大数据处理与应用试题

文章阐述了关于大数据处理与应用试题，以及大数据处理课后答案的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、大数据spark常见面试题汇总(二)
• 2、大数据开发-Hadoop面试题(吐血整理,很全)
• 3、大数据面试题汇总之数仓理论
• 4、大数据面试题-Spark的内存模型

大数据spark常见面试题汇总(二)

1、Spark操作类型包括transformation、action与cronroller，分别实现RDD转换、执行与控制算子。设置参数如spark.sql.shuffle.partitions与spark.default.paralleli***调整默认task执行个数与集群资源管理。Spark Application在未充分获得资源时就开始执行job，可能导致资源不足问题。

2、面试题1：Spark运行架构的核心特征是什么？答案：Spark架构设计的核心在于每个应用获取专属的executor进程，该进程在整个应用周期内持续存在，并以多线程方式执行任务。Spark任务与资源管理器分离，主要依赖executor进程间的通信。

3、SparkContext vs. SparkSession SparkSession 是 SparkConf、SparkContext 和 SQLContext 的封装，通过 builder 方式创建，更简洁。SparkSession 提供了更丰富的 API 来操作 Dataset 和 DataFrame。

大数据开发-Hadoop面试题(吐血整理,很全)

1、Hadoop基础 理解Hadoop版本区别：需明确Hadoopx、Hadoopx和x在架构、性能、功能等方面的主要差异。 集群运行模式和瓶颈分析：了解Hadoop集群在不同运行模式下的工作原理，以及常见的性能瓶颈及其优化方法。

2、Hadoop面试题汇总：MapReduce是什么：MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，它将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序，并发运行在一个Hadoop集群上。MapReduce的核心思想：并行处理：实现海量数据的并行处理，提高效率。

3、在HDFS中，文件物理上是分块存储的，块的大小可以通过配置参数（ dfs.blocksize）来规定。默认大小在hadoopx版本中是128M，老版本中是64M。块大小不能设置得太小或太大。块的大小应足够大以减少寻址开销，同时考虑到磁盘传输速率。

4、HDFS的副本机制确保数据冗余存储，每个Block有3个副本，副本分布在不同节点以提高容错性和数据可靠性。副本选择策略在可靠性和读写带宽之间进行权衡。

大数据面试题汇总之数仓理论

1、大数据面试题汇总之数仓理论要点如下：数据仓库定义与区别：数据仓库是一个面向决策支持，用于提供商业智能和数据分析的大型数据库系统。与数据库的主要区别在于：数据库通常面向事务处理，数据频繁更新；而数据仓库面向主题，数据来源多样化，通过特定规则整合，主要用于分析和决策支持。

2、数据仓库分层的重要性 分层设计有助于清晰数据结构、简化数据使用、减少重复开发、理顺复杂数据关系及屏蔽原始数据影响。每一层都针对特定目的，如数据引入层用于存储原始数据，明细数据层提供详细数据，汇总数据层生成聚合指标，数据应用层用于个性化的数据分析。

3、数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、稳定的数据***，用于支持管理决策。其核心在于解决企业数据孤岛和数据量大问题，集中存储、海量数据计算及支持SQL。与传统业务数据库相比，数据仓库更注重数据的综合性和提炼性，面向分析，辅助决策，***用星型模型或雪花模型。

大数据面试题-Spark的内存模型

1、堆外内存可通过配置spark.memory.offHeap.enabled参数启用，并由spark.memory.offHeap.size参数设定大小。堆外内存与堆内内存的划分方式相同，所有运行中的并发任务共享存储内存和执行内存。内存空间分配：Spark的内存管理分为静态内存管理和统一内存管理。

2、面试题来源：可1）Spark内存管理的结构；2）Spark的Executor内存分布（参考“内存空间分配”）堆内和堆外内存规划 作为一个JVM 进程，Executor 的内存管理建立在JVM的内存管理之上，Spark对JVM的堆内（On-heap）空间进行了更为详细的分配，以充分利用内存。

3、Spark内存管理机制： 内存分类：Spark的内存被分为堆内内存与堆外内存。堆内内存基于JVM内存模型，堆外内存则通过调用底层JDK Unsafe API实现。 统一内存管理：自6版本后，Spark***用统一内存管理模式，提供动态内存分配机制。

4、Spark 存储体系 Spark 存储体系包含内存、磁盘等存储介质，用于数据的暂存、计算和结果输出。60. Spark 存储体系概述 Spark 提供内存、磁盘等多种存储选项，支持数据的高效存储与处理，优化计算性能。

5、Spark，作为另一款高效的大数据处理引擎，其内存管理机制同样值得深入探讨。Spark的计算主要在Executor进程内部进行，内存管理统一处理RDD的持久化存储与Shuffle运行过程。内存被分为堆内内存与堆外内存两部分，其中堆内内存基于JVM内存模型，而堆外内存则通过调用底层JDK Unsafe API实现。

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