大数据初级总结简易版

Linux

1.说 10 个常用的 Linux 命令

cp 拷贝 scp 跨域安全复制

mkdir 创建文件目录 rmdir 删除文件目录

find 查找

tar -zxvf 解压文件

rsync 同步文件

Ifconfig 查看当前网卡配置信息

Ping 查看是否与目标 IP 连接成功

Vi 打开文件 / 查看文件

ps -ef 查询当前进程

Kill -9 强制关闭目标程序

Kill- 15 优雅关闭目标程序

Shutdown -h now 关机

2. Linux 系统中创建用户，用户组的命令，赋权命令

创建用户 useradd 用户名

创建用户组 groupadd 用户组名

赋权命令 chmod [权限设置] 文件或目录名 例如： chmod 777 file

3. 用户目录在哪，环境变量有几种配置方式

Home 目录 3 种

系统级环境变量：适用于所有用户和进程。–profile

用户级环境变量：适用于当前用户。----bash.profile

shell 会话环境变量：适用于当前 shell 会话，进程结束时销毁。–shell

4. Linux 安装软件的方式有几种，分别什么区别

4 种
软件包安装 自己下载安装包

压缩解压即安装 自行下载安装包 需要手动处理依赖和删除

yum 下载安装 软件仓库可能没有需要下载的版本软件 从下载失败导致无法安装 需要网络

源码安装 需要自行下载和手动安装

5. 如何选择 Linux 操作系统版本

主要以：用途、界面、安全行、社区支持（是否开源）、发行版本、硬件兼容等方面来选择

如：企业级 小红帽 Centos 界面化 Ubuntu 开源 centos

6.Shell 脚本第一行是什么，运行 Shell 脚本的方式有哪些，有什么区别

第一行是指脚本解释器的路径 #！

常见的执行方式有：

直接执行脚本文 会产生一个新的子 shell 进程 需要权限

bash 命令 会产生一个新的子 shell 进程 需要权限

source 命令 直接执行 Shell 进程 不需要权限

ZooKeeper

1.说说 ZooKeeper 是什么

它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，分布式应用程序可以基于ZooKeeper 实现数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能

2. ZooKeeper 集群中有哪些角色，分别有什么作用

在 ZooKeeper 集群中，有三种角色：

1. Leader（领导者）：负责处理客户端请求，协调集群中的节点，保证数据的一致性和可靠性。

2. Follower（跟随者）：接受客户端请求，并将请求转发给 Leader 节点处理。

3. Observer（观察者）：与 Follower 节点类似，但不参与 Leader 选举过程，不具备写的能力，主要用于扩展读取能力。

其中，Leader 是最重要的角色，负责协调整个集群的工作。Follower 和Observer 则是协助 Leader 完成数据的读取和写入。这些角色的存在保证了ZooKeeper 集群的高可用性和数据一致性。

3. 说说 ZooKeeper Znode 的特点与监听机制

ZooKeeper Znode 的特点有：

1. 持久性：Znode 可以持久存在，并且可以在节点创建时指定其是否为持久节点。

2. 临时性：Znode 可以是临时节点，它会在其创建的会话结束时删除。临时节点通常用于表示会话的存在和状态。

3. 顺序性：Znode 可以是顺序节点，它们具有一个唯一的顺序标识符，这个标识符可以用于实现有序队列等功能。

4. 层级结构：Znode 构成了一个层级结构，每个节点可以有多个子节点，每个子节点又可以有自己的子节点。

ZooKeeper 的监听机制是通过注册监听器实现的。客户端可以注册对 Znode 的三种事件进行监听：节点创建、节点删除和节点数据更新。当这些事件发生时，ZooKeeper 就会通知相关的监听器。客户端可以注册不同的监听器来处理不同类型的事件。ZooKeeper 会保证每个事件只会通知一次，因此客户端需要在接收到事件通知后重新注册监听器才能继续监听。

4. 说一下 CAP 原则以及如何选择

CAP 原 则 是 指 在 分 布 式 系 统 中 ， 一 致 性 （ Consistency ） 、 可 用 性（Availability）和分区容错性（Partition Tolerance）三个指标无法同时满足，只能选择其中两个指标来保证。具体含义如下：

一致性：所有用户访问同一个数据时，都能得到同样的数据。在分布式系统中，一致性就是指在集群中的任意节点对数据的修改都会同步到其他节点，确保所有节点上的数据是一致的。

可用性：系统保证每个请求都能收到一个响应，不管是成功的响应还是错误的响应。

分区容错性：指在分布式系统中，由于网络或其他原因导致节点之间无法通信时，系统仍能够正常运行。

在选择时，要考虑系统的实际情况和需求，根据不同的应用场景选择不同的指标进行权衡。下面是一些选择策略：

- 对于要求强一致性的系统，需要牺牲可用性或分区容错性，因为一致性需要所有节点都同步，这会增加延迟和负载。例如，银行系统、支付系统等需要强一致性。

- 对于要求高可用性的系统，需要牺牲一致性或分区容错性。例如，在线电商系统、社交网络系统等需要保证高可用性。

- 对于要求高分区容错性的系统，需要牺牲一致性或可用性。例如，数据中心之间的分布式系统，需要保证网络分区容错性。

5. ZooKeeper 的选举过程

ZooKeeper 的选举过程是为了保证集群中只有一个节点充当 Leader，其他节点作为+Follower，从而保证数据的一致性和可靠性。

ZooKeeper 的选举过程分为以下几个步骤：

1. 节点进入 LOOKING 状态，开始选举。

2. 节点发送一个带有自己 ID 和 zxid（事务 ID）的投票给集群中的其他节点。

3. 如果其他节点回复的投票中有超过半数的节点支持该节点，则该节点成为新的Leader，并向集群中发布自己是新的 Leader 的消息。

4. 如果其他节点支持的节点没有超过半数，则该节点需要重新发起一轮选举。

5. 如果某节点成为 Leader 后，其他节点仍然没有收到该节点的确认消息，则这些节点也会重新发起一轮新的选举。

以上是 ZooKeeper 的选举过程简单描述，实际情况中可能会发生多次投票、超时等情况，但总体思路是相同的。

Hadoop

1. HDFS 的读取流程

1. 客户端向 NameNode 请求要读取文件的块信息。

2. NameNode 返回块信息，包括每个块存储在哪个 DataNode 上。

3. 客户端根据返回的块信息，向指定的 DataNode 发送读取请求。

4. DataNode 返回请求的块数据给客户端。

5. 客户端将所有块的数据合并，读取完成。

注意：在读取过程中，如果某个 DataNode 发生故障，客户端会请求其他DataNode 中的副本进行读取。HDFS 在设计时就考虑了数据可靠性和容错性，会将数据存储在多个 DataNode 中，保证数据不会因为某个节点故障而丢失。

2. HDFS 的写入流程

HDFS 的写入流程如下：

1. 客户端向 NameNode 发送写入请求，请求包含了要写入的文件的元数据和数据块大小等信息。

2. NameNode 在元数据命名空间中创建文件记录，并返回给客户端一个包含了所有可用 DataNode 地址的写管道（Pipeline）。

3. 客户端选择一个 DataNode 作为首先要被写入的节点，并向它发送数据块。

4. DataNode 接收到数据块，进行 CRC 校验并返回一个包含了它已接收到数据块信息的响应。

5. 如果客户端已经成功地接收到了这个响应，它就会向下一个 DataNode 发送数据块。

6. 当一个数据块被写入到第一个 DataNode，并成功地被传送到所有副本，客户端会向 NameNode 发送一个确认信息。

7. NameNode 接收到确认信息后，将这个文件的元数据信息记录写入永久存储设备。

8. 当客户端完成了所有的数据块的写入，并且所有数据块都已被传送到了最终副本的节点，客户端向 NameNode 发送一个关闭文件的请求。

9. NameNode 接收到关闭文件的请求后，它将文件的元数据信息标记为已关闭。

3.阐述 MapReduce 的计算流程

MapReduce 的计算流程分为两个阶段：Map 阶段和 Reduce 阶段。

1. Map 阶段

在 Map 阶段，MapReduce 会对输入数据进行分片，分配给多个 Map 任务，每个 Map任务会对分配到的数据进行处理，生成一系列的 key-value 对作为输出。Map 阶段的输入和输出格式均为 key-value。

