常见大数据面试题汇总带答案

大数据面试题汇总

牛客网刷sql题

redis

为什么快
首先，采用了多路复用io阻塞机制
然后，数据结构简单，操作节省时间
最后，运行在内存中，自然速度快
– 完全基于内存，绝大部分请求是纯粹的内存操作，非常快速。数据存在内存中，类似于HashMap，HashMap的优势就是查找和操作的时间复杂度都是O(1)；
– 数据结构简单，对数据操作也简单，Redis中的数据结构是专门进行设计的；
– 采用单线程，避免了不必要的上下文切换和竞争条件，也不存在多进程或者多线程导致的切换而消耗 CPU，不用去考虑各种锁的问题，不存在加锁释放锁操作，没有因为可能出现死锁而导致的性能消耗；
– 使用多路I/O复用模型，非阻塞IO；
– 使用底层模型不同，它们之间底层实现方式以及与客户端之间通信的应用协议不一样，Redis直接自己构建了VM 机制 ，因为一般的系统调用系统函数的话，会浪费一定的时间去移动和请求；

flume

https://flume.liyifeng.org/

flink(大部分知识点写过的帖子里都有)

interval join不上的数据，怎么处理？怎么做数据修复？
需要匹配join不上的，用cogroup实现
（CoGroup算子：将两个数据流按照key进行group分组，并将数据流按key进行分区的处理，最终合成一个数据流（与join有区别，不管key有没有关联上,都可以合并成一个数据流），只能在window中使用）
或者用flinkSQL的左右外关联

广播变量优势劣势
– 优势：Flink支持广播。可以将一份数据广播到一个TaskManager所有的task ，数据存储到内存中。这样可以减少大量的shuffle操作，而不需要多次传递给集群节点；

– 劣势：广播变量是要把dataset广播到内存中，所以广播的数据量不能太大，否则会出现OOM；广播变量的值不可修改，这样才能确保每个节点获取到的值都是一致的；

mr，java ,集群

hashSet底层去重原理
step1–>存入元素时，先比较要存入的元素的哈希值和集合中元素的哈希值是否一样
step2–>如果要存入的元素哈希值不同直接存入集合
step3–>如果存入元素的哈希值和集合元素的哈希值相同，再调用equals比较属性值，如果属性值相同，就不存入集合，属性值不相同，就存入集合

列存优势 lsm的存储结构和优势
行式存储可以看成是一个行的集合，其中每一行都要求对齐，哪怕某个字段为空（下图中的左半部分），而列式存储则可以看成一个列的集合（下图中的右半部分）。列式存储的优点很明显，主要有以下 4 点：
– 查询时可以只读取涉及的列（选择操作），并且列可以直接作为索引，非常高效，而行式存储则必须读入整行。
– 列式存储的投影操作非常高效。
– 在数据稀疏的情况下，压缩率比行式存储高很多，甚至可以考虑将相关的表进行预先连接，来完全避免投影操作。
– 因为可以直接作用于某一列上，聚合分析非常迅速。
– 行式存储一般擅长的是插入与更新操作，而列式存储一般适用于数据为只读的场景。对于结构化数据，列式存储并不陌生。因此，列式存储技术经常用于传统数据仓库中。
– lsm树 日志追加append的方式写入，会存几个副本 hbase就是，天生适合写多读少的场景， 会先写入 后合并，所以写入效率非常高，删除也是内存里先标记，后面异步合并操作才会真正的删除数据，效率高

