-05

Zookeeper

3.4.12

2018-05

2.4.0

2018-11

3.4.14

2019-04

3.0.0

2020-06

3.5.8

2020-05

2.4.8

2022-06

3.7.0

2021-03

3.2.0

2021-10

3.8.0

2022-03

3.3.0

2022-06

Flume

1.9.0

2019-01

Flink

1.7.0

2018-11

1.10.0

2022-03

1.8.0

2019-04

1.11.0

2022-10

1.9.0

2019-08

Kafka

1.0.0

2017-11

1.10.0

2020-02

2.0.0

2018-07

1.11.0

2020-07

2.3.0

2019-03

1.12.0

2020-12

2.4.0

2019-12

1.13.0

2021-04

2.7.0

2020-12

1.13.6

2022-02

3.0.0

2021-09

1.14.0

2021-09

Hive

1.2.1

2015-06

1.15.0

2022-05 尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

121

2.0.0

2016-02

1.16.0

2022-10

2.2.0

2017-07

DolphinScheduler

1.2.0(最

早)

2020-01

3.0.0

2018-05

1.3.9

2021-10

2.3.6

2019-08

2.0.0

2021-11

3.1.2

2019-08

3.0.0

2022-08

2.3.7

2020-04

Doris

0.13.0(最

早)

2020-10

3.1.3

2022-04

0.14.0

2021-05

HBase

1.2.0

2016-02

0.15.0

2021-11

1.4.0

2017-12

1.1.0

2022-07

1.5.0

2019-10

Hudi

0.10.0

2021-12

1.6.0

2020-07

0.11.0

2022-03

2.0.0

2018-05

0.12.0

2022-08

2.2.0

2019-06

Sqoop

1.4.6

2017-10

2.4.0

2020-12

1.4.7

2020-07

2.5.0

2022-08

Phoenix

4.14.0

(1.4)

2018-06

4.16.1

( 1.3, 1.4, 1.5, 1.6)

2021-05

5.1.2

( 2.1, 2.2, 2.3, 2.4)

2021-07

*注：着重标出的为公司实际生产中的常用版本。

2.6 服务器选型

服务器使用物理机还是云主机？

1)机器成本考虑：

(1)物理机：以 128G 内存，20 核物理 CPU，40 线程，8THDD 和 2TSSD 硬盘，单台

报价 4W 出头，惠普品牌。一般物理机寿命 5 年左右。

(2)云主机，以阿里云为例，差不多相同配置，每年 5W。

2)运维成本考虑：

(1)物理机：需要有专业的运维人员(1 万 * 13 个月)、电费(商业用户)、安装空调、

场地。尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

122

(2)云主机：很多运维工作都由阿里云已经完成，运维相对较轻松。

3)企业选择

(1)金融有钱公司选择云产品(上海)。

(2)中小公司、为了融资上市，选择云产品，拉到融资后买物理机。

(3)有长期打算，资金比较足，选择物理机。

2.7 集群规模

1)硬盘方面考虑

集群规模

1)用户行为数据

(1)每天日活跃用户100万，每人一天平均100条：100万*100条=10000万条

(8)半年内不扩容服务器来算：210g*360天 = 约74T

(7)保存3副本：70g*3 = 210g

(9)预留20%~30%Buf=74T/0.7=105T

5)算到这：约16T*8台服务器=128T

3)业务数据

(2)每条日志1K左右，每天1亿条：100000000 / 1024 / 1024 = 约100G

2)Kafka中数据

(1)每天约100G数据*副本(2)=200g

(2)保存3天*200g=600g

(3)预留30%buf=600g/0.7=857g=约1T

(3)数仓ODS层采用gzip存储：100g压缩为10g左右

(4)数仓DWD层采用snappy + orc存储：10g左右

(5)数仓DWS层聚合存储(为了快速运算，不压缩)：50g左右

(6)数仓ADS层数据量很小：忽略不计

(1)每天活跃用户100万，每天下单的用户10万，每人每天产生

的业务数据10条，每条日志1k左右：10万*10条*1k=1g左右

(2)数仓五层存储：1g*3=3g

(3)保存3副本：3g*3=9g

(4)半年内不扩容服务器来算：9g*360天=约3.2T

(5)预留20%~30%Buf=3.2T/0.7=5T

4)集群总规模：105T+1T+5T=111T

2)CPU 方面考虑

20 核物理 CPU 40 线程 * 8 = 320 线程 (指标 100-200)

3)内存方面考虑

内存 128g * 8 台 = 1024g (计算任务内存 800g，其他安装框架需要内存)

128m =》1g 内存

=》

100g 数据、800g 内存

根据数据规模大家集群(在企业，干了三年通常服务器集群 5-20 台之间)

Kafka

Kafka 尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

123

Flume

flume

Hive

MySQL

Spark

DataX

Maxwell

(1)消耗内存的分开；

(2)Kafka 、zk 、Flume 传输数据比较紧密的放在一起；

(3)客户端尽量放在一到两台服务器上，方便外部访问；

(4)有依赖关系的尽量放到同一台服务器(例如：Hive 和 DS)

2.8 人员配置参考

2.8.1 整体架构

大数据开发工程师 =》大数据组组长=》项目经理=》部门经理=》技术总监 CTO

=》架构师

2.8.2 人员配置参考

小型公司(1-3 人左右)：组长 1 人，剩余组员无明确分工，并且可能兼顾 JavaEE 和前

端。

中小型公司(3~6 人左右)：组长 1 人，离线 2 人左右，实时 1 人左右(离线一般多于

实时)，组长兼顾和 JavaEE、前端。

中型公司(5~10 人左右)：组长 1 人，离线 3~5 人左右(离线处理、数仓)，实时 2 人

左右，组长和技术大牛兼顾和 JavaEE、前端。

中大型公司(10~20 人左右)：组长 1 人，离线 5~10 人(离线处理、数仓)，实时 5 人尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

124

左右，JavaEE1 人左右(负责对接 JavaEE 业务)，前端 1 人(有或者没有人单独负责前端)。

(发展比较良好的中大型公司可能大数据部门已经细化拆分，分成多个大数据组，分别负责

不同业务)

上面只是参考配置，因为公司之间差异很大，例如 ofo 大数据部门只有 5 个人左右，因

此根据所选公司规模确定一个合理范围，在面试前必须将这个人员配置考虑清楚，回答时要

非常确定。

咱们自己公司：大数据组组长：1 个人；离线 3-4 个人；实时 1-3 个人。

IOS 多少人？安卓多少人？前端多少人？JavaEE 多少人？测试多少人？

(IOS、安卓) 1-2 个人前端 3 个人； JavaEE 一般是大数据的 1-1.5 倍，测试：有

的有，1 个左右，有的没有。产品经理 1 个、产品助理 1-2 个，运营 1-3 个。

公司划分：

0-50 小公司；50-500 中等；500-1000 大公司；1000 以上大厂领军的存在。

2.8.3 你的的职级等级及晋升规则

小公司：职级就分初级，中级，高级。晋升规则不一定，看公司效益和职位空缺。

大公司都有明确的职级：

尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

125

2.9 从 0-1 搭建项目，你需要做什么？

1)需要问项目经理的问题

(1)数据量：

100g

(2)预算：

50 万

(3)数据存储多久： 1 年

(4)云主机、物理机：云主机

(5)日活： 100 万

(6)数据源：用户行为数据(文件)、业务数据(Mysql)

(7)项目周期： 1 个月

(8)团队多少人： 3-5 个尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

126

(9)首批指标： 1-10 个

(10)未来的规划：离线和实时是否都要做

2)项目周期(2 个月)

(1)数据调研(2 周)

(2)明确数据域(2 天)

(3)构建业务矩阵(3 天)

(4)建模至下而上 (2 周)

①ODS 层 ②DWD 层 ③DIM 层

(5)指标体系建设至上而下 (2 周)

(6)处理 bug 1 周

2.10 数仓建模准备

1)数据仓库建模的意义

如果把数据看作图书馆里的书，我们希望看到它们在书架上分门别类地放置；

 减少重复计算。

 快速查询所需要的数据。

2)ER 模型

如果对方问三范式问题。初步判断对方是一个 java 程序员，就不要和他深入聊，mysql

高级、redis、多线程、JVM、SSM 等框架了。

应该把话题转移到大数据技术。Spark、flink、海量数据如何处理、维度建模。

3)维度建模

星型模型：事实表周围一级维度减少 join => 大数据场景不适合频繁的 join

雪花模型：事实表周期多级维度

星座：多个事实表

4)事实表

(1)如何判断一张表是事实表？

具有度量值的可以累加的个数、件数、金额、次数

(2)同步策略

数据量大 =》通常增量特殊的，加购 (周期快照事实表)