Map 阶段的计算流程可以概括为以下几个步骤：

- 每个 Map 任务将输入数据分片；

- 对于每个输入数据块，Map 任务将其读入内存，并将其转化为 key-value 对；

- Map 任务对每个 key-value 对进行处理，生成一系列的中间结果；

- Map 任务将中间结果按照 key 进行排序，并分组；

- Map 任务将分组后的中间结果按照 key-value 的形式输出。

2. Reduce 阶段

在 Reduce 阶段，MapReduce 将分组后的中间结果按照 key 分配给多个 Reduce 任务，每个 Reduce 任务会对分配到的数据进行处理，生成最终的结果。Reduce 阶段的输入和输出格式均为 key-value。

Reduce 阶段的计算流程可以概括为以下几个步骤：

- 每个 Reduce 任务将输入数据按照 key 进行排序；

- Reduce 任务对每个 key 的所有 value 进行处理，生成最终的结果；

- Reduce 任务将每个 key 和其对应的结果输出。

4.阐述 YARN 集群的工作流程

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop2.0 生态系统中的一个集群管理器，用于管理集群上的资源分配和任务调度。其工作流程如下：

1. 提交应用程序：用户通过客户端提交应用程序到 ResourceManager。

2. 分配 ApplicationMaster：一旦 ResourceManager 接收到应用程序，它会分配一个ApplicationMaster。

3. 分配容器：ApplicationMaster 向 ResourceManager 请求资源，ResourceManager 找到可用的 NodeManager，分配容器给应用程序。

4. 运行任务：容器启动后，ApplicationMaster 向其发送任务，容器会执行任务并将结果返回给 ApplicationMaster。

5. 监 控 和 报 告 ： ApplicationMaster 会 监 控 任 务 的 执 行 ， 并 将 报 告 发 送 给ResourceManager。

6. 释放资源：当任务完成后，容器将被释放，并且资源将返回到 ResourceManager 的资源池中，以供其他应用程序使用。

5. 为什么会产生 YARN 它解决了什么问题

YARN 是为 了解决 Hadoop MapReduce 的瓶 颈问题而 开发的。 在 Hadoop 1.x 中，MapReduce 是使用 JobTracker 来管理资源的，它负责分配计算资源和任务，但是 JobTracker的性能有限，无法扩展到很大的规模，因此无法满足越来越大的数据处理需求。因此，YARN被引入到 Hadoop 2.x 中，它是一个资源管理器，其设计理念是将计算框架与资源管理系统进行分离，使得不同的应用程序可以共享相同的资源池，从而提高了 Hadoop 的可扩展性和灵活性。

YARN 的主要功能是将集群的计算资源进行统一管理，通过为每个应用程序分配适当的资源，使得多个应用程序可以共享集群资源，同时还可以支持更多的计算框架。通过将资源管理和任务调度分离，YARN 可以更好地支持新的计算框架，如 Spark 和 Storm 等。

因此，YARN 解决了 Hadoop 1.x 中的瓶颈问题，提高了 Hadoop 集群的可扩展性和灵活性，使得 Hadoop 可以更好地满足大规模数据处理的需求。

6.Hadoop MR 模型中数据倾斜一般是在 Mapper 端发生的还是在 Reducer 端发生的，为什么

数据倾斜一般是在 Reducer 端发生的，原因如下：

1. 通常来说，数据倾斜是由某些关键字或关键组合出现的频率远高于其他组合导致的，这种情况在 Mapper 阶段很难发现和处理。而在 Reducer 阶段，相同关键字或者关键组合的数据会被分发到同一个 Reducer 中，因此在 Reducer 阶段才容易发现数据倾斜。

2. 在 Mapper 阶段，数据处理是并发执行的。即使发现了数据倾斜，也很难控制每个Mapper 处理的数据量和处理方式，因此很难有效地解决数据倾斜的问题。而在 Reducer 阶段，数据处理是串行的，可以通过调整数据分组和聚合策略来控制每个 Reducer 处理的数据量和处理方式，从而更好地处理数据倾斜。

3. 在 Hadoop MR 模型中，Redcuer 的输出是最终结果的输出，因此如果出现数据倾斜，会导致部分 Reducer 的计算时间远长于其他 Reducer，从而影响整个作业的执行效率和性能。因此在 Reducer 阶段更需要避免和解决数据倾斜。

综上所述，数据倾斜一般是在 Reducer 端发生的，因为在 Mapper 阶段很难发现和处理数据倾斜，而在 Reducer 阶段容易发现和解决数据倾斜。

7. Hadoop 常用的压缩算法有哪些，有什么区别

Hadoop 常用的压缩算法有以下几种：

1. Gzip：一种通用的无损压缩算法，能够将文件压缩到原来的 1/3 到 1/4左右，压缩速度较快，但压缩比较低，适用于网络传输和存储。

2. Bzip2：一种基于 Burrows-Wheeler Transform 和 move-to-front 算法的压缩算法，能够将文件压缩到原来的 1/4 到 1/5 左右，压缩比较高，但压缩速度较慢，适用于数据备份和长期存储。

3. Snappy：Google 推出的一种快速压缩算法，压缩速度快，但压缩比较低，适用于读写速度比较重要的场景。

4. LZO：一种基于 Lempel-Ziv 算法的压缩算法，压缩速度快，但压缩比较低，适用于读写速度比较重要的场景。

5. LZ4：一种非常快速的压缩算法，压缩速度极快，但压缩比较低，适用于读写速度比较重要的场景。

这些压缩算法的区别在于压缩比和压缩速度方面的不同。在选择压缩算法时应根据具体的应用场景和需求进行选择。如果需要快速读写数据，应该选择压缩速度较快的算法；如果需要较高的压缩比，应该选择压缩比较高的算法。

8. Hadoop MR 模型中哪些地方可以进行优化

Hadoop MapReduce 模型中可以进行如下优化：

1. 数据倾斜处理：当数据在不同节点上分布不均衡时，会导致某些节点负载过重，导致整个作业执行效率下降。可以通过对数据进行分桶、调整数据密度、增加副本等方式来解决。

2. 压缩与解压缩：设置 Hadoop 的输入与输出格式时，可以考虑采用压缩与解压缩技术，减少数据传输所需的网络带宽，从而提高作业执行效率。

3. 数据预处理：在 MapReduce 作业运行之前对数据进行预处理，如过滤无效数据、选择合适的数据采样方法等，可以减少数据传输量和 Map 运行时间。

4. 增加计算节点：通过增加计算节点可以增加 MapReduce 作业的并行度，加快作业的执行速度。

5. 优化 Map 和 Reduce 函数：对于大量数据处理作业，Map 和 Reduce 函数的效率直接影响到整个作业的执行时间。可以通过优化 Map 和 Reduce 函数的代码和算法，来缩短作业的执行时间。

6. 使用本地磁盘：Hadoop 作业的数据是存储在 HDFS 上的，而 HDFS 的读写速度有限。可以通过设置 MapReduce 作业的参数，将中间结果存储在计算节点的本地磁盘中，从而提高作业的执行效率。

