MapReduce面试题+详解

MapReduce篇面试题

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1.“MapReduce”程序的主要配置参数是什么？

“MapReduce”框架中用户需要指定的主要配置参数有：

• 分布式文件系统中作业的输入位置
• 作业在分布式文件系统中的输出位置
• 数据输入格式
• 数据输出格式
• 包含地图功能的类
• 包含 reduce 函数的类
• 包含映射器、减速器和驱动程序类的 JAR 文件

2.为什么不能在Mapper阶段做聚合，而是需要Reducer阶段?

在Mapper阶段和Reducer阶段都可能进行聚合操作，在Hadoop MapReduce中，Mapper和Reducer是两个主要阶段。Mapper阶段的任务是接收输入数据，并执行一些转换操作，然后输出一组键值对。Reducer阶段的任务是接收Mapper阶段的输出，并对其进行聚合，以生成最终的输出。

如果在Mapper阶段进行聚合，可能会面临以下问题：

1. 数据量过大：Mapper阶段可能会产生大量的数据，如果在此阶段进行聚合，可能会增加内存和磁盘的负担。
2. 数据不完整：在Mapper阶段，数据可能还没有被完全处理，因此在这个阶段进行聚合可能导致结果不准确。
3. 计算资源利用不均：如果在Mapper阶段进行聚合，可能会使得计算资源在Mapper和Reducer之间分配不均，导致计算效率降低。

因此，通常会在Reducer阶段进行聚合操作。在这个阶段，已经经过Mapper处理的数据被聚合，可以减少数据量，同时保证了数据的完整性，也更好地利用了计算资源。

3.Hadoop中“RecordReader”的作用？

"RecordReader"的主要作用是将输入数据分片（split）成适合并行处理的小块，同时解析和格式化这些数据块为键值对的形式。它负责将输入数据从存储系统（如HDFS）中读取出来，并将其分解为一系列的记录（records）。每个记录都由一个键和对应的值组成。

Mapper任务通过"RecordReader"获取输入数据，并在每个记录上执行映射操作。这样，MapReduce框架可以将输入数据在分布式计算集群中的多个节点上并行处理，从而实现高效的大规模数据处理。

"RecordReader"的实现方式可以根据不同的输入数据格式和存储系统进行定制。Hadoop提供了一些默认的"RecordReader"实现，例如TextInputFormat用于处理文本文件，SequenceFileInputFormat用于处理序列文件等。同时，开发人员也可以根据自己的需求实现自定义的"RecordReader"。

4.解释“MapReduce 框架”中的“分布式缓存”

在MapReduce框架中，分布式缓存（Distributed Cache）是一种用于在集群中共享和分发文件、归档和其他资源的机制。它允许MapReduce作业在运行时将文件或资源复制到集群的各个节点上，以便任务可以访问这些共享资源。

分布式缓存的主要作用是提供一个高效、可靠的方式来分发和共享作业所需的静态或只读数据，以便在MapReduce任务中使用。

分布式缓存的优点是能够将共享数据有效地分发到集群中的各个节点上，减少了数据传输的开销和网络负载。

5.“reducers”之间是如何通信的？

在MapReduce框架中，Reducers本身是不能直接进行通信的。每个Reducer任务是独立运行的，它们之间没有直接的数据传输或通信机制。

Reducers之间的通信主要是通过中间结果的写入和读取来实现的。在Shuffle阶段，中间结果会被写入到分布式文件系统（如HDFS）中的临时文件中。其他的Reducers可以从这些临时文件中读取自己需要的中间结果。

6.“MapReduce Partitioner”有什么作用？

MapReduce Partitioner定义了如何将Mapper的输出键值对进行分区和分配给不同的Reducer。它实现了作业的并行处理、负载均衡和数据分配的功能，可以通过默认的哈希分区策略或自定义的方式来满足特定的需求。

7.“Combiner”是什么？

它是MapReduce框架中的一个可选组件。Combiner在Map阶段的输出和Shuffle阶段之间起到了一个局部合并的作用。它的主要目的是减少数据传输量和提高整体性能。

Combiner的作用是在Mapper的输出结果中进行局部合并操作。它接收Mapper的输出键值对，将具有相同键的值进行合并，并生成更小的键值对集合。这样可以减少数据传输到Reducer的数量和大小，减轻网络传输的负担。

8.说说SequenceFileInputFormat

SequenceFileInputFormat是Hadoop中的一个输入格式类，用于读取SequenceFile文件。SequenceFile是Hadoop中一种二进制文件格式，它可以将多个小文件合并为一个大文件，并且支持快速随机访问。

SequenceFileInputFormat可以读取SequenceFile文件，并将其内容解析为键值对，并将其作为键值对传递给Mapper任务。

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