面试题

公司A：

• 1.讲讲你做的过的项目。 项目里有哪些 难点重点注意点呢？

• 2.讲讲多线程吧， 要是你，你怎么实现一个线程池呢？

• 3.讲一下Mapreduce或者hdfs的原理和机制。map读取数据分片。

• 4.shuffle 是什么？ 怎么调优？

• 5.项目用什么语言写？ Scala？ Scala的特点？ 和Java的区别？

• 6.理论基础怎么样，比如数据结构，里面的快速排序，或者，树？ 讲一讲你了解的树的知识？

• 7.数学怎么样呢？

• 8.讲一下数据库，SQl ，左外连接， 原理，实现？

• 9.还了解过数据的什么知识？ 数据库引擎？
• 10.Hadoop的机架怎么配置的？
• 11.Hbase的设计有什么心得？
• 12.Hbase的操作是用的什么API还是什么工具？

• 13.对调度怎么理解.? 用什么工具吗？

• 14.用kettle 这种工具还是 自己写程序？ 你们公司是怎么做的？

• 15.你们数据中心开发周期是多长？
• 16.你们hbase里面是存一些什么数据。

二面。三个人。

• 1.讲讲你做的项目。

• 2.平时 对多线程 这方面是怎么处理呢？ 异步 是怎么思考呢？ 遇到的一些锁啊， 是怎么做的呢？ 比如两个人同时操作一样东西。怎么做的呢？一些并发操作设计到一些变量怎么做的呢？

• 3.你们用的最多是 http协议吧？ 有没有特殊的头呢？ 讲讲 你对tcp/ip的理解？
• 4.有没有用过Zookeeper呢？ Zookeeper的适用场景是什么？ HA 状态维护 分布式锁 全局配置文件管理 操作Zookeeper是用的什么？

Spark方面：

• 5.spark开发分两个方面？哪两个方面呢？

• 6.比如 一个读取hdfs上的文件，然后count有多少行的操作，你可以说说过程吗。那这个count是在内存中，还是磁盘中计算的呢？磁盘中。
• 7.spark和Mapreduce快？ 为什么快呢？ 快在哪里呢？ 1.内存迭代。2.RDD设计。 3,算子的设计。
• 8.spark sql又为什么比hive快呢？
• 10.RDD的数据结构是怎么样的？ Partition数组。 dependence
• 11.hadoop的生态呢。说说你的认识。 hdfs底层存储 hbase 数据库 hive数据仓库 Zookeeper分布式锁 spark大数据分析

公司B：

• 1.Spark工作的一个流程。

提交任务。 
QQ图片20161019131411.png
用户提交一个任务。 入口是从sc开始的。 sc会去创建一个taskScheduler。根据不同的提交模式， 会根据相应的taskchedulerImpl进行任务调度。
同时会去创建Scheduler和DAGScheduler。DAGScheduler 会根据RDD的宽依赖或者窄依赖，进行阶段的划分。划分好后放入taskset中，交给taskscheduler 。
appclient会到master上注册。首先会去判断数据本地化，尽量选最好的本地化模式去执行。
打散 Executor选择相应的Executor去执行。ExecutorRunner会去创建CoarseGrainerExecutorBackend进程。 通过线程池的方式去执行任务。

反向：
Executor向 SchedulerBackend反向注册

Spark On Yarn模式下。 driver负责计算调度。appmaster 负责资源的申请。

• 2.Hbase的PUT的一个过程。

• 3.RDD算子里操作一个外部map比如往里面put数据。然后算子外再遍历map。有什么问题吗。

• 4.shuffle的过程。调优。

• 5.5个partition里面分布有12345678910.用算子求最大值或者和。不能用广播变量和累加器。或者sortbykey.

• 6.大表和小表join.
• 7.知道spark怎么读hbase吗？spark on hbase.。华为的。
• 8.做过hbase的二级索引吗？
• 9.sort shuffle的优点？
• 10.stage怎么划分的？ 宽依赖窄依赖是什么？