(3)分类

①事务型事实表尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

127

找原子操作。例如：下单加购支付

①选择业务过程

②声明粒度

③确定维度

④确定事实

不足：

连续性指标，不好找原子操作。例如，库存(周期快照事实表)

多事实表关联。

例如，统计加购到支付的平均使用时长(累积型快照事实表)

②周期快照事实表

③累积型快照事实表

5)维度表

(1)如何判断一张表是维度表？

没有度量值，都是描述信息。身高体重、年龄、性别

(2)同步策略

数据量小 =》通常全量特殊的用户表

(3)维度整合减少 Join 操作

①商品表、商品品类表、SPU、商品一级分类、二级分类、三级分类=》商品维度表

②省份表、地区表 =》地区维度表

③活动信息表、活动规则表 =》活动维度表

(4)拉链表

对用户表做了拉链。

缓慢变化维场景尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

128

name

start_date

end_date

张三

2020-06-14

9999-12-31

李四

2020-06-14

9999-12-31

王五

2020-06-14

9999-12-31

赵六

2020-06-14

9999-12-31

小明

2020-06-14

9999-12-31

小华

2020-06-14

9999-12-31

小强

2020-06-14

9999-12-31

name

start_date

end_date

大华

2020-06-15

9999-12-31

大强

2020-06-15

9999-12-31

马克

2020-06-15

9999-12-31

威廉

2020-06-15

9999-12-31

full

join

name

start_date

end_date

张三

2020-06-14

9999-12-31

李四

2020-06-14

9999-12-31

王五

2020-06-14

9999-12-31

赵六

2020-06-14

9999-12-31

小明

2020-06-14

9999-12-31

大华

2020-06-15

9999-12-31

大强

2020-06-15

9999-12-31

马克

2020-06-15

9999-12-31

威廉

2020-06-15

9999-12-31

name

start_date

end_date

小华

2020-06-14

小强

2020-06-14

union all

拉链表9999-12-31分区，

截至前一日的全量最新

ods层当日分区，

当日新增及变化

截至当日的全量最新，

需覆盖之前的9999-12-31分区

过期状态，

需写入过期分区

动态分区

9999-12-31

2020-06-14

用户维度表每日装载思路

6)建模工具是什么？

PowerDesigner、EZDML

2.11 数仓建模

1)数据调研

(1)先和 Java 人员要表，表中最好有字段的描述或者有表和字段的说明文档。(项目经

理帮助协调) =》快速熟悉表中业务。梳理清楚业务线，找到事实表和维度表。

(2)和业务人员聊 =》验证你猜测的是否正确

(3)和产品经理聊

需求：派生指标、衍生指标

派生指标 = 原子指标(业务过程 + 度量值 + 聚合逻辑) + 统计周期 + 统计

粒度 + 业务限定

需求中的业务过程必须和实际的后台业务能对应上。

2)明确数据域

(1)用户域：登录、注册

(2)流量域：启动、页面、动作、故障、曝光

(3)交易域：加购、下单、支付、物流

(4)工具域：领取优惠卷、使用优惠卷下单、使用优惠卷支付

(5)互动域：点赞、评论、收藏

3)构建业务矩阵尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

129

用户、商品、活动、时间、地区、优惠卷

(1)用户域：

(2)流量域： √

启动、页面、动作、故障、曝光

(3)交易域：

加购、下单、支付、物流

(4)工具域：

领取优惠卷、使用优惠卷下单、使用优惠卷支付

(5)互动域：

点赞、评论、收藏

4)建模至下而上

(1)ODS 层

①保持数据原貌不做任何修改起到备份作用

②采用压缩

减少磁盘空间，采用 Gzip 压缩

③创建分区表防止后续全表扫描

(2)DWD 层事实表

①事务型事实表

找原子操作

a)选择业务过程

选择感兴趣的业务过程。产品经理提出的指标中需要的。

b)声明粒度

粒度：一行信息代表什么含义。可以是一次下单、一周下单、一个月下单。

如果是一个月的下单，就没有办法统计一次下单情况。保持最小粒度。

只要你自己不做聚合操作就可以。

c)确定维度

确定感兴趣的维度。产品经理提出的指标中需要的。

例如：用户、商品、活动、时间、地区、优惠卷

d)确定事实尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

130

确定事实表的度量值。可以累加的值，例如，个数、件数、次数、金额。

事务型事实表的不足：

 连续性指标，不好找原子操作。例如，库存(周期快照事实表)

 多事实表关联。例如，统计加购到支付的平均使用时长(累积型快照

事实表)

(2)周期快照事实表

①选择业务过程

②声明粒度 =》 1 天

③确定维度

④确定事实

(3)累积型快照事实表

①选择业务过程

②声明粒度

③确定维度

④确定事实确定多个事实表度量值

(3)DIM 层维度表

①维度整合减少 join

a)商品表、商品品类表、spu、商品一级分类、二级分类、三级分类=》商品

维度表

b)省份表、地区表 =》地区维度表

c)活动信息表、活动规则表 =》活动维度表

②拉链表

对用户表做了拉链。

缓慢变化维场景。

5)指标体系建设至上而下

(1)ADS 层

需求、日活、新增、留存、转化率、GMV

(2)DWS 层聚合层

需求：派生指标、衍生指标尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

131

派生指标 = 原子指标(业务过程 + 度量值 + 聚合逻辑) + 统计周期 + 统计

粒度 + 业务限定

例如，统计，每天各个省份手机品牌交易总额

交易总额 (下单 + 金额 + sum ) + 每天 + 省份 + 手机品牌

找公共的：业务过程 + 统计周期 + 统计粒度建宽表

2.12 数仓每层做了哪些事

1)ODS 层做了哪些事？

(1)保持数据原貌，不做任何修改

(2)压缩采用 gzip，压缩比是 100g 数据压缩完 10g 左右。

(3)创建分区表

2)DIM/DWD 层做了哪些事？

建模里面的操作，正常写。

(1)数据清洗的手段

HQL、MR、SparkSQL、Kettle、Python(项目中采用 SQL 进行清除)

(2)清洗规则

金额必须都是数字，[0-9]、手机号、身份证、匹配网址 URL

解析数据、核心字段不能为空、过期数据删除、重复数据过滤

json => 很多字段 =》一个一个判断 =》取数，根据规则匹配

(3)清洗掉多少数据算合理

参考，1 万条数据清洗掉 1 条。

(4)脱敏

对手机号、身份证号等敏感数据脱敏。

①加*

135****0013 互联网公司经常采用

②加密算法 md5 需要用数据统计分析，还想保证安全

美团滴滴 md5(12334354809)=》唯一值

③加权限需要正常使用军工、银行、政府

(5)压缩 snappy

(6)orc 列式存储尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

3)DWS 层做了哪些事？

指标体系建设里面的内容再来一遍。

4)ADS 层做了哪些事？

一分钟至少说出 30 个指标。

日活、月活、周活、留存、留存率、新增(日、周、年)、转化率、流失、回流、七天

内连续 3 天登录(点赞、收藏、评价、购买、加购、下单、活动)、连续 3 周(月)登录、

GMV、复购率、复购率排行、点赞、评论、收藏、领优惠卷人数、使用优惠卷人数、沉默、

值不值得买、退款人数、退款率 topn 热门商品

产品经理最关心的：留转 G 复活

132 尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

133

2.13 数据量

数据量的描述都是压缩前的数据量。

1)ODS 层：

(1)用户行为数据(100g => 1 亿条；1g => 100 万条)

曝光(60g or 600 万条)、页面(20g)、动作(10g)、故障 + 启动(10g)

(2)业务数据(1-2g => 100 万-200 万条)

加购(每天增量 20 万、全量 100 万)、下单(10 万)、支付(9 万)、物流(9 万)、取消

下单(500)、退款(500)；

领取优惠卷(5 万)、使用优惠卷下单(4 万)、使用优惠卷支付(3 万)；

点赞(1000)、评论(1000)、收藏(1000)；

用户(活跃用户 100 万、新增 1000、总用户 1 千万)、商品 SPU(1-2 万)、商品 SKU

(10-20 万)、活动(1000)、时间(忽略)、地区(忽略)

2)DWD 层 + DIM 层：

和 ODS 层几乎一致；

3)DWS 层

轻度聚合后，20g-50g。

4)ADS 层

10-50m 之间，可以忽略不计。

2.14 项目中遇到哪些问题？(******)