7. 调整任务参数：通过调整任务参数，如调整 MapReduce 作业的切片大小、调整 JVM参数等，可以提高作业的执行效率。

Hive

1. Hive 中 SQL 如何解决数据倾斜

Hive 中 SQL 可以采取以下方法来解决数据倾斜：

1. 随机分桶：可以通过使用 Hive 的 rand() 函数生成随机数，并将数据按照该随机数分配到不同的桶中，从而避免某个桶中数据过多，造成数据倾斜。

2. 使用 bucket map join：Hive 支持使用 bucket map join 来避免数据倾斜，即将两个表按照相同的 bucket 数量和 bucket 列进行 bucket 操作，再进行 join 操作，可以避免 reduce 端的数据倾斜。

3. 调整数据存储格式：某些存储格式在存储数据时可能会导致数据倾斜，例如 Parquet 文件存储时，如果某个列的值分布不均匀，可能会导致数据倾斜。可以对这些列进行重新切分，或者使用其他存储格式。

4. 调整数据倾斜的阈值：可以调整 Hive 的数据倾斜阈值，即 reduce 端数据倾斜比例的最大限制，当超过该限制时，Hive 会自动进行数据重分布，避免数据倾斜。可以通过设置 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer 参数来调整数据倾斜阈值。

2. 说一说 Hive 的分区分桶

Hive 的分区和分桶是 Hive 优化查询性能的两个重要机制。

分区是将大表按照某个列的值进行划分，每个分区内部的数据是相同的，这样可以加快查询速度。比如按照时间进行分区，那么同一天内的数据就可以被查询到，而不用扫描全表。

使用分区可以降低磁盘 IO、加速查询。在 Hive 中，创建分区表时需要指定分区字段以及分区的值，查询时可以通过 where 语句指定分区的条件。

分桶则是将一个分区内部的数据进行划分成小块，每个小块内的数据是相同的，这样可以进一步加快查询速度。分桶相当于对分区内部的数据进行了更细粒度的划分，在一定程度上可以避免数据倾斜以及提高查询速度。当表数据量大时，可以采用分区和分桶两种方式进行优化。

在 Hive 中创建分桶表时需要指定桶的数量以及分桶字段，查询时可以通过 where 语句指定分桶的条件。

总的来说，分区和分桶的作用都是为了提高 Hive 查询的效率。分区提高了查询的粒度，分桶提高了查询的速度。在实际生产环境中，需要根据具体情况进行选择和使用，以达到最优的查询效果。

3. Hive SQL 的执行流程

Hive SQL 的执行流程如下：

1. 解析：将 SQL 语句解析成抽象语法树（AST），包括语法检查、语义分析等。

2. 优化：对抽象语法树进行优化，包括逻辑优化、物理优化、表达式优化等。

3. 生成执行计划：根据优化后的抽象语法树生成执行计划，包括生成 MapReduce 任务、Spark 任务等。

4. 执行任务：执行生成的任务，包括在 Hadoop 或 Spark 等分布式计算框架上运行任务，并将结果写入 HDFS。

5. 返回结果：将结果返回给客户端。

需要注意的是，Hive 在执行 SQL 时，先将 SQL 转换成 MapReduce 作业或 Spark 作业，然后在 Hadoop 集群上执行作业。因此，Hive 的执行速度相对较慢，适合处理大数据量的数据分析任务。

4. 说一说你知道的 Hive 优化

以下是我了解的一些 Hive 优化技巧：

1. 数据压缩：在 Hive 中使用 Snappy 或 gzip 数据压缩，可以大幅减少磁盘空间的占用，提高查询速度。

2. 分区和桶：使用分区和桶可以显著提高查询效率。

3. 数据格式：尽量使用格式化的数据（如 Parquet 或 ORC）来存储数据，因为这种格式可以加快数据读取速度。

4. 数据倾斜处理：当 Hive 查询中存在数据倾斜时，可以使用一些技术来处理数据倾斜，如使用随机哈希、使用多列进行分组等。

5. 数据过滤：如果可能的话，尽量在 WHERE 子句中添加过滤器，以便减少需要处理的数据量。

6. Yarn 配置：对 Yarn 进行一些调优，如调整内存分配比例和设置 Yarn 队列等。

7. 压缩下推：Hive 支持压缩下推，可以在查询中将压缩的数据传递给

MapReduce 任务，并在 MapReduce 任务中解压缩，以减少磁盘 I/O。

8. 动态分区：动态分区是指在 INSERT 语句中使用动态分区，它可以自动创建新的分区，并将数据写入到正确的分区中，以避免手动创建分区带来的一些问题。

9. 数据流优化：在 Hive 查询中，可以对数据流进行优化，以避免不必要的数据移动和复制，从而提高查询效率。

这些是我了解的一些 Hive 优化技巧，但是具体的优化策略还要根据实际情况而定。

5. Hive 和传统数据库的区别

Hive 和传统数据库之间的主要区别如下：

1. 数据处理方式不同：Hive 是基于 Hadoop 的批处理数据处理工具，而传统数据库则是基于 SQL 的在线事务处理系统。

2. 数据存储方式不同：Hive 使用 Hadoop 中的 HDFS 来存储数据，而传统数据库则使用基于磁盘的存储引擎。

3. 数据结构不同：Hive 使用类似于 SQL 的查询语言 HiveQL，但是它支持的数据结构比传统数据库更加灵活，可以处理非结构化和半结构化数据。

4. 数据规模不同：Hive 能够处理 PB 级别的数据，而传统数据库则通常处理更小的数据

5. 性能不同：因为 Hive 是基于 Hadoop 的批处理工具，所以相对于传统数据库，其处理速度可能会比较慢。但是，Hive 可以通过优化查询和操作来提高性能。

总之，Hive 和传统数据库之间的区别主要在于数据处理方式、数据存储方式、数据结构、数据规模和性能方面。选择哪种工具取决于应用程序的需求和数据特征。

6. 什么是物化视图和视图有什么区别

物化视图和视图都是数据库中的数据对象，但它们的性质和用途有所不同。

视图是一种虚拟表，它并不实际存储数据，而是基于一个或多个表的查询结果以某种特定方式创建的。视图可以用来简化复杂的查询，隐藏数据的细节，减少应用程序的代码量，提高性能等。

物化视图（Materialized View）是一种实际存储数据的表，它是基于一个或多个表的查询结果以某种特定方式创建的，与视图不同的是，物化视图存储查询结果，而不是每次查询时动态生成。具体来说，当创建物化视图时，数据库会执行查询操作，并将查询结果存储在一个表中。在之后的查询中，数据库可以直接使用物化视图中的数据，而不需要再次执行查询操作，从而提高查询性能。

总的来说，物化视图和视图的区别在于视图是一种虚拟表，不实际存储数据，物化视图是一种实际存储数据的表。视图适合处理动态数据集，物化视图适合处理静态数据集，它们应根据具体场景需要选择使用。

7. Hive 内部表和外部表的区别

内部表和外部表是 Hive 中常用的概念，它们的主要区别如下：

1. 存储位置：内部表的数据存储在 Hive 的默认文件系统中，而外部表的数据存储在外部文件系统中。

2. 数据管理：对于内部表，当 DROP TABLE 时，表的元数据和数据都会被删除。而对于外部表，DROP TABLE 仅会删除表的元数据，数据仍然存在于外部文件系统中。

3. 数据加载：对于内部表，数据可以通过 LOAD DATA 或 INSERT INTO 命令加载，且Hive 会负责将数据直接写入表的默认文件系统中。而对于外部表，数据必须通过外部文件系统中的文件进行加载，并且不能使用 INSERT INTO 命令。

4. 数据更新：对于内部表，可以使用 UPDATE 和 DELETE 命令来更新和删除数据。而对于外部表，由于数据存储在外部文件系统中，无法直接更新或删除其中的数据。