公司W：

• 1.讲讲你做过的项目(一个整体思路)
• 2.问问大概情况。公司里集群规模。hbase数据量。数据规模。
• 3.然后挑选数据工厂开始详细问。问hbase.。加闲聊。
• 4.问二次排序是什么。topn是什么。二次排序要继承什么接口？
• 5.计算的数据怎么来的。
• 6.kakfadirect是什么，。为什么要用这个，有什么优点？。和其他的有什么区别。

http://blog.csdn.net/erfucun/article/details/52275369

  /**
   * Create an input stream that directly pulls messages from Kafka Brokers
   * without using any receiver. This stream can guarantee that each message
   * from Kafka is included in transformations exactly once (see points below).
   *
   * Points to note:
   *  - No receivers: This stream does not use any receiver. It directly queries Kafka
   *  - Offsets: This does not use Zookeeper to store offsets. The consumed offsets are tracked
   *    by the stream itself. For interoperability with Kafka monitoring tools that depend on
   *    Zookeeper, you have to update Kafka/Zookeeper yourself from the streaming application.
   *    You can access the offsets used in each batch from the generated RDDs (see
   *    [[org.apache.spark.streaming.kafka.HasOffsetRanges]]).
   *  - Failure Recovery: To recover from driver failures, you have to enable checkpointing
   *    in the [[StreamingContext]]. The information on consumed offset can be
   *    recovered from the checkpoint. See the programming guide for details (constraints, etc.).
   *  - End-to-end semantics: This stream ensures that every records is effectively received and
   *    transformed exactly once, but gives no guarantees on whether the transformed data are
   *    outputted exactly once. For end-to-end exactly-once semantics, you have to either ensure
   *    that the output operation is idempotent, or use transactions to output records atomically.
   *    See the programming guide for more details.
   *
   * @param ssc StreamingContext object
   * @param kafkaParams Kafka <a href="http://kafka.apache.org/documentation.html#configuration">
   *    configuration parameters</a>. Requires "metadata.broker.list" or "bootstrap.servers"
   *    to be set with Kafka broker(s) (NOT zookeeper servers) specified in
   *    host1:port1,host2:port2 form.
   * @param fromOffsets Per-topic/partition Kafka offsets defining the (inclusive)
   *    starting point of the stream
   * @param messageHandler Function for translating each message and metadata into the desired type
   */

• 7.问了shuffle过程。
• 8.怎么调优的，jvm怎么调优的？
• 9.jvm结构？堆里面几个区？
• 10.数据清洗怎么做的？
• 11.怎么用spark做数据清洗
• 12.跟我聊了spark的应用，商场里广告投放，以及黄牛检测
• 13.spark读取 数据，是几个Partition呢？ hdfs几个block 就有几个 Partition？
• 14.spark on yarn的两种模式? client 模式？ 和cluster模式？
• 15.jdbc？mysql的驱动包名字叫什么？
• 16.region多大会分区？

公司Q

• 1.说说Mapreduce？一整个过程的理解。讲一下。
• 2.hbase存数据用什么rowkey？加时间戳的话，会不会出现时间戳重复的问题，怎么做的呢？
• 3.Spring的两大模块？ AOP，IOC在你们项目中分别是怎么用的呢？
• 4.你们集群的规模， 数据量？

公司M

• 1.画图，画Spark的工作模式，部署分布架构图

• 2.画图，画图讲解spark工作流程。以及在集群上和各个角色的对应关系。

• 3.java自带有哪几种线程池。
• 4.数据是怎么收集的。 kafka收集数据的原理？
• 5.画图，讲讲shuffle的过程。那你怎么在编程的时候注意避免这些性能问题。
• 6.讲讲列式存储的 parquet文件底层格式。
• 7.dataset和dataframe？
• 8.通过什么方式学习spark的？
• 9.有哪些数据倾斜，怎么解决？
• 10.宽依赖窄依赖？
• 11.yarn的原理？
• 12.BlockManager怎么管理硬盘和内存的。
• 13.哪些算子操作涉及到shuffle
• 14.看过源码？ 你熟悉哪几个部分的源码？
• 15.集群上 nodemanager和ResourceManager的数量关系？
• 16.spark怎么整合hive？ 大概这样。 spark on hive 。 hive还是hive 执行引擎是spark。

其他人的：

• 1.Spark如何处理结构化数据，Spark如何处理非结构话数据？
• 2.Spark性能优化主要有哪些手段？
• 3.简要描述Spark分布式集群搭建的步骤
• 4.对于Spark你觉得他对于现有大数据的现状的优势和劣势在哪里？
• 5.对于算法是否进行过自主的研究设计？
• 6.简要描述你了解的一些数据挖掘算法与内容 基本我有印象的就这几个问题，聊了2个多小时，脑子都差点被问干了

 

http://blog.csdn.net/lxhandlbb/article/details/54599512