1)Flume 零点漂移

2)Flume 挂掉及优化

3)Datax 空值、调优

4)HDFS 小文件处理

5)Kafka 挂掉

6)Kafka 丢失

7)Kafka 数据重复

8)Kafka 消息数据积压尚硅谷大数据技术之高频面试题

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134

9)Kafk 乱序

10)Kafka 顺序

11)Kafka 优化(提高吞吐量)

12)Kafka 底层怎么保证高效读写

13)Kafka 单条日志传输大小

14)Hive 优化(Hive on Spark)

15)Hive 解决数据倾斜方法

16)Hive 数据倾斜

17)疑难指标编写(7 天内连续 3 次活跃、1 7 30 指标、路径分析、用户留存率、最近 7/30

日各品牌复购率、最近 30 天发布的优惠券的补贴率、同时在线人数)

18)DS 任务挂了怎么办？

19)DS 故障报警

2.15 离线---业务

2.15.1 SKU 和 SPU

SKU：一台银色、128G 内存的、支持联通网络的 iPhoneX。

SPU：iPhoneX。

Tm_id：品牌 Id 苹果，包括 IPHONE，耳机，MAC 等。

2.15.2 订单表跟订单详情表区别？

订单表的订单状态会变化，订单详情表不会，因为没有订单状态。

订单表记录 user_id，订单 id 订单编号，订单的总金额 order_status，支付方式，订单状

态等。

订单详情表记录 user_id，商品 sku_id，具体的商品信息(商品名称 sku_name，价格

order_price，数量 sku_num)

2.15.3 上卷和下钻

上卷：上卷是沿着自维的层次向上聚集汇总数据。例如，对产品销售数据，沿着时间维

上卷，可以求出所有产品在所有地区每月(或季度或年或全部)的销售额。

下探(钻)：下探是上卷的逆操作，它是沿着维的层次向下，查看更详细的数据。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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2.15.4 TOB 和 ToC 解释

TOB(toBusiness)：表示面向的用户是企业。

TOC(toConsumer)：表示面向的用户是个人。

2.15.5 流转 G 复活指标

1)活跃

日活：100 万；月活：是日活的 2-3 倍 300 万

总注册的用户多少？1000 万-3000 万之间。

渠道来源：app 公众号抖音百度 36 头条地推

2)GMV

GMV：每天 10 万订单 (50 – 100 元) 500 万-1000 万

10%-20% 100 万-200 万(人员：程序员、人事、行政、财务、房租、收电费)

3)复购率

某日常商品复购；(手纸、面膜、牙膏)10%-20%

电脑、显示器、手表 1%

4)转化率

商品详情 =》加购物车 =》下单 =》支付

1%-5% 50-60% 80%-95%

5)留存率

1/2/3、周留存、月留存

搞活动： 10-20%

2.15.6 活动的话，数据量会增加多少？怎么解决？

日活增加 50%，GMV 增加多少 20%。(留转 G 复活)情人节，促销手纸。

集群资源都留有预量。11.11，6.18，数据量过大，提前动态增加服务器。

2.15.7 哪个商品卖的好？

面膜、手纸，每天销售 5000 个

2.15.8 数据仓库每天跑多少张表，大概什么时候运行，运行多久？

基本一个项目建一个库，表格个数为初始的原始数据表格加上统计结果表格的总数。(一

135 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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136

般 70-100 张表格)

用户行为 5 张；业务数据 33 张表 =》ods34 =》dwd=>32 张=》dws 22 张宽表=>ads=》

15 张 =》103 张

Datax：00:10 => 20 分钟左右第一次全量

用户行为数据，每天 0：30 开始运行。=》ds =》 5-6 个小时运行完指标

所有离线数据报表控制在 8 小时之内。

大数据实时处理部分控制在 5 分钟之内。(分钟级别、秒级别)

如果是实时推荐系统，需要秒级响应。

2.15.9 哪张表数据量最大

(1)用户行为数据

曝光(60g or 600 万条)、页面(20g)

(2)业务数据(1-2g => 100 万-200 万条)

加购(20 万)、下单(10 万)、

用户(活跃用户 100 万、新增 1000、总用户 1 千万)

2.15.10 哪张表最费时间，有没有优化

最费时间，一般是发生数据倾斜时，会比较费时间。

1)Group By

(1)统计各个省份对应的交易额

第一个统计完的指标和最后一个统计完是时间相差 20 倍

我们从 Yarn 上看到的

一共执行了多长时间 4-5 小时

你想：发生了数据倾斜任务停止掉

(2)解决办法：

①开启 map-side 预聚合

②skewindata

解决后的效果怎么样？

30-50 分钟内执行完了尚硅谷大数据技术之高频面试题

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137

2)Join

统计事实表和维度表 join => mapjoin

(1)小表大表 join mapjoin

解决办法： mapjoin

(2)大表 =》大表 join

项目中什么出现统计加购到支付的平均使用时长

执行时间 4-5 小时 yarn

①：skewjoin

②：smbjoin 分桶有序 join 使用的前提 (分桶且有序)

③：左表随机右表扩容

④：通过建模规避大表 join 大表

累积型快照事实表

2.15.11 并发峰值多少？大概哪个时间点？

高峰期晚上 7-12 点。Kafka 里面 20m/s 2 万/s 并发峰值在 1-2 万人

2.15.12 分析过最难的指标

 路径分析

 用户留存率

 最近 7/30 日各品牌复购率

 7 天内连续 3 天登录

 每分钟同时在线人数

2.15.13 数仓中使用的哪种文件存储格式

常用的包括：textFile，ORC，Parquet，一般企业里使用 ORC 或者 Parquet，因为是列式

存储，且压缩比非常高，所以相比于 textFile，查询速度快，占用硬盘空间少。

2.15.14 数仓当中数据多久删除一次

(1)部分公司永久不删

(2)有一年、两年“删除”一次的，这里面说的删除是，先将超时数据压缩下载到单

独安装的磁盘上。然后删除集群上数据。很少有公司不备份数据，直接删除的。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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2.16 埋点

1)埋点选择

免费的埋点：上课演示。前端程序员自己埋点。

收费的埋点：神策、百度统计、友盟统计

2)埋点方式主要有两种：

(1)按照页面埋点，有几个页面就创建几个表。

(2)按照用户行为：页面数据、事件数据、曝光数据、启动数据和错误数据。咱们项

目中采用的这种方式。

3)埋点数据日志格式

为了减少网络上数据的传输，日志格式设计时都会有公共信息。

{

"common": { -- 公共信息

"ar": "230000", -- 地区编码

"ba": "iPhone", -- 手机品牌

"ch": "Appstore", -- 渠道

"md": "iPhone 8", -- 手机型号

"mid": "YXfhjAYH6As2z9Iq", -- 设备 id

"os": "iOS 13.2.9", -- 操作系统

"uid": "485", -- 会员 id

"vc": "v2.1.134" -- app 版本号

"actions": [ --动作(事件)

{

"action_id": "favor_add", --动作 id

"item": "3", --目标 id

"item_type": "sku_id", --目标类型

"ts": 1585744376605 --动作时间戳

}

]，

"displays": [

{

"displayType": "query", -- 曝光类型

"item": "3", -- 曝光对象 id

"item_type": "sku_id", -- 曝光对象类型

"order": 1 --出现顺序

{

"displayType": "promotion",

"item": "6",

"item_type": "sku_id",

"order": 2

{

"displayType": "promotion",

138 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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139

"item": "9",

"item_type": "sku_id",

"order": 3

}

"page": { --页面信息

"during_time": 7648, -- 持续时间毫秒

"item": "3", -- 目标 id

"item_type": "sku_id", -- 目标类型

"last_page_id": "login", -- 上页类型

"page_id": "good_detail", -- 页面 ID

"sourceType": "promotion" -- 来源类型

"err":{ --错误

"error_code": "1234", --错误码

"msg": "***********" --错误信息

"ts": 1585744374423 --跳入时间戳

}

第 3 章实时数仓项目

3.1 为什么做这个项目

随着公司不断业务不断发展，产品需求和内部决策对于数据实时性要求越来越迫切，传

统离线数仓 T+1 模式已经不能满足，所以需要实时数仓的能力来赋能。

3.2 项目架构

Flink实时项目

业务数据

MySQL

Nginx

Web/

App

前端

埋点

用户

行为

数据

日志服务器

(Springboot)

Nginx

业务服务器

(Springboot)

日志服务器

(Springboot)

日志文件

logFile

日志文件

logFile

业务服务器

(Springboot)

