【数仓】经典面试题总结-史上最全面试题思维导图总结（2022最新版）

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「Java学习+面试指南」思维导图，计算机自学指南，包括Java基础、JVM、数据库、mysql、redis、计算机网络、算法、数据结构、操作系统等，后台技术栈/架构师之路/全栈开发社区，阿里，腾讯，百度，美团，头条等春招/秋招/校招/面试

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数仓知识

shell

ps -ef

top

• 查看进程

natstat

• 查看端口号

df -h

• 查看磁盘空间

4个工具

• awk
• sort
• sed
• cut

hadoop

入门

• 端口号
  • 9870
    • hdfs
      • 50070
  • 8088
    • yarn
  • 19888
    • 查看任务情况
  • 9000、8020、9820
    • 外部访问
      • 9000、8020
• 配置文件
  • core-site.xml
  • hdfs-site.xml
  • yarn-site.xml
  • mapred-site.xml
  • workers
    • slaves

hdfs

• 读写流程
• 小文件
  • 危害
    • namenode受不了
      一个文件块150字节
      128g/150bytes=128 1024m1024kb*1024bytes=9亿
    • 一个文件块->一个maptask 1g内存
  • 解决
    • CombineTextinputformat
      • 减少maptask
    • har归档
      • 类似文件压缩
    • jvm重用
      • 配置文件
• 副本
  • 3
• 块大小
  • 1.x 64m
  • 2.x 3.x 128m
  • 本地 32m
  • 企业开发 128m、256m
  • 块大小根据传输速率设置

mapreduce

• shuffle
  • map方法之后，reduce方法之前混洗的过程
• map
  • getpartition 标记数据是哪一个分区的
    • 环形缓冲区 100m 80% 溢写
      • 归并
        • 写入磁盘
          • 拉取到内存，不够持久化到磁盘
            • 归并
              • reduce
              • reduce之后压缩：
                永久保存，压缩越小
                下一个map输入：数据量小：快 spappy/lzo 数据量大：切片 bzip2/lzop
            • 分组
          • 默认拉取5个 优化性能高10-20个
          • 优化增加内存
        • 优化：压缩，减少磁盘io
          快 spappy/lzo
      • 默认一次拉取10个，可优化20个
    • 优化 200m 90%，影响溢写文件个数
    • 排序：快排
      对key的索引排序
      按照字典顺序排
      • 溢写文件
    • 对溢写文件提前combiner 不影响最终结果
  • 优化：自定义分区
  • map之前压缩
    数据量小：快 spappy/lzo
    数据量大：切片 bzip2/lzop
• 排序
  • map 快排、归并
  • reduce 归并、分组
• 内存参数
  • nodemanager
    • 默认8g->100g
  • 单任务默认内存8G 分布式
    128M数据->1G内存
    • maptask 1G
      128M数据->1G内存
    • reducetask 1G
      128M数据->1G内存

yarn

• 工作机制
  • client
    • resourcemanager
      接受appid请求并返回集群路径
    • 向路径提交
      • xml
        • 配置文件 参数
      • jar
        • 代码
      • 切片
        • 决定maptask数量
    • resourcemanager
      申请 appmaster task
      • task管理
        • nodemanager container 空闲就来领取task 成为appmaster
          • 从路径获取文件
            • 切片决定maptask数量
          • 向resourcemanager申请maptask
            • nodemanager container 空闲就来领取task 由appmaster开启maptask 完成之后持久化到磁盘等待reduce
              • 开启reducetask
• 调度器
  • fifo
    • 先进先出
      • 单队列，串行，几乎不用
  • 容量调度器
    • 底层是fifo
      • 支持多队列，可以借用其他队列资源
        • 先进入的任务优先执行
          • 默认1个队列，按照分析引擎创建队列（spark、flink、hive），按照业务分：登录、注册、购物车
  • 公平调度器
    • 支持多队列，可以借用其他队列资源
      • 公平享有队列资源，谁的缺额多，分配资源多
  • apache 默认容量调度
  • 并发度要求比较高，选择公平，中大型
    并发度低，服务器性能差，选择容量

zookeeper

• 选举机制
  • 半数机制
• 安装台数
  • 10-3
  • 20-5
  • 50-7
  • 100-7
  • 台数越多，增加可靠性，效率低

flume

组成

• source、channel、sink、put、take
  • taildirsource
    • 断点续传、多目录
    • 1.7实现
    • 自定义实现source
      • offset持久化到磁盘
    • taildirsource挂了
      • 不会丢数据、有可能有重复数据
        • 自身
          • 采用事务方式、效率低
        • 下一级处理
          • hive、dwd、sparkstream，groupby，开窗取窗口第一条
    • 不支持递归遍历文件夹
      • 不支持
        • 自定义
          • 递归+读取数据
  • channel
    • file channel
      • 基于磁盘，可靠性高，性能低
    • memory channel
      • 基于内存，可靠性低，性能高
    • kafka channel
      • 数据存储在kafka里面，磁盘，可靠性高
      • 优于memory，直接进入kafka
    • 下一级kafka选择memory
      下一级不是 可靠选file、性能选memory
  • hdfs sink
    • 小文件
      • 大小128m、时间1-2小时，event格式禁止0
  • 拦截器
    • etl拦截器
      • 提前过滤
    • 时间戳拦截器
      • 获取日志里面的数据时间，根据这个时间创建hdsf目录
    • 自定义拦截器
      • 定义类实现interceptor接口，重写里面4个方法初始化、关闭、单event、多event，builder
    • 可以不用，到下一步再处理
  • 选择器
    • replicating 默认
      • 把数据发往下一级所有通道
    • muliplexing
      • 把数据选择性发往指定通道
  • 监控器
    • 监控put/take事务尝试提交的次数远远的大于最终提交成功的次数说明flume异常。
    • 自身：增加内存
    • 找兄弟：增加服务器
  • 优化
    • file channel 能配置多目录就配置多目录

