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文章目录
- 初识大数据应用知识
-
- 一、初识大数据应用知识(8)
-
- 01、Hive使用版本有哪些?
- 02、谈谈数据倾斜如何发生的,并给出相应的解决办法?
- 03、hive为何分区,有哪些分区?
- 04、Hbase的rowKey怎么创建比较好?列簇怎么创建比较好?
- 05、Varhadooppids用于做什么?
- 06、说明NameNode恢复过程?
- 07、哪些RDD需要cache?
- 08、Hive有哪些方式保存元数据,各有哪些优点?
- 09、Hive如何控制权限?
- 10、Hadoop中有哪些地方使用到了缓存机制,作用分别是什么?
- 11、Hadoop进程名?
- 12、请说下HDFS读写流程?
- 13、在Hadoop_PID_DIR中,PID代表了什么?
- 14、RDD有哪些缺陷?
- 15、在2.5亿个整数中找出不重复的整数,注:内存不足以容纳这2.5亿个整数?
初识大数据应用知识
一、初识大数据应用知识(8)
01、Hive使用版本有哪些?
以下是一些常见的Hive版本:
版本 |
发行日期 |
注释 |
Hive 0.13.0 |
2014年3月 |
该版本引入了最新的Hive-on-Tez执行引擎 |
Hive 1.2.0 |
2015年7月 |
添加了许多新功能和改进,包括CBO(Cost-Based Optimizer) |
Hive 2.3.0 |
2017年4月 |
支持ACID(原子性、一致性、隔离性和耐用性)表操作 |
Hive 3.1.0 |
2018年6月 |
引入了Hive-on-Spark执行引擎,以及更好的性能和优化 |
Hive 3.1.2 |
2019年8月 |
修复了一些BUG并进行了一些改进 |
Hive 3.1.4 |
2020年6月 |
改进了性能和稳定性,修复了一些重要的问题 |
Hive 3.1.5 |
2021年1月 |
修复了一些Bug,并进行了一些改进 |
Hive 4.0.0 |
2022年7月 |
添加了许多新功能和改进,包括Hive Indexes和SQL兼容性 |
这只是一部分Hive版本的列表,仅用于参考。请注意,随着时间的推移,Hive不断进行更新和改进,可能会有新的版本发布。你可以在Hive官方网站或源代码仓库中找到更多关于不同版本的详细信息。
02、谈谈数据倾斜如何发生的,并给出相应的解决办法?
数据倾斜是指在数据处理过程中,某些特定的数据分布不均匀,导致计算资源无法充分利用或某些节点负载过重的情况。数据倾斜通常是由以下几个原因导致的:
1. 数据分布不均匀:数据在分布式系统中的分布不均匀,某些键值(或分区)的数据量远大于其他键值,导致负载不平衡。
2. 键冲突:某些键值可能存在冲突,即多个键值被哈希到同一个分区/节点,造成该分区/节点负载过重。
3. 数据倾斜操作:某些特定的数据操作(如JOIN、GROUP BY等)可能引发数据倾斜,特定键值集中在某个操作中。
针对数据倾斜的问题,可以采取一些解决办法来进行优化:
1. 预处理和数据调整:
2. 使用随机前缀:
- 针对哈希冲突问题,可以在键前添加随机字符串或数字前缀,以增加哈希的随机性,从而减少冲突。
3. 使用Salting技术:
- Salting是指在数据中添加随机的盐(salt),将数据分散到不同的盐值分区中。这样可以减少特定键值的集中度。
4. 倾斜数据单独处理:
5. 动态优化:
- 监控作业运行并检测数据倾斜的情况,根据实际情况动态调整任务的并行度和资源分配,以提高整体性能和负载平衡。
6. 数据倾斜限制与优化:
这些解决办法可以根据具体的数据倾斜情况进行选择和组合使用,以达到负载均衡和更好的性能。然而,解决数据倾斜问题可能是一项挑战性的任务,需要根据具体的场景和数据特点进行调整和优化。
03、hive为何分区,有哪些分区?