采集日志

Flume

采集日志

Flume

消息缓存

Kafka

消息缓存

Kafka

消息缓存

Kafka

Web/

App

业务

交互

实时同步

Maxwell

实时同步

Maxwell

查询宽表

ClickHouse

Flink

分布式协调

Zookeeper

ods层

数据清洗

& 广播 join 筛

选维度表

dwd层

Flink

读取事

实数据

dws层

维度数据

Phoenix + Hbase

SpringBoot 数据接

口服务

可视化

Sugar

ads层

④事实表

②维度表

精确一次性消费

业务主题包括(流

量、用户、交易)

⑤

⑥关联维度

旁路缓存 + 异步 IO

⑦宽表

MySQL 配

置表

Flink-CDC

读取配置信息

dim层

dwd层

Flink

①

③

事实数据关联&

维度退化&

Flink CEP跳出

明细&独立访客

多流合并维度

关联状态去重

旁路缓存

Redis

3.3 框架版本选型

和离线保持一致。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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140

3.4 服务器选型

和离线保持一致。

3.5 集群规模

Kafka Kafka Kafka

Flume Flume Flume

Hive

MySQL

Spark

Datax maxwell

Hbase Hbase Hbase

Flink

3.6 项目建模

1)数据调研

(1)先和 Java 人员要表，表中最好有字段的描述或者有表和字段的说明文档。(项目经

理帮助协调) =》快速熟悉表中业务。梳理清楚业务线，找到事实表和维度表。

(2)和业务人员聊 =》验证你猜测的是否正确

(3)和产品经理聊

需求：派生指标、衍生指标

派生指标 = 原子指标(业务过程 + 度量值 + 聚合逻辑) + 统计周期 + 统计

粒度 + 业务限定

需求中的业务过程必须和实际的后台业务能对应上。

2)明确数据域

(1)用户域：登录、注册

(2)流量域：启动、页面、动作、故障、曝光

(3)交易域：加购、下单、支付、物流尚硅谷大数据技术之高频面试题

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141

(4)工具域：领取优惠卷、使用优惠卷下单、使用优惠卷支付

(5)互动域：点赞、评论、收藏

3)构建业务矩阵

用户、商品、活动、时间、地区、优惠卷

(1)用户域：

(2)流量域： √

启动、页面、动作、故障、曝光

(3)交易域：

加购、下单、支付、物流

(4)工具域：

领取优惠卷、使用优惠卷下单、使用优惠卷支付

(5)互动域：

点赞、评论、收藏

4)建模至下而上

(1)ODS 层

①存 Kafka: topic_log\topic_db ,保持数据原貌不做处理

(2)DWD 层事实表

①事务型事实表

找原子操作

a)选择业务过程

选择感兴趣的业务过程。产品经理提出的指标中需要的。

b)声明粒度

粒度：一行信息代表什么含义。可以是一次下单、一周下单、一个月下单。

如果是一个月的下单，就没有办法统计一次下单情况。保持最小粒度。

只要你自己不做聚合操作就可以。

c)确定维度

确定感兴趣的维度。产品经理提出的指标中需要的。

例如：用户、商品、活动、时间、地区、优惠卷尚硅谷大数据技术之高频面试题

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142

d)确定事实

确定事实表的度量值。可以累加的值，例如，个数、件数、次数、金额。

e)维度退化

通过 Lookupjoin 将字典表中字段退化到明细表中

(3)DIM 层维度表

①维度数据存储 Hbase，同时不做维度整合

5)指标体系建设至上而下

(1)ADS 层

需求、日活、新增、留存、转化率、GMV

(2)DWS 层聚合层

需求：派生指标、衍生指标

派生指标 = 原子指标(业务过程 + 度量值 + 聚合逻辑) + 统计周期 + 统计

粒度 + 业务限定

例如，统计，每天各个省份手机品牌交易总额

交易总额 (下单 + 金额 + sum ) + 每天 + 省份 + 手机品牌

找公共的：业务过程 + 统计周期 + 统计粒度建宽表

3.7 数据量

1)ODS 层：

(1)用户行为数据(100g => 1 亿条；1g => 100 万条)

曝光(60g or 600 万条)、页面(20g)、动作(10g)、故障 + 启动(10g)

(2)业务数据(1-2g => 100 万-200 万条)

加购(每天增量 20 万、全量 100 万)、下单(10 万)、支付(9 万)、物流(9 万)、取消

下单(500)、退款(500)；

领取优惠卷(5 万)、使用优惠卷下单(4 万)、使用优惠卷支付(3 万)；

点赞(1000)、评论(1000)、收藏(1000)；

用户(活跃用户 100 万、新增 1000、总用户 1 千万)、商品 SPU(1-2 万)、商品 SKU

(10-20 万)、活动(1000)、时间(忽略)、地区(忽略)

2)DWD 层 + DIM 层：尚硅谷大数据技术之高频面试题

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143

和 ODS 层几乎一致；

3)DWS 层

轻度聚合后，20g-50g。

4)ADS 层

10-50m 之间，可以忽略不计。

3.8 项目中遇到哪些问题？

1)业务数据采集框架选择(FlinkCDC，Maxwell，Canal)

2)Dwd 层新老访客修复、Dws 层用户回流状态过大，选择状态后端不合理导致 OOM

3)状态后端选择 RocksDB 导致链路延迟过高

4)Dws 层读取外部数据库维度数据网络延迟过高导致反压

5)数据倾斜导致的反压

6)Flink SQL 未设置 TTL 导致的 OOM

7)改变程序拓扑结构，通过 Savepoint 恢复程序未指定算子 Uid 导致的报错

8)Kafka 分区动态增加，Flink 键控不到新分区数据导致数据丢失

9)某个 Kafka 分区没有数据，导致 Flink 下游水位线无法抬升，窗口无法关闭计算

10)Kafka 的问题(挂了、丢了、重复了、积压了、乱序了、如何提高吞吐量)

11)Hbase 的 rowkey 设计不合理导致的数据热点问题

12)Redis 做旁路缓存，与 Hbase 的数据一致性问题

13)Flink 写 Clickhouse 的精准一次性问题

14)Clickhouse 的优化问题

3.9 实时---业务

3.9.1 数据采集到 ODS 层

1)前端埋点的行为数据为什么又采集一份？

时效性

Kafka 保存 3 天，磁盘够：原来 1T，现在 2T，没压力

2)为什么选择 Kafka？

实时写、实时读

=》消息队列适合，其他数据库受不了尚硅谷大数据技术之高频面试题

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144

3)为什么用 Maxwell？历史数据同步怎么保证一致性？

FlinkCDC 在 20 年 7 月才发布

Canal 与 Maxwell 区别：

Maxwell 支持同步历史数据

Maxwell 支持断点还原(存在元数据库)