总的来说，内部表和外部表在数据存储、管理和更新方面有很大的差别，选择哪种类型的表应根据具体的场景需求而定。

8. Hive 排序的几个 BY 的具体使用与区别

Hive 在排序时，可以使用以下几个 BY 关键字：

1. ORDER BY：用于对结果集进行排序，可以排序一个或多个列，并且可以指定升序或降序排列。

2. SORT BY：和 ORDER BY 类似，用于对结果进行排序，但是它不保证结果的全局排序，只保证在各个 reducer 中排序。

3. CLUSTER BY：用于对表按照指定的列进行分组并且排序，与 GROUP BY 相似。但是CLUSTER BY 是在 Map 端完成的，可以大大减少数据在 Reduce 端的交换量，提高计算效率。

4. DISTRIBUTE BY：用于将数据分发到指定的 reducer，但是不保证每个 reducer 中的数据是有序的。如果需要排序再使用 ORDER BY 或 SORT BY。

5. SORTED BY：类似于 DISTRIBUTE BY，也用于对数据进行分发，但是在每个 reducer 中保证数据排序。

总的来说，ORDER BY 和 SORT BY 都是在 Reduce 端完成的，而 CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY 和 SORTED BY 都是在 Map 端完成的。ORDER BY 和 SORT BY 的主要区别在于，ORDER BY 保证了全局排序，而 SORT BY 只保证在各个 reducer 中排序。

9. Hive 自定义 UDF 函数的流程，以及为什么要自定义

Hive 自定义 UDF 函数的流程如下：

1. 编写 Java 程序，实现自定义 UDF 函数的逻辑；

2. 将 Java 程序编译打包成 jar 文件；

3. 在 Hive 中注册自定义 UDF 函数，可以使用 ADD JAR 命令将 jar 文件添加到 Hive的类路径中；

4. 创建自定义 UDF 函数，使用 CREATE FUNCTION 命令定义函数名称、输入参数和返回值类型，并指定实现该函数的 Java 类和方法。

自定义 UDF 函数可以实现业务逻辑的拓展和扩展，常用于对数据进行自定义处理和计算。在处理大量数据时，自定义 UDF 函数可以提高数据处理和分析的效率和精度。例如，在分析用户行为数据时，我们可以通过自定义 UDF 函数提取和识别用户行为特征，实现对用户行为的深度分析。

10. 简述 Hive 支持的写出文件的格式与区别

Hive 支持的写出文件格式包括文本文件、序列文件、RC 文件、ORC 文件、Parquet 文件等。

1. 文本文件格式：文本文件是一种最基本的文件格式，它是以文本形式存储的数据，每行数据之间以换行符分隔。可以使用 Hive 自带的 TextFile 或者自定义的 InputFormat 进行读取。

2. 序列文件格式：序列文件是一种二进制格式，相对于文本文件来说，序列文件存储时 占 用 空 间 更 小 ， 存 储 效 率 更 高 。 它 适 合 存 储 大 量 的 结 构 化 的 数 据 ， 可 以 使 用SequenceFileInputFormat 进行读取。

3. RC 文件格式：RC 文件是一种在 Hive 中出现较早的文件格式，它是一种二进制格式，类似于序列文件，但更加高效。RC 文件支持列式存储，可以减少 IO 访问次数。可以使用RCFileInputFormat 进行读取。

4. ORC 文件格式：ORC 文件是一种高效的列式存储格式，它是为了解决 Hive 处理大规模数据时性能问题而设计的。它支持快速的压缩和解压缩，能够减少 IO 次数，提高读写效率。可以使用 OrcInputFormat 进行读取。

5. Parquet 文件格式：Parquet 文件是一种高效的列式存储格式，它主要用于数据仓库等需要高效处理大规模数据的场景。与 ORC 文件相比，Parquet 文件的压缩率更高，查询性能更优。可以使用ParquetInputFormat 进行读取。

总的来说，不同的文件格式具有不同的优势和适用场景，根据实际需求来选择合适的文件格式可以提高数据处理效率和性能。

11. 行式文件和列式文件的区别

行式文件和列式文件的区别在于它们储存数据的方式不同。

行式文件将数据存储为一行一行的记录，每行记录包含多个字段，每个字段表示不同的信息。这种文件通常用于存储文本文件、日志文件、配置文件等。

列式文件将数据存储为一列一列的值，每个值都包含一个字段的数据。这种文件通常用于储存结构化数据，如表格数据、数据库数据等。

列式文件的优点在于它可以更快地进行数据分析和处理，因为只需访问所需的列，而不是整个文件。而行式文件的优点在于它更容易阅读和编辑，因为数据按照一定的顺序排列。

HBase

1. RowKey 如何设计，设计不好会产生什么后果

RowKey 是 Azure Table Storage 中的一种关键属性，它用于唯一标识一个实体。RowKey 的设计决定了实体在表中的分布和检索方式。通常情况下，RowKey应该被设计成具有可读性和唯一性的字符串。一般地，推荐使用以下几种方式来设计 RowKey：

1. 随机数或 GUID：这种设计方式可以保证 RowKey 的唯一性，同时也能够保证数据在表中均匀分布，适用于需要高吞吐量和可扩展性的场景。

2. 有意义的字符串：设计具有可读性的 RowKey 可以方便用户查找特定的实体。例如，对于一个用户实体，可以使用用户名或者用户 ID 作为 RowKey。

3. 组合键：有些实体需要用多个属性来唯一标识，这时可以使用这些属性的组合作为 RowKey。例如，对于一个订单实体，可以使用订单 ID 和订单日期作为 RowKey。

如果 RowKey 没有被恰当地设计，会导致以下一些后果：

1. 数据分布不均：如果 RowKey 设计不当，可能会导致数据在表中分布不均，从而影响查询效率。

2. 冲突：如果 RowKey 不具备唯一性，可能会导致冲突，使得重复的数据被覆盖或丢失，影响数据的完整性。

3. 效率低下：如果 RowKey 设计不合理，可能会导致查询效率低下，从而影响应用程序的响应时间。

因此，在设计 RowKey 时，需要根据具体场景选择合适的设计方案，以保证数据的稳定性、一致性和高效性。

2.为什么 HBase 百亿数据可以做到秒级查询

HBase 能够快速查询百亿条数据主要有以下几个原因：

1. 列族存储的特点：HBase 采用列族存储的方式，将具有相同属性的列存储到一起，这样可以减少 I/O 的次数，从而提高查询效率。

2. 基于 HDFS 的存储：HBase 底层使用的是 HDFS 存储数据，它可以将数据分成多个块并存储到不同的节点上，利用分布式的方式提高数据读取和写入的速度。

3. 分布式架构：HBase 采用分布式架构，将数据分散存储在多个节点上，可以在多台机器上同时处理查询请求，从而提高查询效率。

4. 预分区：HBase 支持数据的预分区，可以将数据在多个节点上分区存储，这样可以有效地避免数据倾斜和热点问题，提高查询效率。

5. 基于索引的查找：HBase 支持基于行键和列族的索引查找，可以快速定位数据所在的位置，进而提高查询效率。

3.Hive 和 HBase 的区别

Hive 和 HBase 都是基于 Hadoop 生态系统的开源工具，但是它们的作用和使用方式有很大的区别。

Hive 是一个数据仓库工具，可以将结构化数据映射为表格，并提供了 SQL 查询语言（HiveQL）来查询和分析这些数据。Hive 底层使用 Hadoop 的 MapReduce 框架来处理数据。Hive 适合于查询和分析大型结构化数据集，尤其在数据规模较大时，性能表现优异。

HBase 则是一个分布式的非关系型数据库，底层使用 Hadoop 的 HDFS 文件系统和 ZooKeeper分布式协调服务来存储和管理数据，支持快速的随机读写操作。HBase 适合于存储非结构化或半结构化的数据，如日志、用户行为数据等。