三个器

• 拦截器、选择器、监控器

挂了怎么办

• channel
  • memory
    • 100个
  • file
    • 100w个
• taildir source
  • 不会丢失，可能重复

kafka

基本信息

• producer
• brokder
• consumer
• zookeeper
  • broker
    • id
  • comsumer
    • offset
  • 没有producer
  • 安装多少台
    • 2*（生产者峰值生产速率*副本/100）+1=3
    • 压测：生产者峰值生产速率、消费者峰值消费速率
• 副本
  • 2-3个
    • 默认一个 一般2
    • 副本多：可靠性高，性能降低
• 数据量
  • 100万日活 100条 1k 每天一亿条
  • 一亿条/(24h*3600s)=1150条/s
  • 1m/s
  • 7-12点 20m/s-50m/s
• 数据保存多久
  • 7-3天
• 磁盘空间
  • 100g2个副本3天/0.7
• 分区
  • 提高并发度
    • 先设置一个
    • 生产者峰值生产速率tp、消费者峰值消费速率tc
    • 期望的吞吐量t
    • 期望的吞吐量t 100m/s 分区数=t/min（tp，tc）
    • 100/20= 5个分区
• 分区分配策略
  • range 默认
    • 统一发生数据倾斜
  • roundrobin
    • 采用hash方式打散，再采用轮询的方式执行
• isr
  • 解决leader挂了谁当老大
    • 延迟时间
      • 旧版本：采用延迟时间、延迟条数
      • 新版本：采用延迟时间
• topic合适
  • 满足下一级所有消费者

挂了

• 短期flume channel缓冲数据
• 长期：日志服务器保留30天日志

丢了

• ack
  • 0 发过来数据，不需要应答
    • 可靠性最差，传输性能最好
  • 1 发过来数据，leader应答
    • 可靠性一般，传输性一般
  • -1 发过来数据，leader和follower共同应答
    • ……

重复了

• 事务、幂等性+ack=-1
  • 幂等性
    • 单分区单会话内数据不重复
      • 关闭就重启
    • 利用id判断重复
      • 效率低
  • 事务
    • 同步，效率低
• 下一级处理

积压了

• 增加分区，增加消费者对应cpu核数
  • 1个cpu两个线程，消费两个分区
• 增加消费者batchsize
  • 日志是1k，1000条/s
    • 提高消费速度

优化

• 日志保存3天
• 两个副本
• 增加通信延迟
  • 减少重传
• 内存
  • 默认1G，不要超过6G

高效读写

• 是集群、分区
• 顺序读写600m/s 随机速写100m/s
• 零拷贝
  • 内存到内核，内核到内存

传输了一条2m日志文件

• 卡顿现象
  • 调整最大字节数

过期数据清理

• 删除或者压缩

数据是否有序

• 单分区有序，多分区分区与分区间无序

hive

组成

• 元数据
  • 多人开发 mysql
• 客户端
  • 4个器 编译器、解析器、优化器、执行器
    sql变换
    • mapreduce
      • hdfs

与mysql区别

• hive
  • 大数据
    • 数据量大快
      • 海量数据查询
• mysql
  • 小数据
    • 数据量小块
      • 小数据量查询

内部表和外部表

• 内部表
  • 删除数据：元数据、原始数据
• 外部表
  • 删除数据：元数据
• 企业中，临时使用创建内部表，绝大多数外部表

4个by

• order by
  • 全局排序 (数据倾斜)
    • 很少使用
• sort by
  • 排序
• depart by
  • 分区
    • 企业一般分区+排序
• class by
  • sort by+depart by

系统函数

• date_add
  • date_sub
    • next_day
      • last_day
        • get_json_object

自定义函数

• 自定义UDF函数
  • 1进1出 一行
    • 定义类，继承UDF，重写evaluate方法
• 自定义UDTF函数
  • 多进多出 一进多出
    • 定义类继承G…UDTF，重写里面3个方法初始化（定义名称、校验返回值类型）、close process
      • 打包+上传HDFS=》在hive客户端创建

窗口函数

• rank
• over
• topn

优化

• mapjoin 默认打开，不要关闭
• 行列过滤 join where=》where join
• 分区
• 小文件

数仓

采集通道

• 前端埋点产生日志行为数据logfile
  • flume
    • kafka
      • flume/java
        • hdfs
• 后台产生的业务数据mysq
  • sqoop/datax/kettle
    • hdfs

数仓建模

• hdfs
  • hive、spark

数据分析

• 即时查询 kylin、prosto

可视化

• superset

输出

• 报表系统、用户画像、推荐系统

权限管理

元数据管理：atlas

数据质量

• shell griffin