数据格式更轻量

保证至少一次，不丢

4)Kafka 保存多久？如果需要以前的数据怎么办？

跟离线项目保持一致：3 天

我们的项目不需要，如果需要的话可以去数据库或 Hive 现查，ClickHouse 也有历史的

宽表数据。

3.9.2 ODS 层

(1)存储原始数据

2 个 topic ：

埋点的行为数据 ods_base_log

业务数据 ods_base_db

(2)业务数据的有序性： maxwell 配置，指定生产者分区的 key 为 table

3.9.3 DWD+DIM 层

1)存储位置，为什么维度表存 HBase？

事实表存 Kafka、维度表存 HBase

基于热存储加载维表的 Join 方案：

随机查

长远考虑

适合实时读写

2)埋点行为数据分流

(1)修复新老访客(选择性)：以前是前端试别新老访客，不够准确

(2)分流：侧输出流

分了 3 个 topic：启动、页面、曝光尚硅谷大数据技术之高频面试题

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145

(3)用户跳出、独立访客统计

3)业务数据处理

(1)动态分流：FlinkSQL 读取 topic_base_db 数据，过滤出每张明细表写回 kafka

(2)订单预处理表设计:双流 join，使用 leftjoin

(3)字典表维度退化

4)维度数据写入 Hbase

(1)为了避免维度数据发生变化而重启任务，在 mysql 存一张配置表来动态配置。

动态实现：通过广播状态

=》读取一张配置表 ===》维护这张配置表

source 来源 sink 写到哪操作类型字段主键扩展

=》实时获取配置表的变化 ==》CDC 工具

=》 FlinkCDC

=》使用了 sql 的方式，去同步这张配置表

=》sql 的数据格式比较方便

(2)怎么写 HBase：借助 phoenix

没有做维度退化

维表数据量小、变化频率慢

(3)Hbase 的 rowkey 怎么设计的？有没有数据热点问题？

最大的维表：用户维表

=》百万日活，2000 万注册用户为例，1 条平均 1k：2000 万*1k=约 20G

使用 Phoenix 创建的盐表，避免数据热点问题

https://developer.aliyun.com/article/532313

3.9.4 DWS 层

1)为什么选择 ClickHouse

(1)适合大宽表、数据量多、聚合统计分析 =》快

(2)宽表已经不再需要 Join，很合适

2)关联维度数据

(1)维度关联方案：预加载、读取外部数据库、双流 Join、LookupJoin

(2)项目中读取 Hbase 中维度数据尚硅谷大数据技术之高频面试题

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146

(3)优化 1：异步 IO

异步查询实际上是把维表的查询操作托管给单独的线程池完成，这样不会因为

某一个查询造成阻塞，单个并行可以连续发送多个请求，提高并发效率。

这种方式特别针对涉及网络 IO 的操作，减少因为请求等待带来的消耗。

Flink 在 1.2 中引入了 Async I/O，在异步模式下，将 IO 操作异步化，单个并行

可以连续发送多个请求，哪个请求先返回就先处理，从而在连续的请求间不需要阻

塞式等待，大大提高了流处理效率。

Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，解决与外部系统

交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。

(4)优化 2：旁路缓存

旁路缓存模式是一种非常常见的按需分配缓存的模式。如图，任何请求优先访

问缓存，缓存命中，直接获得数据返回请求。如果未命中则，查询数据库，同时把

结果写入缓存以备后续请求使用。

(5)怎么保证缓存一致性

方案 1：当我们获取到维表更新的数据，也就是拿到维度表操作类型为 update 时：尚硅谷大数据技术之高频面试题

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147

更新 Hbase 的同时，删除 redis 里对应的之前缓存的数据

Redis 设置了过期时间：24 小时

方案 2：双写

3)轻度聚合

(1)DWS 层要应对很多实时查询，如果是完全的明细那么查询的压力是非常大的。将

更多的实时数据以主题的方式组合起来便于管理，同时也能减少维度查询的次数。

(2)开一个小窗口，5s 的滚动窗口

(3)同时减轻了写 ClickHouse 的压力，减少后续聚合的时间

(4)几张表？表名、字段

访客、商品、地区、关键词

3.9.5 ADS 层

1)实现方案

为可视化大屏服务，提供一个数据接口用来查询 ClickHouse 中的数据。

2)怎么保证 ClickHouse 的一致性？

ReplacingMergeTree 只能保证最终一致性，查询时的 sql 语法加上去重逻辑

3)Flink 任务如何监控

Flink 和 ClickHouse 都使用了 Prometheus + Grafana 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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148

第 4 章用户画像项目

4.1 画像系统主要做了哪些事

1)用户信息标签化

2)对标签化的数据的应用(分群、洞察分析)

3)标签如何建模的，有哪些标签

根据用户需求，协调产品经理一起规划了四级标签。前两级是分类，第三级是标签，第

四级是标签值。

电商画像标签2022

.xlsx

4.2 项目整体架构

数据仓库

规则支持

配置管理

可视化操作

标签规则定义

标签任务调度

任务监控

用户画像管理平台

分群管理

标签数据支撑

用户分群

用户标签明细及分析

业务系统

DMP

外部应用

技术：Vue.js、Springboot、MySQL

技术：Spark、Sparkmllib、Yarn

技术：Clickhouse、

Elasticsearch、Hbase、Redis

画像处理流程尚硅谷大数据技术之高频面试题

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149

4.3 讲一下标签计算的调度过程

填写标签任务

上传程序jar包

SPARK程序jar包

HDFS

任务进程

远端任务提交器

自动或手动

生成当日任务进程

上传程序jar包到Hdfs

标签任务定义

Mysql

YARN 集群

json格式的任务信息

spark-submit

用户画像管理平台

spark作业

加载jar包

读取定义和规则

状态跟踪

作业状态回调

电商数仓

Hive

画像库

Hive

读取数仓数据

写入标签

4.4 整个标签的批处理过程

四个任务：

(1)通过根据每个标签的业务逻辑编写 SQL，生产标签单表。

(2)把标签单表合并为标签宽表。

(3)把标签宽表导出到 Clickhouse 中的标签宽表。

(4)把 Clickhouse 中的标签表转储为 Bitmap 表。

四个任务通过编写 Spark 程序完成。并通过画像平台调度，以后新增标签只需要在平台

填写标签定义、SQL 及相关参数即可。

4.5 你们的画像平台有哪些功能？

(1)标签定义

(2)标签任务设定

(3)任务调度

(4)任务监控

(5)分群创建维护

(6)人群洞察

4.6 是否做过 Web 应用开发，实现了什么功能

(1)画像平台分群

(2)画像平台其他功能(可选)

(3)实时数仓数据接口尚硅谷大数据技术之高频面试题

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4.7 画像平台的上下游

(1)上游：数仓系统

(2)下游：写入到 Redis 中，由广告、运营系统访问。

4.8 BitMap 原理，及为什么可以提高性能

Bitmap 是一个二进制集合，用 0 或 1 标识某个值是否存在。

在求两个集合的交集运算时，不需要遍历两个集合，只要对位进行与运算即可。无论是

比较次数的降低(从 O(N^2) 到Ｏ(N) )，还是比较方式的改善(位运算)，都给性能带来巨

大的提升。

业务场景：把每个标签的用户 id 集合放在一个 Bitmap 中，那多个标签求交集(比如：

女性 + 90 后)这种分群筛选时，就可以通过两个标签的 Bitmap 求交集运算即可。

第 5 章数据湖项目

5.1 数据湖与数据仓库对比

数据湖(Data Lake)是一个存储企业的各种各样原始数据的大型仓库，其中的数据可供

存取、处理、分析及传输。

Hudi、Iceberg、Data Lake

5.2 为什么做这个项目

随着大数据技术发展趋势，公司对单一的数据湖和数据架构并不满意，想要去融合数据

湖和数据仓库，构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承数据仓库的数据处理和管

理功能。

150 尚硅谷大数据技术之高频面试题

—————————————————————————————

151

5.3 项目架构

湖仓一体核心架构

业务系统

使用Hudi导入并同步Hive

DIM

Flink CDC

Flume

报表

MySQL

业务数据

Log文件

日志数据

Kafka

5.4 业务

业务与实时数仓一致。

5.5 优化 or 遇到的问题怎么解决

1)断点续传采集如何处理

FlinkCDC 分为全量和 binlog，他们都是基于 Flink state 的能力，同步过程会将进度存储

在 state 中，如果失败了，下一次会从 state 中恢复即可。

2)写 Hudi 表数据倾斜问题

FlinkCDC 在全量阶段，读取完一张表后在读取下一张表，如果下游接了多个 Sink，则

只有一个 Sink 有数据写入。

使用多表混合读取方式解决。

第 6 章测试&上线流程

6.1 测试相关

6.1.1 公司有多少台测试服务器？

测试服务器一般三台。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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152

6.1.2 测试服务器配置？

有钱的公司和生产环境电脑配置一样。

一般公司测试环境的配置是生产的一半。

6.1.3 测试数据哪来的？

一部分自己写 Java 程序自己造(更灵活)，一部分从生产环境上取一部分(更真实)。

6.1.4 如何保证写的 SQL 正确性(重点)