总的来说，Hive 适合于查询和分析结构化数据，而 HBase 适合于存储和查询非结构化数据。

4.HBase 写入数据的流程

HBase 写入数据的流程如下：

1. 客户端向 HBase 的 RegionServer 发送写入请求，请求包括表名、行键以及列族和列的信息。

2. RegionServer 收到请求后，会将请求处理并转发给对应的 RegionServer 处理。

3. 对应的 RegionServer 根据行键确定数据所在的 Region，并将数据写入 HLog（WAL）中。

4. HBase 在内存中维护了 MemStore，将新的数据写入 MemStore 中。

5. 当 MemStore 达到一定大小（默认是 128MB）或者数量（默认是 3 个）时，HBase会将 MemStore 中的数据写入对应的 StoreFile 中。

6. 将数据写入 StoreFile 后，同时将数据从 MemStore 中删除。

7. StoreFile 写入完成后，会生成一个新的 HFile，并将该 HFile 添加到 HBase 的 HDFS文件系统中。

9. 最后，HBase 会将写入操作的结果返回给客户端。

5. 为什么要使用 Phoenix

Phoenix 是一款基于 Erlang 虚拟机的 Web 框架，它提供了高性能、高可扩展性、高并发性和高可靠性的 Web 应用开发环境。以下是使用 Phoenix 框架的一些好处：

1. 高性能：Phoenix 使用 Erlang 和 Elixir 的并发性和容错机制，可以处理大量的请求，而不会降低应用性能。

2. 可扩展性：Phoenix 的应用很容易扩展到多个节点，并且可以使用分布式架构，来支持高流量的 Web 应用程序。

3. 简单易用：Phoenix 提供了一系列简单易用的工具和函数，能够帮助开发者快速构建Web 应用，无需繁琐的代码编写。

4. 社区支持：Phoenix 有一个强大的社区，提供了大量的文档、教程和插件，可以帮助开发者更快地上手，并在开发过程中获得支持。

总之，Phoenix 是一个强大的 Web 框架，可以满足大多数 Web 应用程序的需求。如果你需要构建高性能、可扩展、可靠的 Web 应用程序，那么 Phoenix 是一个不错的选择。

6. HBase 的热点 Key 会产生什么问题

HBase 中的热点 Key 是指在一段时间内被频繁访问的行键，这种情况会导致以下问题：

1. 写 入 性 能 下 降 ： 由 于 多 个请求涌入 同一台 RegionServer 中，导致 该RegionServer 的负载过高，从而影响写入性能。

2. 读 取 性 能 下 降 ： 由 于 多 个请求涌入 同一台 RegionServer 中，导致 该RegionServer 的负载过高，从而影响读取性能。

3. 均衡性差：由于不同 RegionServer 负责不同的 Region，而热点 Key 的存在会导致某些 RegionServer 的负载过高，从而导致整个集群的负载不平衡。

4. 单点故障：如果某个 RegionServer 负责的某个 Region 出现热点 Key 问题，该 RegionServer 发生故障会导致该Region 不可用，从而影响整个集群的可用性。

因此，避免热点 Key 是 HBase 中一个重要的优化策略。一些常见的解决方法包括：

随机分配行键、利用预分区等技术避免单 Region 热点，以及在应用层面对数据进行合理分片，保证数据的均匀分布。

7.为什么不建议 HBase 设计过多列族

HBase 是一个基于 Hadoop 的分布式 NoSQL 数据库，它通过列族来组织数据。虽然HBase 允许创建多个列族，但是不建议设计过多的列族，这是因为：

1. 数据冗余：多个列族之间可能存在重复数据，会浪费存储空间。

2. 维护成本高：随着列族数量的增加，维护成本也会增加，例如需要为每个列族分配磁盘空间、设置权限等等，这会导致管理变得更加困难。

3. 性能下降：多个列族会使 HBase 存储结构变得更加复杂，并且会增加数据访问的复杂性，这可能会对性能产生负面影响。

因此，在设计 HBase 数据库时，应该尽可能地减少列族的数量，从而降低数据冗余、维护成本和性能问题。通常情况下，最好只使用一个或两个列族来组织数据。

8. 说一说 HBase 的数据刷写与合并

在 HBase 中，数据的写入和合并是两个不同的过程。

数据刷写：

当用户通过 HBase 客户端向表中添加、修改或删除某个数据时，HBase 会在内存中创建一个称为“MemStore”的数据结构，该结构用于存储刚刚进行的修改操作，同时也会将修改操作写入 WAL（Write Ahead Log）日志文件中。当 MemStore 中的数据量达到一定阈值时，HBase 会将其刷写到磁盘上，并生成一个称为“HFile”的文件，这个过程称为数据刷写。

数据合并：

HBase 中数据刷写的过程中，会产生多个 HFile 文件，这些文件会不断地累加，最终可能会导致读取性能下降。为了避免这种情况，HBase 会定期执行数据合并操作。数据合并的过程中，HBase 会将多个 HFile 文件中的数据合并成一个新的 HFile 文件，并清除旧的 HFile文件，以达到数据整合和减少存储空间的目的。这个过程称为数据合并。

总结：

数据刷写和数据合并是 HBase 中非常重要的两个过程，数据刷写用于将内存中的数据刷写到磁盘上，防止数据丢失；数据合并用于整合数据文件，避免数据量过大导致读取性能下降。

Scala

1.Scala 中，函数是一等公民具体体现在哪里

Scala 中，函数是一等公民，具体体现在以下几个方面：

1. 函数可以作为值传递：函数可以作为参数传递给其他函数，也可以作为返回值返回给其他函数。

2. 函数可以赋值给变量：和其他数据类型一样，函数也可以赋值给变量，变量的类型就是函数的类型。

3. 函数可以嵌套定义：在函数内部可以定义另一个函数，内部函数可以访问外部函数的变量。

4. 函数可以作为参数类型和返回值类型：函数本身也可以作为类型进行传递，函数参数和返回值可以是函数类型。

5. 高阶函数：Scala 提供了许多高阶函数，这些函数可以接受其他函数作为参数或返回值，例如 map、filter、flatMap 等。

总之，Scala 中的函数作为一等公民，表现为函数和其他数据类型一样，具有相同的权利和地位，支持灵活多样的函数式编程风格。

2. 说说 Scala 函数的至简原则

Scala 函数的至简原则可以归纳为以下三个方面：

1. 用匿名函数和闭包来简化函数定义。Scala 中的匿名函数和闭包非常强大，能够让函数定义更加简洁明了。

2. 利用默认参数和命名参数来简化函数调用。Scala 中的函数调用支持默认参数，可以在定义函数时给参数指定默认值，这样在调用函数时就可以省略这些参数的传递。另外，Scala 中的函数参数也支持命名参数，可以通过指定参数名称来传递参数，这样可以让函数调用更加清晰。

3. 利用高阶函数和函数组合来简化函数实现。Scala 中的高阶函数和函数组合是函数式编程的两个重要特性，能够让函数实现更加简洁和灵活。高阶函数可以接受函数作为参数或返回函数作为结果，这样可以将复杂的功能拆分成小的函数来实现。函数组合可以将多个函数组合成一个新的函数，这样可以减少复杂度和重复代码。