Hive使用分区是为了在大规模数据集上提高查询效率和简化数据管理。通过将数据划分为不同的分区,可以减少需要扫描的数据量,从而提高查询性能和降低IO开销。
在Hive中,可以使用以下几种类型的分区:
1. 静态分区(Static Partitioning):
- 静态分区是在数据导入Hive之前就确定的,将数据按照预定义的分区键值进行划分。每个分区都存在于文件系统中的一个独立目录中,可以通过在查询时指定特定分区来定位数据。
2. 动态分区(Dynamic Partitioning):
- 动态分区是在数据导入Hive时根据实际数据内容自动进行分区划分。Hive会根据分区键值动态创建和管理分区,无需事先定义所有分区。动态分区能够避免手动维护大量分区的麻烦,但在数据导入过程中可能会引起数据倾斜的问题。
3. 分桶(Bucketing):
- 分桶是将数据划分为固定数量的桶(Bucket),每个桶都包含特定的数据。桶是在表级别上定义的,可以根据业务需求和数据均衡性决定桶的数目。分桶可以在查询过程中加速连接操作(如JOIN),特别是在较大数据集上。
分区和分桶可以结合使用,以更好地组织和管理数据。通过避免全局扫描,分区和分桶可以显著提高查询效率,并支持更复杂的数据分析操作。
需要注意的是,分区和分桶都需要在创建表时进行定义,并选择适当的分区键和分桶列。数据导入和查询时需要遵循相应的分区和分桶策略,以便正确获得各个分区或桶的数据。
04、Hbase的rowKey怎么创建比较好?列簇怎么创建比较好?
在Hbase中,rowKey的设计非常重要,不仅影响到HBase数据的访问效率,而且还关系到数据分布的均衡性和可扩展性。以下是一些rowKey设计的最佳实践:
1. 选择唯一的ID:
2. 排序合理:
3. 避免随机写:
对于列簇的设计,需要考虑以下两个方面:
1. 区分数据频率和访问模式:
2. 避免“超级列族”和长列簇:
总的来说,rowKey和列簇的设计需要根据具体的场景来决定。需要根据数据的属性和业务需求,对其进行适当的优化和调整,以达到更好的性能和可扩展性。
05、Varhadooppids用于做什么?
Varhadoop是一个用于管理Hadoop集群上的进程标识符(PID)和日志的工具。它的主要用途是为了简化和优化Hadoop集群的运维和调试工作。
Varhadoop的功能包括:
1. 进程标识符(PID)管理:
2. 日志管理:
3. 健康度检测:
总的来说,Varhadoop是一个集中化、自动化和集成化的工具,它可以帮助管理员更轻松地管理和维护Hadoop集群,提高集群的可靠性、稳定性和性能。通过Varhadoop,管理员可以更好地监控和管理Hadoop集群的各个组件,并快速定位和解决潜在的问题。
06、说明NameNode恢复过程?
当Hadoop集群中的NameNode发生故障或意外关闭时,需要进行NameNode的恢复过程。恢复过程主要包括以下几个步骤:
1. 启动NameNode进程:
2. 恢复内存数据结构:
3. 日志重放(Log Replay):
4. 完成恢复:
5. 客户端连接与操作:
需要注意的是,NameNode的恢复过程可能需要较长的时间,特别是如果Edit Logs非常大或系统的负载较高时。因此,在设计Hadoop集群时,可以采取一些措施来加速和优化NameNode的恢复过程,如增加硬件资源、优化网络连接等。此外,建议使用备份和高可用性机制来防止单点故障,并提供更可靠的NameNode恢复能力。
07、哪些RDD需要cache?