先在 MySQL 的业务库里面把结果计算出来；在给你在 ads 层计算的结果进行比较；

需要造一些特定的测试数据，测试。

从生产环境抓取一部分数据，数据有多少你是知道的，运算完毕应该符合你的预期。

离线数据和实时数据分析的结果比较。(日活 1 万实时 10100)，倾向取离线。

算法异构

6.1.5 测试之后如何上线？

大公司：上线的时候，将脚本打包，提交 git。先发邮件抄送经理和总监，运维。运维负

责上线。

小公司：跟项目经理说一下，项目经理技术把关，项目经理通过了就可以上线了。风险

意识。

所谓的上线就是编写脚本，并在 DolphinScheduler 中进行作业调度。

6.1.6 A/B 测试了解

1)什么是 A/B 测试？

A / B 测试本质上是一种实验，即随机向用户显示变量的两个或多个版本，并使用统计

分析来确定哪个变量更适合给定的转化目标。

2)为什么要做 A/B 测试？

举例：字节跳动有一款中视频产品叫西瓜视频，最早它叫做头条视频。为了提升产品的

品牌辨识度，团队想给它起个更好的名字。经过一些内部调研和头脑风暴，征集到了西瓜视

频、奇妙视频、筷子视频、阳光视频 4 个名字，于是团队就针对一共 5 个 APP 名称进行

了 A/B 实验。尚硅谷大数据技术之高频面试题

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153

这个实验中唯一改变的是应用市场里该产品的名称和对应的 logo，实验目的是为了验

证哪一个应用名称能更好地提升“头条视频” APP 在应用商店的点击率。最后西瓜视频和奇

妙视频的点击率位列前二，但差距不显著，结合用户调性等因素的综合考量后，最终决定头

条视频正式更名为西瓜视频。

通过这个案例可以看到，A/B 测试可以帮助业务做最终决策。结合案例的直观感受，我

们可以这样来定义 A/B 测试：在同一时间对目标受众做科学抽样、分组测试以评估效果。

以上图图示为例，假设我们有 100 万用户要进行 A/B 测试：

先选定目标受众，比如一线城市的用户。A/B 测试不可能对所有用户都进行实验，所以

要进行科学抽样，选择小部分流量进行实验。

 抽样之后需要对样本进行分组，比如 A 组保持现状，B 组的某一个因素有所改变。

 分组之后在同一时间进行实验，就可以看到改变变量后用户行为的变化。

 再根据对应实验目标的指标，比如点击率的高低，来评估实验的结果。

做 A/B 测试的主要原因有 3 点：

(1)风险控制：小流量实验可以避免直接上线效果不好造成损失。其次，实验迭代的

过程中，决策都是有科学依据的，可以避免系统性的偏差。

(2)因果推断：我们相信 A/B 实验中的优化和改变最终能影响到线上数据以及用户的

行为。在这个前提下，A/B 测试就是最好的因果推断工具。

(3)复利效应：A/B 测试是可以持续不断进行的实验，即使一次实验提升的效果不大，

但是长期下来复利效应的积累会产生很大的变化和回报。

3)哪个首页新 UI 版本更受欢迎

今日头条 UI 整体风格偏大龄被诟病已久，不利于年轻和女性用户泛化，历史上几次红

头改灰头实验都对大盘数据显著负向。因此团队设计了 A/B 实验，目标是在可接受的负向尚硅谷大数据技术之高频面试题

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范围内，改一版用户评价更好的 UI。通过控制变量法，对以下变量分别开展数次 A/B 实

验：

头部色值饱和度、字号、字重、上下间距、左右间距、底部 tab icon。

结合用户调研(结果显示：年轻用户和女性用户对新 UI 更偏好)。

综合来看，效果最好的 UI 版本如下图所示，全量上线。

新 UI 上线后，Stay duration 显著负向从-0.38% 降至 -0.24%，图文类时长显著 +1.66%，

搜索渗透显著 +1.47%，高频用户(占 71%)已逐渐适应新 UI。

6.2 项目实际工作流程

以下是活跃用户需求的整体开发流程。

产品经理负责收集需求：需求来源与客户反馈、老板的意见。

第 1 步：确定指标的业务口径

由产品经理主导，找到提出该指标的运营负责人沟通。首先要问清楚指标是怎么定义的，

比如活跃用户是指启动过 APP 的用户。设备 id 还是用户 id。

154 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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产品经理先编写需求文档并画原型图。=》需求不要口头说。

第 2 步：需求评审

由产品经理主导设计原型，对于活跃主题，我们最终要展示的是最近 n 天的活跃用户数

变化趋势，效果如下图所示。此处大数据开发工程师、后端开发工程师、前端开发工程师

一同参与，一起说明整个功能的价值和详细的操作流程，确保大家理解的一致。

工期：

接口：数据格式、字段类型、责任人。

第 3 步：大数据开发

大数据开发工程师，通过数据同步的工具如 Flume、Datax、Maxwell 等将数据同步到

ODS 层，然后就是一层一层的通过 SQL 计算到 DWD、DWS 层，最后形成可为应用直接服

务的数据填充到 ADS 层。

第 4 步：后端开发

后端工程师负责，为大数据工程师提供业务数据接口；

同时还负责读取 ADS 层分析后，写入 MySQL 中的数据。

第 5 步：前端开发

前端工程师负责，前端埋点。

对分析后的结果数据进行可视化展示。

第 6 步：联调

此时大数据开发工程师、前端开发工程师、后端开发工程师都要参与进来。此时会要求

大数据开发工程师基于历史的数据执行计算任务，大数据开发工程师承担数据准确性的校

验。前后端解决用户操作的相关 BUG 保证不出现低级的问题完成自测。

第 7 步：测试

测试工程师对整个大数据系统进行测试。测试的手段包括，边界值、等价类等。

155 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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156

提交测试异常的软件有：禅道(测试人员记录测试问题 1.0，输入是什么，结果是什么，

跟预期不一样->需要开发人员解释，是一个 bug，下一个版本解决 1.1->测试人员再测试。测

试 1.1ok->测试经理关闭 bug)

1 周开发写代码 =》2 周测试时间

第 8 步：上线

运维工程师会配合我们的前后端开发工程师更新最新的版本到服务器。此时产品经理要

找到该指标的负责人长期跟进指标的准确性。重要的指标还要每过一个周期内部再次验证，

从而保证数据的准确性。

6.3 项目中实现一个需求大概多长时间

1)刚入职第一个需求大概需要 7 天左右。对业务熟悉后，平均一天一个需求。

2)影响时间的因素：对业务熟悉、开会讨论需求、表的权限申请、测试等。新员工培

训(公司规章制度、代码规范)

6.4 项目当前版本号是多少？多久升级一次版本

敏捷开发(少量需求=>代码编写=>测试=>少量需求=>代码编写=>测试…)，又叫小步快

跑。

差不多一个月会迭代一次。每月都有节日(元旦、春节、情人节、3.8 妇女节、端午节、

618、国庆、中秋、1111/6.1/5.1、生日、周末)新产品、新区域。

就产品或我们提出优化需求，然后评估时间。每周我们都会开会做下周计划和本周总结。

(日报、周报、月报、季度报、年报)需求 1 周的时间，周三一定完成。周四周五(帮同事

写代码、自己学习工作额外的技术)。

5.1.2

5 是大版本号：必须是重大升级

1：一般是核心模块变动

2：一般版本变化

6.5 项目开发中每天做什么事

(1)新需求(活动、优化、新产品、新市场)。 60%

(2)故障分析：数仓的任何步骤出现问题，需要查看问题，比如日活，月活下降或快

速上升等。20%

(3)新技术的预言(比如湖仓一体数据湖 Doris 实时数据质量监控)10% 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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157

(4)其临时任务 10%

(5)晨会-》10 做操-》讨论中午吃什么-》12 点出去吃 1 点-》睡到 2 点-》3 点茶歇

水果-》晚上吃啥-》吃加班餐-》开会-》晚上 6 点吃饭-》7 点开始干活-10 点-》11 点

第 7 章数据治理

7.1 元数据管理

元数据管理目前开源的框架中，Atlas 框架使用的较多。再就是采用自研的系统。

1)元数据管理底层实现原理

解析如下 HQL，获取对应的原数据表和目标表直接的依赖关系。

insert into table ads_user

select id, name from dws_user

依赖关系能够做到：表级别和字段级别

2)用处：作业执行失败，评估他的影响范围。主要用于表比较多的公司。

atlas 版本问题：

0.84 版本：2019-06-21

2.0 版本：2019-05-13

框架版本：

Apache 0.84 2.0 2.1

CDH 2.0

3)尚大自研的元数据管理尚硅谷大数据技术之高频面试题

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7.2 数据质量监控

7.2.1 监控原则

1)单表数据量监控

一张表的记录数在一个已知的范围内，或者上下浮动不会超过某个阈值

 SQL 结果：var 数据量 = select count(*)from 表 where 时间等过滤条件

 报警触发条件设置：如果数据量不在[数值下限, 数值上限]，则触发报警

 同比增加：如果((本周的数据量 - 上周的数据量)/上周的数据量*100)不在 [比例下

线，比例上限]，则触发报警

 环比增加：如果((今天的数据量 - 昨天的数据量)/昨天的数据量*100)不在 [比例下

线，比例上限]，则触发报警

 报警触发条件设置一定要有。如果没有配置的阈值，不能做监控

日活、周活、月活、留存(日周月)、转化率(日、周、月)GMV(日、周、月)

复购率(日周月) 30%

2)单表空值检测

某个字段为空的记录数在一个范围内，或者占总量的百分比在某个阈值范围内

 目标字段：选择要监控的字段，不能选“无”

 SQL 结果：var 异常数据量 = select count(*) from 表 where 目标字段 is null

 单次检测：如果(异常数据量)不在[数值下限, 数值上限]，则触发报警

158 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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3)单表重复值检测