方法和函数不建议写 return 关键字，Scala 会使用函数体的最后一行代码作为返回值；

方法的返回值类型如果能够推断出来，那么可以省略，如果有 return 则不能省略返回值类型，必须指定；

因为函数是对象，所以函数有类型，但函数类型可以省略，Scala 编译期可以自动推断类型；

如果方法明确声明了返回值为 Unit，那么即使方法体中有 return 关键字也不起作用；

如果方法的返回值类型为 Unit，可以省略等号 = ；

如果函数的参数类型如果能够推断出来，那么可以省略；

如果方法体或函数体只有一行代码，可以省略花括号 {} ；

如果方法无参，但是定义时声明了 () ，调用时小括号 () 可省可不省；

如果方法无参，但是定义时没有声明 () ，调用时必须省略小括号 () ；

如果不关心名称，只关心逻辑处理，那么函数名可以省略。也就是所谓的匿名函数；

如果匿名函数只有一个参数，小括号 () 和参数类型都可以省略，没有参数或参数超过一个的情况下不能省略 () ；

如果参数只出现一次，且方法体或函数体没有嵌套使用参数，则参数可以用下划线 _ 来替代。

Spark

1. 说 10 个常用的 Spark 转换算子

以下是 Spark 中常用的 15 个转换算子：

1. map()：对 RDD 中的每个元素都应用一个函数，并将结果作为新的 RDD返回。

2. filter()：根据某个条件过滤 RDD 中的元素，并将符合条件的元素作为新的 RDD 返回。

3. flatMap()：将 RDD 中的每个元素应用给定的函数并返回一个新的 RDD，该函数返回一个迭代器，该迭代器的所有元素将被展开到新的 RDD 中。

4. union()：将两个 RDD 中的元素合并为一个 RDD。

5. distinct()：仅返回 RDD 中的不同元素，消除重复值。

6. sample()：从 RDD 中随机抽样一些数据，并将其作为新 RDD 返回。

7. sortBy()：根据给定的键对 RDD 进行排序，并将排序后的 RDD 返回。

8. groupBy()：将 RDD 中的元素按照给定的键进行分组，并返回一个键值对 RDD，其中键对应于分组的键，值对应于该键的元素的序列。

9. reduceByKey()：根据键对 RDD 中的值进行归约，并返回一个键值对RDD，其中每个键对应于升级后的值。

10. foldByKey()：与 reduceByKey() 类似，但提供了一个初始值。

11. mapValues()：对 RDD 中的每个键值对应用一个函数，并将结果作为新的键值对返回。

12. flatMapValues()：将 RDD 中的每个键值对应用给定的函数，并返回一个新的键值对 RDD，该函数返回一个迭代器，该迭代器的所有元素将被展开到新的 RDD 中。

13. cogroup()：将多个 RDD 中的元素按照键进行分组，并返回一个键值对RDD，其中键对应于分组的键，值对应于一个元素序列，每个元素序列分别来自于每个传递给 cogroup() 的 RDD。

14. join()：对两个 RDD 中的键进行连接，并返回一个键值对 RDD，其中键是两个 RDD 中都存在的键，值是来自两个 RDD 中的键的值对。

15. cartesian()：返回两个 RDD 中所有可能对的笛卡尔积，每个对都是一个元组。

2. 说几个高效算子，并说明为什么高效

1. 卷积算子：卷积算子是深度学习中最重要和最常用的算子之一，可以高效地实现图像和语音信号的特征提取和分类。它的高效之处在于，卷积操作可以利用卷积核的参数共享和局部连接来降低计算复杂度，同时也可以利用卷积的分布式计算特性来加速运算。

2. 池化算子：池化算子是一种用于下采样的算子，可以高效地减少卷积神经网络的参数和计算复杂度，同时还可以提高模型的泛化性能和防止过拟合。它的高效之处在于，池化操作可以利用局部最大值或平均值来提取图像或特征的主要信息，从而减少了输入数据的维度，节省了计算和存储资源。

3. 批归一化算子：批归一化算子是一种用于优化神经网络的算子，可以高效地加速训练收敛和提高模型的鲁棒性。它的高效之处在于，批归一化操作可以利用小批量数据的统计特性来标准化数据分布，降低输入数据的内在协方差，从而加速优化过程和提高模型的泛化性能。

4. 递归神经网络算子：递归神经网络算子是一种用于处理序列数据的算子，可以高效地模拟时间序列的演化过程，从而实现对序列数据进行建模和预测。它的高效之处在于，递归神经网络算子可以利用递归结构和共享权重来减少参数数量和计算复杂度，同时也可以利用梯度反向传播算法来高效地求解参数梯度。

3.如果让你编码，如何实现 distinct 算子的功能

实现 distinct 算子的方式有很多种，这里介绍两种常见的方式：

1. 使用哈希表（Hash Table）

哈希表是一种基于键值对的数据结构，可以快速地进行数据查找和插入。在实现 distinct算子时，可以使用哈希表来记录已经出现过的元素，如果后续遇到相同的元素则直接跳过，实现去重的效果。

具体实现的代码示例如下：

```python

def distinct(elements):

seen = set()

for e in elements:

if e not in seen:

seen.add(e)

yield e

```

2. 使用排序算法

另一种实现 distinct 算子的方式是使用排序算法。首先对元素进行排序，然后遍历排序后的元素序列，当遇到相邻的两个元素相同时，跳过其中一个，从而实现去重的效果。

具体实现的代码示例如下：

```python

def distinct(elements):

sorted_elements = sorted(elements)

last = None

for e in sorted_elements:

if e != last:

last = e

yield e

```

以上两种方式都可以实现 distinct 算子的功能，具体使用哪种方式取决于具体的场景和需求。如果需要处理大量数据，哈希表的效率更高；如果需要保证数据的有序性，排序算法更加适合。

4. 说几个 spark-submit 提交应用的参数，并说明其作用

1. --class：指定应用的主类名，必需参数。

2. --master：指定运行模式，如 local、yarn、mesos 等，必需参数。

3. --num-executors：指定应用程序执行时的 executor 数目。

4. --executor-memory：每个 executor 可以用的内存大小，例如 2g, 4g 等。

5. --driver-memory: Driver 程序使用的内存大小，例如 2g, 4g 等。

6. --executor-cores：指定每个 executor 的核数。

7. --deploy-mode：指定应用提交的部署方式，有 client、cluster 两种方式。

8. --name：指定应用程序的名称。

9. --conf：用于设置参数，如 spark.executor.memory、spark.executor.cores 等。

5. Hadoop MR 的 Shuffle 和 Spark Shuffle 的区别

Hadoop MapReduce 的 Shuffle 和 Spark Shuffle 的主要区别可以总结如下：

1. 数据写入方式：在 Hadoop 中，Shuffle 数据通过磁盘写入；而在 Spark 中，Shuffle 数据可以通过内存写入，也可以在内存不足时写入磁盘。

2. 网络传输方式：Hadoop Shuffle 采用 HTTP 协议传输数据，而 Spark Shuffle 采用 NIO传输协议。

3. 内存使用：Spark Shuffle 会使用更多的内存来进行数据的处理和传输。这是因为 Spark Shuffle 在处理大规模数据时会采用基于内存的方式进行处理，而能够充分发挥内存的优势。

4. 执行效率：Spark Shuffle 的执行效率相对于 Hadoop Shuffle 更高，这是因为 Spark Shuffle 在很多方面进行了优化，例如采用了基于内存的方式进行数据处理，使用了分布式执行引擎等等。

总而言之，Hadoop Shuffle 和 Spark Shuffle 都是用于数据分发和聚合的关键组件。虽然它们之间存在一些差异，但都可以满足处理大规模数据的需要。具体选择哪种方式，需要根据实际情况进行评估和选择。

6. 说一说你知道的 Spark 优化

Spark 优化的方法有很多，以下是一些常见的优化方法：

1. 数据压缩：通过使用压缩技术，减少存储在磁盘上的数据量，从而提高 I/O 效率和网络传输速度。

2. 数据倾斜：通过统计数据倾斜情况，并采取针对性的处理策略，如加入随机前缀、Hash 重分区等，避免某个节点负载过重。

3. Shuffle 优化：通过使用 Map 端聚合、Partitioner 自定义、数据调整等方法，减少 Shuffle阶段的数据传输量和开销。

4. 内存管理：通过控制内存使用量、调整内存分配策略等方法，提高内存利用率和减少 GC 开销，从而提高性能。

5. Task 并发度控制：通过合理的分配并发度，避免资源浪费，提高 Spark 作业的运行效率。

6. SQL 查询优化：通过优化 SQL 查询计划、使用索引等技术，提高查询效率。

7. 使用 RDD 持久化：通过对 RDD 进行持久化，避免重复计算和数据丢失，提高性能。

8. 调整资源分配：通过调整 Executor 数量、内存等资源的分配，以及优化 Driver 端和Executor 端的线程池、队列等配置，提高资源利用率和性能。