在Spark中,可以通过调用cache()
方法将RDD(弹性分布式数据集)缓存在内存中,以便在后续操作中快速访问。然而,并不是所有的RDD都适合进行缓存,以下是一些常见的情况下适合缓存的RDD:
1. 频繁重用的RDD:
2. 窄依赖的RDD:
3. 迭代算法中的中间数据:
需要注意的是,缓存RDD会占用集群的内存资源,因此需要根据集群的可用内存和数据大小进行合理的缓存管理,避免因为内存不足导致缓存失效或性能下降。
另外,RDD的缓存也可以通过不同级别的持久化进行,包括MEMORY_ONLY
(缓存在内存中)、MEMORY_AND_DISK
(缓存在内存和磁盘中)、MEMORY_ONLY_SER
(序列化对象的内存缓存)等选项,根据实际情况选择适合的缓存级别。
08、Hive有哪些方式保存元数据,各有哪些优点?
Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具,它提供了一种类似于SQL的查询语言(HiveQL)来处理和分析大规模数据。Hive使用元数据来描述数据表、分区、列等信息,并支持多种方式来保存元数据。下面是Hive常用的元数据存储方式和它们的优点:
1. 嵌入式Derby数据库方式:
2. 外部数据库方式:
-
Hive还支持使用外部数据库(如MySQL、PostgreSQL等)来保存元数据。
-
优点:能够支持更高的并发和扩展性,适用于生产环境。
-
缺点:配置和管理外部数据库可能需要额外的工作量,增加了部署和维护成本。
3. 远程数据库方式:
-
Hive可以通过配置Hive Metastore来连接到远程的数据库服务器,将元数据存储在远程数据库中。
-
优点:能够集中管理多个Hive实例共享的元数据,方便统一管理和维护。
-
缺点:需要配置和管理远程数据库服务器,可能会增加网络延迟和依赖性。
4. 自定义元数据存储方式:
-
Hive还提供了自定义元数据存储方式的扩展机制,可以根据特定需求实现自定义的元数据存储方案。
-
优点:灵活自定义,可以根据实际需求选择合适的元数据存储方式。
-
缺点:需要开发和维护自定义存储方案,工作量可能较大。
需要根据实际情况和需求选择适合的元数据存储方式。对于小规模和测试环境,嵌入式Derby数据库方式是最简单方便的选择;而对于生产环境和大规模部署,使用外部数据库或远程数据库方式能够提供更好的性能和扩展性。此外,自定义元数据存储方式适用于具有特殊需求的场景。
以下是各种 Hive 元数据存储方式的优点和缺点的表格说明:
存储方式 |
优点 |
缺点 |
嵌入式 Derby 数据库方式 |
简单、易用 |
不适合高并发和大规模生产环境,性能和扩展性较差 |
外部数据库方式 |
支持高并发和扩展性 |
需要额外的配置和管理外部数据库,增加部署和维护成本 |
远程数据库方式 |
集中管理多个 Hive 实例共享的元数据,方便统一管理和维护 |
需要配置和管理远程数据库服务器,可能增加网络延迟和依赖性 |
自定义元数据存储方式 |
灵活自定义 |
需要开发和维护自定义存储方案,可能工作量较大 |
09、Hive如何控制权限?
Hive提供了一个基于SQL的授权模式,在授权方面主要涉及以下三个层次:
1. 数据库级别(Database level):
用户可以对整个数据库进行授权,包括创建、删除、修改和查询等操作。
2. 表级别(Table level):
用户可以对单个表进行授权,包括对表的读、写、修改、删除等操作,也可以在表级别上定义列层次授权(Column level)。
3. HDFS文件级别(HDFS file level):
Hive表通常是存储在HDFS上的,因此用户可以在HDFS文件级别上进行授权,包括读写文件、创建和删除目录等操作。
在Hive中,授权的语法格式如下:
GRANT <privilege> ON <object> TO <user>[, <user> ...] [WITH GRANT OPTION]
其中,
表示授权的权限,如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE等;