mr的过程：
Mapreduce：
1、input 阶段：将数据源输入到 MapReduce 框架中
2、split 阶段：将大规模的数据源切片成许多小的数据集，然后对数据进行预处
理，处理成适合 map 任务输入的 key-value 形式。
3、map 阶段：对输入的 key-value 键值对进行处理，然后产生一系列的中间结
果。通常一个 split 分片对应一个 map 任务，有几个 split 就有几个 map 任务。
4、Shuffle 阶段：对 map 阶段产生的一系列 key-value 进行分区、排序、归并
等操作，然后处理成适合 reduce 任务输入的键值对形式。
5、reduce 阶段：提取所有相同的 key，并按用户的需求对 value 进行操作，最
后也是以 key-value 的形式输出结果。
6、output 阶段：进行一系列验证后，将 reduce 的输出结果上传到分布式文件
系统中。
6.3 Mapreduce 中 Shuffle 阶段？
shuffle 阶段分为四个步骤:依次为:分区，排序，规并，分组，其中前三个步 骤 在 map 阶段完成，最后一个步骤在 reduce 阶段完成。
shuffle 是 Mapreduce 的核心，它分布在 Mapreduce 的 map 阶段和
reduce 阶段。一般把从 Map 产生输出开始到 Reduce 取得数据作为输入之前的过程称 作 shuffle。
1Collect 阶段:将 MapTask 的结果输出到默认大小为 100M 的环形缓冲区，
保存的是 key/value，Partition 分区信息等。
2.Spill 阶段:当内存中的数据量达到一定的阀值的时候，就会将数据写入 本地
磁盘，在将数据写入磁盘之前需要对数据进行一次排序的操作，如果 配置了 combiner，还
会将有相同分区号和 key 的数据进行排序。
3.MapTask 阶段的 Merge:把所有溢出的临时文件进行一次合并操作，以确保
一个 MapTask 最终只产生一个中间数据文件。
4.Copy 阶段:ReduceTask 启动 Fetcher 线程到已经完成 MapTask 的节点 上复制一份属于自己的数据，这些数据默认会保存在内存的缓冲区中，当 内存的缓冲区达 到一定的阀值的时候，就会将数据写到磁盘之上。
5.ReduceTask 阶段的 Merge:在 ReduceTask 远程复制数据的同时，会在后
台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作。
6.Sort 阶段:在对数据进行合并的同时，会进行排序操作，由于 MapTask 阶 段已经对数据进行了局部的排序，ReduceTask 只需保证 Copy 的数据的 最终整体有效性 即可。

java线程池的实现原理

算法题

请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度？

publicstaticintlengthOfLongestSubstring(String s){if(s ==null||"".equals(s)){return0;}int n = s.length();Map<Character,Integer> map =newHashMap<>(16);int maxLength =0;for(int i =0,j =0; j < n; j++){if(map.containsKey(s.charAt(j))){
            i =Math.max(map.get(s.charAt(j)), i);}
        maxLength =Math.max(maxLength, j - i +1);
        map.put(s.charAt(j), j +1);}return maxLength;}publicstaticintlengthOfLongestSubstring(String s){if(s ==null||"".equals(s)){return0;}List<Character> list =newArrayList<>();int n = s.length();int maxLength =0;for(int i =0; i < n; i++){int index = list.indexOf(s.charAt(i));if(index ==-1){
            list.add(s.charAt(i));
            maxLength =Math.max(list.size(), maxLength);}else{for(int j = index; j >=0; j--){
                list.remove(j);}
            list.add(s.charAt(i));}}return maxLength;}

微信红包
还是以10元10个红包为例，随机10个数，红包金额公式为：红包总额 * 随机数/随机数总和，假设10个随机数为[5,9,8,7,6,5,4,3,2,1],10个随机数总和为50，