一个或多个字段是否满足某些规则

 目标字段：第一步先正常统计条数；select count(*) form 表；

 第二步，去重统计；select count(*) from 表 group by 某个字段

 第一步的值和第二步不的值做减法，看是否在上下线阀值之内

 单次检测：如果(异常数据量)不在[数值下限, 数值上限]，则触发报警

4)单表值域检测

一个或多个字段没有重复记录

 目标字段：选择要监控的字段，支持多选

 检测规则：填写“目标字段”要满足的条件。其中$1 表示第一个目标字段，$2 表示

第二个目标字段，以此类推。上图中的“检测规则”经过渲染后变为“delivery_fee =

delivery_fee_base+delivery_fee_extra”

 阈值配置与“空值检测”相同

5)跨表数据量对比

主要针对同步流程，监控两张表的数据量是否一致

 SQL 结果：count(本表) - count(关联表)

 阈值配置与“空值检测”相同

7.2.2 数据质量实现

尚硅谷大数据项目

之电商数仓(9质量

7.3 权限管理(Ranger)

尚硅谷大数据项目

之电商数仓(8权限

159 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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160

7.4 数据治理

资产健康度量化模型。

根据数据资产健康管理的关键因素，明确量化积分规则。根据数据基础信息完整

度、数据存储和数据计算健康度、数据质量监控规则合理性等，完整计算数据资产健

康分。

1)资产健康分基础逻辑

(1)健康分基本设定原则：

￮健康分采用百分制，100 最高，0 分最低；

￮健康度以表为最细粒度，每个表都有一个健康分；

￮个人、业务版块、团队、一级部门、以及集团的健康分以所属表的健康分加权

平均；

￮数据表权重=(表字节数 + 1)再开立方根；空表的权重为 1；

(2)数据表资产健康分:

数据表资产健康分 score =(规范合规健康分*10% + 存储健康分*30% + 计算健

康分*30% + 数据质量健康分*15% + 数据安全健康分 * 15%)；

2)数据资产特征列表:

资产健康类型

特征

特征分计算逻辑

有技术 owner

0/1 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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161

规范

Specification

规范健康分=

100 * sum(特征

分)/count(特征)

有业务 owner

0/1

有分区信息

0/1

有归属部门

0/1

表命名合规

0/1

数仓分层合规

0/1

表有备注信息

0/1

字段有备注信息

有备注字段数 / 总字段数

存储 Storage

存储健康分=

100 * 完成度

生命周期合理性

• 永久保留表：不可再生源头表、白名单表、冷

备表、最近 93 天有访问非分区表，按 100%完

成度；

• 未管理表：分区表但未配置生命周期，按 0%完

成度；

• 无访问表：在 93 天前创建，但最近 93 天无访

问，按 0%完成度；

• 新建表：创建时间小于 93 天，尚未积累访问数

据和未配置合理生命周期，默认按 80%完成度；

• 普通表：以上之外普通表，系统计算建议保留

天数与当前生命周期比值作为完成度；

计算 Calc

计算健康分=

100 * sum(特征

分)/count(特征)

hdfs 路径被删除

被删除，0 分；否则为 1

产出为空

连续 15 天无数据产出，0 分；否则为 1；

产出表未被读取

最近 30 天产出数据表无读取，0 分；否则为 1；

运行出错

最近 3 天任务运行有出错，0 分；否则为 1；

重复表/相似表

与其他数据表 50%相似，则为 0 分，否则为 1；

责任人不合理对应的调度节点责任人已经离职，或调度节点责

任人在职但与数据表责任人不一致，0 分；否则

为 1；

简单加工

生产 sql 只简单 select 字段出来，没有 join、

group；where 条件只有分区字段；0 分，否则

为 1；尚硅谷大数据技术之高频面试题

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162

暴力扫描

表中被查询分区大于 90 天，同时被查询分区的

总存储量大于 100G ；0 分，否则为 1；

两侧类型不一致

类似这个例子:

select ... from table1 t1 join table2 t2 on

t1.a_bigint=t2.a_string;

这种情况在 on 条件中两边都被 double 了，这

个其实不合理；是个大坑，会导致行为和用户

期待不一致

数据倾斜

长尾运行实例耗费时⻓高于平均值 20%，分数记

为 0，否则记为 1；

需要列剪裁

判断 select 语句及后续使用逻辑，是否 select

出来的列都被使用，用被使用的列数/总 select

列数计算使用率，低于 50% 就需要列剪裁，0

分，否则为 1；

质量 Quality

质量健康分=

100 * sum(特征

分)/count(特征)

表产出时效监控 qdc 有定义产出时间预警或已经归属于某个生产

基线； 0/1；

表内容监控

有配置表级规则； 0/1；

字段内容监控

有配置字段级规则； 0/1；

表产出 SLA

X 点及时性 SLA 测量函数：

• realTime：数据实际产出时间

• expectTime: 期望数据产出的时间点

• n：数据产出周期(针对多次调度)

表内容 SLA

1-触发监控规则/总监控规则数

字段内容 SLA

1-触发监控规则/总监控规则数

安全 Security

安全健康分=

100 * sum(特征

分)/count(特征)

数据分类

有明确设置归属的“资产目录” ； 0/1；

资产分级

有指定资产等级； 0/1；

字段级安全等级有字段设置了安全等级； 0/1；

第 8 章中台

https://mp.weixin.qq.com/s/nXI0nSSOneteIClA7dming 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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8.1 什么是中台？

1)什么是前台？

首先，这里所说的“前台”和“前端”并不是一回事。所谓前台即包括各种和用户直

接交互的界面，比如 web 页面，手机 app；也包括服务端各种实时响应用户请求的业

务逻辑，比如商品查询、订单系统等等。

2)什么是后台？

后台并不直接面向用户，而是面向运营人员的配置管理系统，比如商品管理、物

流管理、结算管理。后台为前台提供了一些简单的配置。

3)为什么要做中台

传统项目痛点：重复造轮子。

163 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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8.2 各家中台

1)SuperCell 公司

2)阿里巴巴提出了“大中台，小前台”的战略

3)华为提出了“平台炮火支撑精兵作战”的战略

8.3 中台具体划分

1)业务中台 & 技术中台

164 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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165

图业务中台

图技术中台

2)数据中台 & 算法中台

图数据中台图算法中台

8.4 中台使用场景

1)从 0 到 1 的阶段，没有必要搭建中台。

从 0 到 1 的创业型公司，首要目的是生存下去，以最快的速度打造出产品，证明

自身的市场价值。

这个时候，让项目野蛮生长才是最好的选择。如果不慌不忙地先去搭建中台，恐

怕中台还没搭建好，公司早就饿死了。

2)从 1 到 N 的阶段，适合搭建中台。

当企业有了一定规模，产品得到了市场的认可，这时候公司的首要目的不再是活

下去，而是活的更好。

这个时候，趁着项目复杂度还不是特别高，可以考虑把各项目的通用部分下沉，

组建中台，以方便后续新项目的尝试和旧项目的迭代。

3)从 N 到 N+1 的阶段，搭建中台势在必行。

当企业已经有了很大的规模，各种产品、服务、部门错综复杂，这时候做架构调

整会比较痛苦。

但是长痛不如短痛，为了项目的长期发展，还是需要尽早调整架构，实现平台化，尚硅谷大数据技术之高频面试题

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166

以免日后越来越难以维护。

8.5 中台的痛点

牵一发动全身，中台细小的改动，都需要严格测试。周期比较长。

大厂一般有总的中台，也有部门级别的中台，保证效率。

第 9 章算法题(LeetCode)

9.1 时间复杂度、空间复杂度理解

在计算机算法理论中，用时间复杂度和空间复杂度来分别从这两方面衡量算法的

性能。

1)时间复杂度(Time Complexity)

算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量。

一般来说，计算机算法是问题规模 n 的函数 f(n)，算法的时间复杂度也因此记

做：T(n)=Ο(f(n))。

问题的规模 n 越大，算法执行的时间的增长率与 f(n)的增长率正相关，称作渐

进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。

2)空间复杂度

算法的空间复杂度，是指算法需要消耗的内存空间。有时候做递归调用，还需要

考虑调用栈所占用的空间。

其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间

复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。

所以，我们一般对程序复杂度的分析，重点都会放在时间复杂度上。

9.2 常见算法求解思想

1)暴力求解

不推荐。

2)动态规划

动态规划(Dynamic Programming，DP)是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化