以上是一些常见的Spark优化方法，具体方法需要根据具体场景和需求进行选择和实践。

7. Spark SQL 的执行流程

Spark SQL 的执行流程大致如下：

1. 解析 SQL 语句：将 SQL 语句解析为逻辑计划。Spark SQL 支持 ANSI SQL 的语法，包括 SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING 和 ORDER BY 等。

2. 逻辑优化：对逻辑计划进行优化，包括谓词下推、列剪枝、常量折叠等。这一步主要是为后续的物理优化做准备。

3. 物理优化：将逻辑计划转化为物理计划，包括选择合适的算子、调整算子的执行顺序、复用共享数据等。物理优化的目标是尽可能地减少计算的数据量和加速查询的执行。

4. 执行阶段：执行物理计划，读取数据、计算操作、生成结果。在这个阶段，Spark SQL会调用 Spark 引擎进行计算。

5. 输出结果：将计算结果返回给用户，或者存储在外部系统中。可以将结果保存到文件、数据库或者传输到其他系统中。

整个执行过程中，Spark SQL 会根据数据的大小和操作的复杂度，自动选择合适的执行策略，包括磁盘存储、内存存储和缓存等。同时，Spark SQL 支持分布式计算，可以将数据分片处理，加速查询的执行。

8. 讲讲 Spark 的通用运行流程

Apache Spark 的通用运行流程如下：

1. 首先，SparkContext 对象被创建，它是连接 Spark 集群的入口点；

2. Spark 应用程序通过 SparkConf 对象设置配置参数；

3. 应用程序创建 RDD（弹性分布式数据集）或者通过其他数据源（如 Hadoop HDFS、Apache Cassandra、Apache Hive 等）加载数据；

4. 通过调用 RDD 上的转换操作（如 map、filter、groupBy 等），产生一个新的 RDD。这些转换操作并不会立即执行，而是被添加到一个生成的执行计划中；

5. 最后，通过调用 action 操作（如 count、collect、reduce 等），触发整个执行计划的执行。这些 action 操作会从 Spark 集群中获取数据，执行计算，然后返回结果给应用程序。

以上是 Spark 的通用运行流程，具体的运行流程还会受到应用程序的不同和具体的实现方式的影响。

9. RDD，DataFrame，DataSet 的区别

RDD、DataFrame 和 DataSet 是 Apache Spark 提供的三种数据抽象层，它们的主要区别如下：

1. RDD：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets）是 Spark 最基本的数据抽象层。它是一个元素类型相同的分布式集合，可以从 Hadoop 的 HDFS 文件系统中读取数据，也可以通过转换算子（transformation）和行动算子（action）进行处理和计算。RDD 具有不可变性（immutable）和弹性（resilient）的特点，可以在节点故障时进行自动恢复。

2. DataFrame：是一种二维表格数据结构，类似于关系型数据库中的表格。它以列为中心的数据结构，每个列都有名称和数据类型。DataFrame 可以从多种数据源中读取数据，如HDFS、CSV、JSON、Parquet 等。DataFrame 也可以进行转换操作，如筛选、过滤、分组、排序等。DataFrame 还支持 SQL 查询和 UDF 函数，使得开发人员可以通过 SQL 查询和UDF 函数来处理数据。

3. DataSet：是 Spark 2.0 新增的数据抽象层，是 RDD 和 DataFrame 的结合体。它将RDD 中的强类型和 DataFrame 中的列式操作结合在一起，提供了类型安全和面向对象的API。DataSet 支持编译时类型检查和优化，可以使用更少的代码来实现复杂的数据操作。同时，DataSet 也支持 Spark SQL 中的 SQL 查询和 UDF 函数。

10.Spark 的控制算子有哪些，有什么区别

控制算子可以将 RDD 持久化，持久化的单位是 Partition 。控制算子有三种：

cache ：保存到内存，效率高，数据不安全容易丢失；

persist ：保存到磁盘（临时文件，作业结束后会删除），效率低，数据安全；

checkpoint ：保存到磁盘（永久保存，一般存储在分布式文件系统中，例如 HDFS），效率低，数据安全。

cache 和 persist 都是懒执行的，必须由一个 Action 类算子触发执行。

checkpoint 算子不仅能将 RDD 持久化 到磁盘，还能切断 RDD 之间的依赖关系。

11.如何在 Spark SQL 运行过程中再分区

在 Spark SQL 中，可以通过 repartition() 或 coalesce() 方法来重新分区。

1. repartition() 方法：该方法会对 RDD 进行 shuffle 操作，重新划分数据分布，可以增加或减少分区个数。

```

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq((1, “a”), (2, “b”), (3, “c”)), 3)

val df = rdd.toDF(“id”, “name”)

df.rdd.getNumPartitions // 3

val newDf = df.repartition(4)

newDf.rdd.getNumPartitions // 4

```

2. coalesce() 方法：该方法只能减少分区个数，不会进行 shuffle 操作，因此比repartition() 更快。

```

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq((1, “a”), (2, “b”), (3, “c”)), 3)

val df = rdd.toDF(“id”, “name”)

df.rdd.getNumPartitions // 3

val newDf = df.coalesce(2)

newDf.rdd.getNumPartitions // 2

```

需要注意的是，如果使用 coalesce() 方法将分区数减少到比原分区数还少，可能会导致数据不均衡。因此，建议只在确保每个分区数据量相等的情况下使用该方法进行分区操作。

12. YARN 的 Client 提交和 Cluster 提交的区别

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的一个分布式资源管理框架，它允许用户为运行在 Hadoop 集群上的应用程序分配资源。在 YARN 中，应用程序的提交可以通过 Client 提交和 Cluster 提交两种方式进行。

Client 提交是指应用程序的提交是由应用程序的客户端（或用户）发起的，客户端将应用程序的代码和资源文件打包并直接发送到 YARN 集群中。在 Client 模式下，应用程序的执行是在客户端机器上进行的，因此客户端必须保持与 YARN 集群的通信，直到所有应用程序作业完成。这种模式的好处是可靠性高，因为在整个应用程序的生命周期中，客户端都可以监控应用程序的执行，并且可以及时接收到有关作业的状态更新。

Cluster 提交则是指应用程序的提交是由 YARN 集群自己发起的。在 Cluster 模式下，应用程序的代码和资源文件是存储在 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）上的。当应用程序被提交时，YARN 集群会启动一个应用程序主管理器（Application Master），该管理器负责分配任务给不同的节点并监控任务的执行。在这种模式下，客户端只需要提交应用程序，然后就可以断开与 YARN 集群的联系，而 YARN 集群将负责应用程序的执行，因此客户端的可靠性要比 Client 模式低一些。