第一个红包105/50，得1元。
第二个红包109/50，得1.8元。
第三个红包10*8/50，得1.6元。
以此类推。

写个快排

packageLauncher;importjava.util.Arrays;publicclassQuickSort{publicstaticintpartition(int[] array,int low,int high){// 取最后一个元素作为中心元素int pivot = array[high];// 定义指向比中心元素大的指针，首先指向第一个元素int pointer = low;// 遍历数组中的所有元素，将比中心元素大的放在右边，比中心元素小的放在左边for(int i = low; i < high; i++){if(array[i]<= pivot){// 将比中心元素小的元素和指针指向的元素交换位置// 如果第一个元素比中心元素小，这里就是自己和自己交换位置，指针和索引都向下一位移动// 如果元素比中心元素大，索引向下移动，指针指向这个较大的元素，直到找到比中心元素小的元素，并交换位置，指针向下移动int temp = array[i];
                array[i]= array[pointer];
                array[pointer]= temp;
                pointer++;}System.out.println(Arrays.toString(array));}// 将中心元素和指针指向的元素交换位置int temp = array[pointer ];
        array[pointer]= array[high];
        array[high]= temp;return pointer;}publicstaticvoidquickSort(int[] array,int low,int high){if(low < high){// 获取划分子数组的位置int position =partition(array, low, high);// 左子数组递归调用quickSort(array, low, position -1);// 右子数组递归调用quickSort(array, position +1, high);}}publicstaticvoidmain(String[] args){int[] array ={6,72,113,11,23};quickSort(array,0, array.length -1);System.out.println("排序后的结果");System.out.println(Arrays.toString(array));}}

kafka

kafka offset在一个名为 __consumer_offsets 的Topic中

kafka的ISR机制 副本同步机制 保证数据准确性
— 首先我们知道kafka 的数据是多副本的，某个topic的replication-factor为N且N大于1时，每个Partition都会有N个副本(Replica)。kafka的replica包含leader与follower。每个topic 下的每个分区下都有一个leader 和(N-1)个follower，
—每个follower 的数据都是同步leader的 这里需要注意 是follower 主动拉取leader 的数据
---- Replica的个数小于等于Broker的个数，也就是说，对于每个Partition而言，每个Broker上最多只会有一个Replica，因此可以使用Broker id 指定Partition的Replica
http@s://[email protected]/@zzzzrrrr/p/13197390.html

Kafka 并不支持主写从读（读写分离），这是为什么呢?
1.kafka的follower与leader会有延时，不好解决
2.kafka写多读也多，不太适合
3.之后支持读写分离，为了解决跨数据中心消费的问题(就是机器不在一个地儿，带宽不够)，才搞得读写分离。

kafka保证分区内顺序
设置一个分区
生产时指定分区；生产时用相同的key

维度建模分为哪几种?

https:/@/www.csdn.net/tags/NtT@[email protected]
星型 ： 事实表+维度
雪花 ：事实表+维度-维度
星座：事实+维度+事实+维度

SQL高频面试题

刷题网站：https://www.nowcoder.com/exam/oj?page=1&tab=SQL%E7%AF%87&topicId=268

sql面试题：求连续最大登录天数
连续签到领金币：https://www.nowcoder.com/practice/aef5adcef574468c82659e8911bb297f?tpId=268&tqId=2285347&ru=/exam/oj&qru=/ta/sql-factory-interview/question-ranking&sourceUrl=%2Fexam%2Foj%3Fpage%3D1%26tab%3DSQL%25E7%25AF%2587%26topicId%3D268

连续签到领金币 7天一周期 3天7天 多领 计算总领的金币
WITH t1 AS(-- t1表筛选出活动期间内的数据，并且为了防止一天有多次签到活动，distinct 去重SELECTDISTINCT uid,DATE(in_time) dt,
        DENSE_RANK()over(PARTITIONBY uid ORDERBYDATE(in_time)) rn -- 编号FROM
        tb_user_log
    WHEREDATE(in_time)BETWEEN'2021-07-07'AND'2021-10-31'AND artical_id =0AND sign_in =1),
t2 AS(SELECT*,
    DATE_SUB(dt,INTERVAL rn day) dt_tmp,case DENSE_RANK()over(PARTITIONBY DATE_SUB(dt,INTERVAL rn day),uid ORDERBY dt )%7-- 再次编号WHEN3THEN3WHEN0THEN7ELSE1ENDas day_coin -- 用户当天签到时应该获得的金币数FROM
    t1
)SELECT
        uid,DATE_FORMAT(dt,'%Y%m')`month`,sum(day_coin) coin  -- 总金币数FROM
        t2
    GROUPBY
        uid,DATE_FORMAT(dt,'%Y%m')ORDERBY
        DATE_FORMAT(dt,'%Y%m'),uid;