的过程。

动态规划过程是：把原问题划分成多个“阶段”，依次来做“决策”，得到当前的局部解；尚硅谷大数据技术之高频面试题

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167

每次决策，会依赖于当前“状态”，而且会随即引起状态的转移。

这样，一个决策序列就是在变化的状态中，“动态”产生出来的，这种多阶段的、最优

化决策，解决问题的过程就称为动态规划(Dynamic Programming，DP)。

3)分支

对于复杂的最优化问题，往往需要遍历搜索解空间树。最直观的策略，就是依次搜索当

前节点的所有分支，进而搜索整个问题的解。为了加快搜索进程，我们可以加入一些限制条

件计算优先值，得到优先搜索的分支，从而更快地找到最优解：这种策略被称为“分支限界

法”。

分支限界法常以广度优先(BFS)、或以最小耗费(最大效益)优先的方式，搜索问题的

解空间树。

9.3 基本算法

9.3.1 冒泡排序

冒泡排序是一种简单的排序算法。

它的基本原理是：重复地扫描要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的大小顺序

错误，就把它们交换过来。这样，一次扫描结束，我们可以确保最大(小)的值被移动到序

列末尾。这个算法的名字由来，就是因为越小的元素会经由交换，慢慢“浮”到数列的顶端。

冒泡排序的时间复杂度为 O(n2)。

public void bubbleSort(int nums[]) {

int n = nums.length;

for(int i = 0; i < n - 1; i++) {

for(int j = 0; j < n - i - 1; j++) {

if(nums[j + 1] < nums[j])

swap(nums, j, j + 1);

}

9.3.2 快速排序

快速排序的基本思想：通过一趟排序，将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记

录的关键字均比另一部分的关键字小，则可分别对这两部分记录继续进行排序，以达到整个

序列有序。

快排应用了分治思想，一般会用递归来实现。

快速排序的时间复杂度可以做到 O(nlogn)，在很多框架和数据结构设计中都有广泛的尚硅谷大数据技术之高频面试题

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应用。

public void qSort(int[] nums, int start, int end){

if (start >= end) return;

int mid = partition(nums, start, end);

qSort(nums, start, mid - 1);

qSort(nums, mid + 1, end);

}

// 定义分区方法，把数组按一个基准划分两部分，左侧元素一定小于基准，右侧大于基准

private static int partition( int[] nums, int start, int end ){

// 以当前数组起始元素为 pivot

int pivot = nums[start];

int left = start;

int right = end;

while ( left < right ){

while ( left < right && nums[right] >= pivot )

right --;

nums[left] = nums[right];

while ( left < right && nums[left] <= pivot )

left ++;

nums[right] = nums[left];

}

nums[left] = pivot;

return left;

}

9.3.3 归并排序

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法(Divide and

Conquer)的一个非常典型的应用。

将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段

间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为 2-路归并。

归并排序的时间复杂度是 O(nlogn)。代价是需要额外的内存空间。

public void mergeSort(int[] nums, int start, int end){

if (start >= end ) return;

int mid = (start + end) / 2;

mergeSort(nums, start, mid);

mergeSort(nums, mid + 1, end);

merge(nums, start, mid, mid + 1, end);

}

private static void merge(int[] nums, int lstart, int lend, int rstart, int rend){

int[] result = new int[rend - lstart + 1];

int left = lstart;

168 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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169

int right = rstart;

int i = 0;

while (left <= lend && right <= rend){

if (nums[left] <= nums[right])

result[i++] = nums[left++];

else

result[i++] = nums[right++];

}

while (left <= lend)

result[i++] = nums[left++];

while (right <= rend)

result[i++] = nums[right++];

System.arraycopy(result, 0, nums, lstart, result.length);

}

9.3.4 遍历二叉树

题目：求下面二叉树的各种遍历(前序、中序、后序、层次)

 中序遍历：即左-根-右遍历，对于给定的二叉树根，寻找其左子树；对于其左子树

的根，再去寻找其左子树；递归遍历，直到寻找最左边的节点 i，其必然为叶子，

然后遍历 i 的父节点，再遍历 i 的兄弟节点。随着递归的逐渐出栈，最终完成遍历

 先序遍历：即根-左-右遍历

 后序遍历：即左-右-根遍历

 层序遍历：按照从上到下、从左到右的顺序，逐层遍历所有节点。

9.3.5 二分查找

给定一个 n 个元素有序的(升序)整型数组 nums 和一个目标值 target，写一个函数搜

索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回-1。

二分查找也称折半查找(Binary Search)，它是一种效率较高的查找方法，前提是数据结

构必须先排好序，可以在对数时间复杂度内完成查找。

二分查找事实上采用的就是一种分治策略，它充分利用了元素间的次序关系，可在最坏尚硅谷大数据技术之高频面试题

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的情况下用 O(log n)完成搜索任务。

/**

* @param a 要查找的有序 int 数组

* @param key 要查找的数值元素

* @return 返回找到的元素下标；如果没有找到，返回-1

public int binarySearch(int[] a, int key){

int low = 0;

int high = a.length - 1;

if ( key < a[low] || key > a[high] )

return -1;

while ( low <= high){

int mid = ( low + high ) / 2;

if( a[mid] < key)

low = mid + 1;

else if( a[mid] > key )

high = mid - 1;

else

return mid;

}

return -1;

}

9.4 小青蛙跳台阶

题目：一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶，也可以跳上 2 级台阶。求该青蛙上一个 n 级台

阶总共有多少种跳法？

9.5 最长回文子串

题目：给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。

实例：

输入：s = “babad”

输出：“bab”

解释：“aba”也是符合题意答案

9.6 数字字符转化成 IP

题目：现在有一个只包含数字的字符串，将该字符串转化成 IP 地址的形式，返回所有

可能的情况。

例如：

给出的字符串为“25525511135”

170 尚硅谷大数据技术之高频面试题

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171

返回["255.255.11.135", "255.255.111.35"](顺序没有关系)

第 10 章场景题

10.1 手写 Flink 的 UV

10.2 Flink 的分组 TopN

10.3 Spark 的分组 TopN

1)方法 1：

(1)按照 key 对数据进行聚合(groupByKey)

(2)将 value 转换为数组，利用 scala 的 sortBy 或者 sortWith 进行排序

(mapValues)数据量太大，会 OOM。

2)方法 2：

(1)取出所有的 key

(2)对 key 进行迭代，每次取出一个 key 利用 spark 的排序算子进行排序

方法 3：

(1)自定义分区器，按照 key 进行分区，使不同的 key 进到不同的分区

(2)对每个分区运用 spark 的排序算子进行排序

10.4 如何快速从 40 亿条数据中快速判断，数据 123 是否存在

10.5 给你 100G 数据，1G 内存，如何排序？

10.6 公平调度器容器集中在同一个服务器上？

10.7 匹马赛跑，

1 个赛道，每次 5 匹进行比赛，无法对每次比赛计时，

但知道每次比赛结果的先后顺序，最少赛多少次可以找出前三名？尚硅谷大数据技术之高频面试题

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172

10.8 给定一个点、一条线、一个三角形、一个有向无环图，请用 java

面向对象的思想进行建模

第 11 章 HQL 场景题

尚大自研刷题网站的网址：http://forum.atguigu.cn/interview.html

HQL 刷题模块，刷分到 1000 分以上。

第 12 章面试说明

12.1 面试过程最关键的是什么？

(1)大大方方的聊，放松

(2)体现优势，避免劣势

12.2 面试时该怎么说？

1)语言表达清楚

(1)思维逻辑清晰，表达流畅

(2)一二三层次表达

2)所述内容不犯错

(1)不说前东家或者自己的坏话

(2)往自己擅长的方面说

(3)实质，对考官来说，内容听过，就是自我肯定；没听过，那就是个学习的过程。

12.3 面试技巧

12.3.1 六个常见问题

1)你的优点是什么？

大胆的说出自己各个方面的优势和特长

2)你的缺点是什么？

不要谈自己真实问题；用“缺点”衬托自己的优点

3)你的离职原因是什么？

 不说前东家坏话，哪怕被伤过尚硅谷大数据技术之高频面试题

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173

 合情合理合法

 不要说超过 1 个以上的原因

4)您对薪资的期望是多少？

 非终面不深谈薪资

 只说区间，不说具体数字

 底线是不低于当前薪资

 非要具体数字，区间取中间值，或者当前薪资的+20%

5)您还有什么想问的问题？

 这是体现个人眼界和层次的问题

 问题本身不在于面试官想得到什么样的答案，而在于你跟别的应聘者的对比

 标准答案：

公司希望我入职后的 3-6 个月内，给公司解决什么样的问题

公司(或者对这个部门)未来的战略规划是什么样子的？

以你现在对我的了解，您觉得我需要多长时间融入公司？

6)您最快多长时间能入职？

一周左右，如果公司需要，可以适当提前。

12.3.2 两个注意事项

(1)职业化的语言

(2)职业化的形象

12.3.3 自我介绍

1)个人基本信息

2)工作履历

时间、公司名称、任职岗位、主要工作内容、工作业绩、离职原因。

尚大数据技术之高频面试题9.0.5

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