总的来说，Client 提交适用于需要实时监控应用程序执行状态的场景，而 Cluster 提交适用于需要在 YARN 集群中长时间运行的应用程序。

13. Spark 为什么比 MapReduce 快

Spark 比 MapReduce 快的原因有以下几点：

1.内存计算：Spark 在内存中对数据进行计算，而 MapReduce 是将数据存储在磁盘中，这样就大大提高了计算速度。

2. DAG 优化：Spark 使用 DAG（有向无环图）来优化任务链，将多个任务合并到一个任务中执行，因此可以减少不必要的 I/O 操作。

3. 数据共享：Spark 中的 RDD（弹性分布式数据集）可以被多个任务共享，避免了数据重复读取的问题，提高了计算效率。

4. 灵活性：Spark 支持多种数据处理模式，如支持流式处理、机器学习等，这些模式都比 MapReduce 更加灵活。

综上所述，Spark 拥有更高的计算效率和更好的处理模式，因此比 MapReduce 更快。

14. RDD 中 reduceBykey 与 groupByKey 的区别，reduceBykey 底层如何实现的

reduceByKey 和 groupByKey 是 Spark 中常用的两个算子，它们都可以用于对键值对 RDD 进行聚合操作，但二者实现方式和效率有所不同。

1. 区别

reduceByKey 会在每个分区先进行局部聚合，然后在全局聚合，最后得出最终的聚合结果，因为在每个分区先进行局部聚合，所以可以大大减少网络传输的数据量，减少了 shuffle 的数据量，提高了性能，因此，reduceByKey 更适合进行聚合操作。

groupByKey 则会将相同 key 的元素分配到同一个分区，然后进行全局聚合，因此，当分区数据较大时，groupByKey 容易出现数据倾斜和内存溢出的问题，导致 Spark 应用程序崩溃或运行缓慢。

从 Shuffle 的角度：reduceByKey 和 groupByKey 都存在 Shuffle 的操作，但是 reduceByKey 可以在 Shuffle 前对分区内相 同 Key 的数据进行预聚合（combine）操作，这样会减少落盘的数据量，而 groupByKey 只是进行分组，不存在数据量 减少的问题，reduceByKey 性能比较高。

从功能的角度：reduceByKey 其实包含分组和聚合的功能。GroupByKey只能分组，不能聚合，所以在分组聚合的场合 下，推荐使用reduceByKey。如果仅仅只是分组而不聚合，那么还是只能使用 groupByKey。
总结下来就是：
reduceByKey：先在分区内进行预聚合（Shuffle 前），再将所有分区的数据按 Key 进行分组并聚合

2. reduceByKey 底层实现

reduceByKey 的底层实现是通过 MapReduce 的思想，将原始数据分成多个分区，然后对每个分区进行局部聚合，最后在全局聚合得到最终的结果。

具体地，reduceByKey 的实现过程如下：

1. 输入的是一个键值对 RDD。

2. 将键值对 RDD 按照 key 进行分区，并将相同 key 的数据放入同一个分区。

3. 在每个分区内，将相同 key 的 value 进行局部聚合，得到一个新的键值对RDD。

4. 将每个分区得到的新的键值对 RDD 进行 shuffle，将相同 key 的数据合并成一个分区。

5. 在新的分区上，将相同 key 的 value 进行全局聚合，得到最终结果。

6. 返回最终结果的 RDD。

总之，reduceByKey 和 groupByKey 都是常用的键值对 RDD 聚合算子，二者实现方式和效率有所不同，需要根据实际场景选择使用。

15.简述 Spark 的宽窄依赖，以及 Spark 如何划分 Stage，每个 Stage 又根据什么决定 Task 个数

Spark 的宽窄依赖是指 RDD 之间的依赖关系。广义上来说，如果一个 RDD 的某一个分区的数据被多个 RDD 分区所依赖，则这个依赖关系被称为宽依赖；反之，则是窄依赖。

Spark 会根据宽依赖和窄依赖将 DAG 划分为 Stage。一个 Stage 包含的所有任务将会在同一个阶段中计算，这种划分可以最大程度地减少数据传输的开销。

Spark 会根据数据的分区来决定 Stage 的个数。默认情况下，每个 Stage 的大小为 2 倍的CPU 核数（不包括 Driver 节点）。任务个数则是根据数据分区的个数和 Stage 的个数来确定的：每个 Stage 会为每个数据分区创建一个任务，因此任务的个数取决于数据分区的个数以及 Stage 的个数。

值得注意的是，任务的数量不足以有效利用所有的 CPU 资源。在某些情况下，任务的数量可能会被并行度和资源限制所限制。此时可以通过重新分区 RDD、增加节点数、调整任务大小或并行度等方式来优化 Spark 作业的性能。

16.简述 Spark 中广播变量和累加器的基本原理与用途

Spark 中的广播变量和累加器是两个重要的分布式变量类型，用于提高 Spark 应用程序的性能。

1. 广播变量：

广播变量是 Spark 中一种只读变量，可以在所有节点上缓存，以便任务在计算时能够使用。这样可以避免重复传输数据，降低网络带宽的消耗和运行时间的开销，同时也能提高程序的性能。广播变量通常用于广播大型的静态数据集，例如特征数据集、机器学习模型和配置信息等。

2. 累加器：

累加器是 Spark 中一种只读变量，用于在任务之间收集计算结果或其他指标，例如计数器和求和器等。累加器在分布式计算时非常有用，可以在所有节点上保留一个共享状态，并在计算时每个节点都可以更新该状态。累加器通常用于计数、求和、计算平均值、最大值、最小值等。

总体来说，广播变量和累加器的使用可以提高 Spark 应用程序的性能和效率。广播变量可以减少网络带宽的消耗和运行时间的开销，而累加器可以更好地管理任务之间的状态和结果。

17.Spark 数据倾斜处理

Spark 数据倾斜是指在处理大规模数据时，由于数据的不均匀分布导致某些分区的数据量远远大于其他分区，从而导致计算任务的执行时间变长，甚至引起任务失败的问题。对于数据倾斜问题，可以采取以下几种处理方法：

1. 数据预处理：在进行数据处理之前，进行数据预处理，对数据进行划分、抽样以及数据转换等操作，使得数据能够更加均匀地分布在各个分区中。

2. shuffle 操作优化：对于需要进行 shuffle 操作的场景，可以通过调整 reduce 的数量、使用 Combiner 函数以及使用 Spark 自带的数据倾斜处理算法等方法来进行优化。

3. 动态 repartition 操作：对于数据倾斜较为严重的情况，可以在运行过程中动态地进行 repartition 操作，将大量数据分散到多个分区中，以达到负载均衡的目的。

4. 增加资源：在运行过程中，如果发现某些节点的资源不足，可以通过增加节点或者增加节点资源的方式来进行补充，从而提高计算效率。

5. 采用其他处理框架：在某些场景下，如果 Spark 处理数据倾斜问题无效，可以尝试使用其他分布式计算框架来解决问题，例如 Hive、Hadoop 等。

18. Spark 数据本地化级别与区别

Spark 数据本地化是指在执行 Spark 任务时，尽量将数据放置在靠近计算节点的位置，以减少数据传输的开销，提高计算效率和整个作业的性能。Spark 中一共有三种数据本地化级别：

1. PROCESS_LOCAL（进程级本地化）：数据和计算任务在同一进程中，可以快速访问数据，不需要网络传输。

2. NODE_LOCAL（节点级本地化）：数据和计算任务在同一台物理机器的不同进程中，需要通过网络传输，但是在同一机器的不同进程之间传输速度相对较快。

3. RACK_LOCAL（机架级本地化）：数据和计算任务在同一机架上，需要通过网络传输，但是在同一机架上的传输速度相对较快，比跨机架的传输速度快很多。

在具体使用时，可以根据数据量、网络情况和计算资源分布等因素，选择合适的数据本地化级别，以达到最佳的性能和效率。

19.看到一个陌生的算子，在不运行代码的情况下，怎么区分它是转换算子和还是行动算子

通常，可以通过查看该算子所在的操作流程图来判断它是转换算子还是行动算子。在图中，转换算子通常被放置在数据流转换过程中的某个位置，它们用于对数据集进行转换和处理，例如：map、filter、flatMap 等。而行动算子通常是整个操作流程的结束部分，它们用于触发计算和输出结果，例如：count、collect、reduce 等。如果算子位于操作流程图的中间，则可能是一个转换算子；而如果算子位于操作流程图的末尾，则可能是一个行动算子。除此之外，还可以查看算子的文档或者源代码，来判断该算子的功能和作用是转换数据还是触发计算并输出结果。