sql：表名：test,字段（user_id1,user_id2,time）求这个表里，互相关注的用户有多少？

select 
  a.from_user,
  a.to_user,if(sum(1)over(partitionby feature)>1,1,0)as is_friend
from(select 
    a.from_user,
    a.to_user,if(from_user > to_user, concat(to_user, from_user), concat(from_user, to_user))as feature
  from table_relation 
)a

hbase

写入过程
1）客户端处理阶段：客户端将用户的写入请求进行预处理，并根据集群元数据定位写入数据所在的RegionServer，将请求发送给对应的RegionServer。
2）Region写入阶段：RegionServer接收到写入请求之后将数据解析出来，首先写入WAL，再写入对应Region列簇的MemStore。
3）MemStore Flush阶段：当Region中MemStore容量超过一定阈值，系统会异步执行flush操作，将内存中的数据写入文件，形成HFile。
注意：用户写入请求在完成Region MemStore的写入之后就会返回成功。MemStore Flush是一个异步执行的过程。

RowKey设计原则
– 1.Rowkey的唯一原则
– 2.Rowkey的排序原则：HBase的Rowkey是按照ASCII有序设计的，我们在设计Rowkey时要充分利用这点。
– 3.Rowkey的散列原则 也就是热点问题，经常与2冲突。

热点问题：
– 1.Reverse反转
针对固定长度的Rowkey反转后存储，这样可以使Rowkey中经常改变的部分放在最前面，可以有效的随机Rowkey。
– 2.Salt是将每一个Rowkey加一个前缀，前缀使用一些随机字符，使得数据分散在多个不同的Region，达到Region负载均衡的目标。
– 3.rowkey做hash

高可用原理

jvm

1、JVM 主要组成部分

1、类加载器（ClassLoader）

2、运行时数据区（Runtime Data Area）

3、执行引擎（Execution Engine）

4、本地库接口（Native Interface）

2、组件的作用
首先，通过类加载器（ClassLoader）会把 Java 代码转换成字节码；

其次，运行时数据区（Runtime Data Area）再把字节码加载到内存中，而字节码文件只是 JVM 的一套指令集规范，并不能直接交给底层操作系统去执行；

于是，需要特定的命令解析器执行引擎（Execution Engine），将字节码翻译成底层系统指令，再交由 CPU 去执行;

最后，此过程中需要调用其他语言的本地库接口（Native Interface）来实现整个程序的功能

mysql

联合索引机制:
– 遵守最左前缀匹配原则，检索数据时从联合索引的最左边开始匹配，直到遇到范围查询就停止匹配。
– 本质上联合索引也是一个 B+树，和单列索引不同的是，联合索引的键值不是一个，而是大于 1 个。建立联合索引的时候，B+树只能选择一个字段构建有序的树，默认是第一个字段，即最左边的字段，只有当第一个字段的值是相同的，才会按照第二个字段的值进行排序，即先确定第一个字段有序，才会匹配第二个字段
– 对于复合索引:Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。例如索引是key index (a,b,c). 可以支持a | a,b| a,b,c 3种组合进行查找，但不支持 b,c进行查找

4.mysql的主从节点数据复制机制，可以开启主从双写吗？会有什么问题？
不可以，MySQL 默认采用异步复制方 双写会有重复吧，
本来读写分离，现在双写，就不分离了

sql递归

WITH CTE AS(SELECT 部门ID,父级ID,部门名称,部门名称 AS 父级部门名称
 FROM Company
 WHERE 父级ID=-1UNIONALLSELECT c.部门ID,c.父级ID,c.部门名称,p.部门名称 AS 父级部门名称
 FROM CTE P
 INNERJOIN Company c ON p.部门ID=c.父级ID
)SELECT 部门ID,父级ID,部门名称,父级部门名称
FROM CTE

hive

reduceByKey和groupByKey:
reduceByKey在分区内会进行预聚合，而后再将所有分区的数据按照关键字来分组聚合。
而groupByKey则不会先进行预聚合，它直接将所有分区的数据一起分组，如果要再进行聚合，则groupByKey还需要使用其他函数，比如sum()

大小表数据倾斜，用MAPjoin 原理 :
join本来是reduce进行关联查找,改成了map端进行关联查找
适用于大表join小表，使用DistributedCache机制将小表存储到各个Mapper进程所在机器的磁盘空间上，各个Mapper进程读取不同的大表分片，将分片中的每一条记录与小表中所有记录进行合并
合并后直接输出map结果即可得到最终结果。
注：不需要进行shuffle流程，也不需要reduce处理

distinct 和 group by有什么区别？在哪种情况下使用group by性能会更优？
--------仅仅从查询的作用角度看：
distinct 和 group by 都可以用来去重
不同之处，distinct 是针对要查询的全部字段去重，而 group by 可以针对要查询的全部字段中的部分字段去重，它的作用主要是：获取数据表中以分组字段为依据的其他统计数据。
-------- 从性能角度看：
两者执行方式不同，distinct主要是对数据两两进行比较，需要遍历整个表。group by分组类似先建立索引再查索引，当数据量较大时，group by速度要优于distinct。

hive的执行流程
客户端提交到接口 ，解析 校验 优化 执行，mr任务关联元数据库

数据倾斜
map倾斜 ：mapjoin
group by倾斜：
set hive.map.aggr=true;
第一个参数表示在 Map 端进行预聚。 因为传到数据量小了，所以效率高了，可以缓解数据倾斜问题。
set hive.groupby.skewindata=true;
设置参数后，会有两次基于不同 key 的 shuffle，且会有两个 reduce task： 第 一次 shuffle 使相同的 GroupBy Key 有可能被分发到不同的 Reduce 中减少倾斜；
第二次则保证相同的 GroupBy Key 被分布到同一个 Reduce 中，最后完成最
终的聚合操作。

小文件过多怎么办？
1合并小文件命令参数 set odps.merge.cross.paths=true;
SET odps.merge.smallfile.filesize.threshold = 64;
SET odps.merge.maxmerged.filesize.threshold = 512;
ALTER TABLE a MERGE SMALLFILES
2调整参数减少 Map 数量
3减少 Reduce 的数量
4使用 hadoop 的 archive 将小文件归档

sql 逻辑优化：
in、not in 性能有问题 、避免建临时表、 用 with as 的方式提高性能
避免 distinct, 一个 reduce ,可能出现数据倾斜的情况,用 group by 多个
reduce row_number 双重去重 避免数据倾斜
手动切分热值 、Join 操作提前到 Map 端执行 /*+ mapjoin(b) */ 设置参数 map、reduce、join 阶段 内存&并发 union all 一次查询多次写入 在套一层 多次读取 多次写盘

解释一下hive 的 skew join？
set hive.optimize.skewjoin = true;
开启后，在运行时，会对数据进行扫描并检测哪个key会出现倾斜，对于会倾斜的key，用map join做处理，不倾斜的key正常处理。

hive 几种join
内连接 ，左右外联 ，全连接 ，笛卡尔积，(mapjoin ,skew join 是开启配置 实现 shuffle前对数据分配，另一个是应对数据倾斜的)

hive 行转列列转行
多行转一列：一般用case when,再做一个group by 去掉0值。
一行转多列：lateral view

select t.gameId, singleTag
from(select gameId, tags from gamepublish.knights_game wheredate=20181127limit20) t LATERAL VIEW explode(t.tags) v as singleTag

应该case when sum group by name
列转行：concat_ws

distinct 和 group by
在语义相同，有索引的情况下
group by和distinct都能使用索引，效率相同。
在语义相同，无索引的情况下：
distinct效率高于group by。原因是distinct 和 group by都会进行分组操作，但group by可能会进行排序，触发filesort，导致sql执行效率低下。

Hive的四种排序：
1.全局排序 order by(只有一个reduce，对所有数据进行排序) 只要使用 order by ，reduce只有一个。
2.sort by 内部有序
3.distribute by 分区字段 store by 排序字段
4.cluster by：当分区条件和排序条件相同使用cluster by .
5.group by:对检索的数据进行单纯的分组，一般和聚合函数一起使用。
6.partition by:用来辅助查询，缩小查询范围，加快数据的检索速度和对数据按照一定的规格和条件进行管理。

Hive的开窗函数：
over()：over是用于数据的分区和排序，主要使用在聚合函数后边使用
row_number（）: 对排序后的每行生成一个行号，且不存在重复的序号位
rank（）：排名函数
DENSE_RANK() 相同排序不跳序号位(允许并排次序)：
LAG：落后N 个值 （默认落后1个值） 用于统计窗口内往上第n行值
LEAD：比LAG快N个值 用于统计窗口内往下第n行值
LAST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值
FIRST_VALUE：取分组内排序后，截止到当前行，第一个值
PRECEDING：往前
FOLLOWING：往后
CURRENT ROW：当前行

窗口函数与分析函数 应用场景：
（1）用于分区排序
（2）动态Group By
（3）Top N
（4）累计计算
（5）层次查询
窗口函数与分析函数 区别：
窗口函数：对于每个组返回多行，
聚合函数:而聚合函数对于每个组只返回一行

java

LinkedeList和ArrayList的区别

• 1、数据结构不同 ArrayList是Array(动态数组)的数据结构，LinkedList是Link(链表)的数据结构。
• 2、效率不同 当随机访问List（get和set操作）时，ArrayList比LinkedList的效率更高，因为LinkedList是线性的数据存储方式，所以需要移动指针从前往后依次查找。 当对数据进行增加和删除的操作(add和remove操作)时，LinkedList比ArrayList的效率更高，因为ArrayList是数组，所以在其中进行增删操作时，会对操作点之后所有数据的下标索引造成影响，需要进行数据的移动。【视频教程推荐：Java视频教程】
• 3、自由性不同 ArrayList自由性较低，因为它需要手动的设置固定大小的容量，但是它的使用比较方便，只需要创建，然后添加数据，通过调用下标进行使用；而LinkedList自由性较高，能够动态的随数据量的变化而变化，但是它不便于使用。
• 4、主要控件开销不同 ArrayList主要控件开销在于需要在lList列表预留一定空间；而LinkList主要控件开销在于需要存储结点信息以及结点指针信息。

hdfs

在HDFS中，每一个文件块。都会有一条元数据用来唯一标识这个文件块的存在。而Fimage和edit.log这两个文件就是用来保存，处理这些元数据信息的文件
fsimage保存来最新的元数据检查点，包含来整个hdfs文件系统的全部目录和文件的信息。对于文件来讲包括了数据块描述信息，修改时间，访问时间等，对于目录老说包括修改时间，访问权限控制信息（目录所属用户，所在组）等。Fimage就是在某一时刻，整个hdfs的快照，就是这个时刻的hdfs上全部的文件块和目录，分别的状态，位于哪些个datanode，各自的权限，各自的副本个数。node

editlog主要是在Namenode已经启动状况下对hdfs进行的各类更新操做进行记录，hdfs客户端执行全部的写操做都会被记录到editlog中。客户端对hdfs全部的更新操做，好比说移动数据，或者删除数据，都会记录在editlog中。为了不editlog不断增大，secondary namenode 会周期性合并fsimage和deits 合并成新的fsimage新的操做记录会写入新的editlog中，这个周期能够本身设置（editlog到达必定大小或者定时）。blog

数据治理

数据治理 ：
数据存储：空表、未管理的表、最近 90 天未访问表、生命周期很长、存储量占用 很大，但是没有下游表
数据计算：

• 1、冲突任务：多个任务写入同一张表
• 2、数据倾斜：产生数据倾斜的根本原因是：有少数伏羲实例处理的数据 量超过其它实例处理的数据量，导致少数实例的运行时长超过其它实例的平均运行时长，从 而导致整个任务的运行时间较长，造成任务延迟。
• 3、暴力扫描：如果在运行任务时未指定分区，会扫描大量数据。建议您 优化任务，减少数据的输入量。 数据采集：
• 1、导入为空
• 2、持续导入一致 表数据不更新 3、同源导入 多个任务抽取一张表