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【20】进大厂必须掌握的面试题-50个Hadoop面试

如您所知，NameNode将有关文件系统的元数据信息存储在RAM中。因此，内存量限制了我的HDFS文件系统中的文件数量。换句话说，文件过多会导致生成过多的元数据。...并且，将这些元数据存储在RAM中将成为挑战。根据经验法则，文件，块或目录的元数据占用150个字节。 17.您如何在HDFS中定义“阻止”？Hadoop 1和Hadoop 2中的默认块大小是多少？...然后，您可以在Mapper或Reducer作业中将缓存文件作为本地文件访问。 29.“减速器”如何相互通信？ 这是一个棘手的问题。“ MapReduce”编程模型不允许“缩减器”彼此通信。...序列文件可以作为其他MapReduce任务的输出生成，并且是从一个MapReduce作业传递到另一个MapReduce作业的数据的有效中间表示。 Apache Pig面试问题 34....如果某些函数在内置运算符中不可用，我们可以通过编程方式创建用户定义函数（UDF），以使用其他语言（如Java，Python，Ruby等）来实现这些功能，并将其嵌入脚本文件中。 ?

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基于大数据和机器学习的Web异常参数检测系统Demo实现

典型的批+流式框架如Cisco的Opensoc使用开源大数据架构，kafka作为消息总线，Storm进行实时计算，Hadoop存储数据和批量计算。...考虑到学习成本，使用Spark作为统一的数据处理引擎，即可以实现批处理，也可以使用spark streaming实现近实时的计算。 ?...DataFrame DataFrame是spark中结构化的数据集，类似于数据库的表，可以理解为内存中的分布式表，提供了丰富的类SQL操作接口。...数据采集与存储 获取http请求数据通常有两种方式，第一种从web应用中采集日志，使用logstash从日志文件中提取日志并泛化，写入Kafka(可参见兜哥文章)；第二种可以从网络流量中抓包提取http...Tcpflow在linux下可以监控网卡流量，将tcp流保存到文件中，因此可以用python的pyinotify模块监控流文件，当流文件写入结束后提取http数据，写入Kafka，Python实现的过程如下图

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基于 Spark 的数据分析实践

一般的数据处理步骤：读入数据 -> 对数据进行处理 -> 分析结果 -> 写入结果 SparkSQL 结构化数据 处理结构化数据(如 CSV，JSON，Parquet 等); 把已经结构化数据抽象成...DataFrame （HiveTable）； 非结构化数据通过 RDD.map.filter 转换成结构化进行处理； 按照列式数据库，只加载非结构化中可结构化的部分列（Hbase，MongoDB）； 处理非结构化数据...内定义一个到多个数据表视图； Transformer 内可定义 0 到多个基于 SQL 的数据转换操作（支持 join）； Targets 用于定义 1 到多个数据输出； After 可定义 0到多个任务日志...SparkSQL Around After 用于 Flow 在运行结束后执行的一个环绕，用于记录日志和写入状态。...对于大规模数据的数据报表，数据质量分析也需要适应大数据的技术场景，Spark 作为Hadoop 内比较成熟的解决方案，因此作为主要的选型工具。

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hadoop记录 - 乐享诚美

当两个客户端试图访问 HDFS 中的同一个文件时会发生什么？ HDFS 仅支持独占写入。 当第一个客户端联系“NameNode”打开文件进行写入时，“NameNode”授予客户端创建该文件的租约。...在这种模式下，Hadoop 的所有组件，如 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager，都作为一个 Java 进程运行。这使用本地文件系统。...然后，您可以在 Mapper 或 Reducer 作业中将缓存文件作为本地文件访问。 29、“reducers”之间是如何通信的？ 这是一个棘手的问题。...序列文件可以作为其他 MapReduce 任务的输出生成，并且是从一个 MapReduce 作业传递到另一个 MapReduce 作业的数据的有效中间表示。 Apache Pig 面试问题 34....如果某些函数在内置运算符中不可用，我们可以通过编程方式创建用户定义函数 (UDF)，以使用其他语言（如 Java、Python、Ruby 等）引入这些功能，并将其嵌入到 Script 文件中。

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hadoop记录

当两个客户端试图访问 HDFS 中的同一个文件时会发生什么？ HDFS 仅支持独占写入。 当第一个客户端联系“NameNode”打开文件进行写入时，“NameNode”授予客户端创建该文件的租约。...在这种模式下，Hadoop 的所有组件，如 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager，都作为一个 Java 进程运行。这使用本地文件系统。...然后，您可以在 Mapper 或 Reducer 作业中将缓存文件作为本地文件访问。 29、“reducers”之间是如何通信的？ 这是一个棘手的问题。...序列文件可以作为其他 MapReduce 任务的输出生成，并且是从一个 MapReduce 作业传递到另一个 MapReduce 作业的数据的有效中间表示。 Apache Pig 面试问题 34....如果某些函数在内置运算符中不可用，我们可以通过编程方式创建用户定义函数 (UDF)，以使用其他语言（如 Java、Python、Ruby 等）引入这些功能，并将其嵌入到 Script 文件中。

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看了这篇博客，你还敢说不会Structured Streaming？

默认情况下，结构化流式查询使用微批处理引擎进行处理，该引擎将数据流作为一系列小批处理作业进行处理，从而实现端到端的延迟，最短可达100毫秒，并且完全可以保证一次容错。...将数据源映射为类似于关系数据库中的表，然后将经过计算得到的结果映射为另一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据，这种编程模型非常有利于处理分析结构化的实时数据； WordCount图解 ?...看到上面的效果说明我们的Structured Streaming程序读取Socket中的信息并做计算就成功了 2.1.2.读取目录下文本数据 spark应用可以监听某一个目录，而web服务在这个目录上实时产生日志文件...，这样对于spark应用来说，日志文件就是实时数据。...输出 计算结果可以选择输出到多种设备并进行如下设定 output mode：以哪种方式将result table的数据写入sink format/output sink的一些细节：数据格式

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Apache Spark：大数据时代的终极解决方案

/ 随着新技术的出现，社交媒体、网络日志、物联网等各种数据源产生的数据正在以PB级增长。...在Hadoop中，数据存储在磁盘上，而在Spark中则存储在内存中，这可以极大地降低IO成本。Hadoop的MapReduce只能通过将数据写入外部存储并在需要时再次通过IO获取数据来重用数据。...而且，由于其自下而上的工程设计和RDD的使用，Spark的基本数据结构允许在内存中将数据“透明存储”，并且仅在需要时才将其存储到磁盘。...Spark SQL组件允许导入结构化数据并将其与其他来源的非结构化数据相整合。...Spark引擎分析大数据 随着技术的进步，Web服务器、机器的日志文件、物联网、社交媒体、用户点击、网络流媒体等，每天都会产生PB级的数据，其中大部分是半结构化或非结构化的。

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DuckDB：适用于非大数据的进程内Python分析

DuckDB 的大数据系统基准，2003 年。 结论？ Wang 指出，数量惊人的自称为“大数据”风格的项目不需要 Spark 或其他分布式解决方案：它们可以很好地适应单台服务器。...数据将被分析、建模和可视化。数据科学家倾向于不使用数据库，而是依赖 CSV 文件和其他非结构化或半结构化数据源。Duck 允许他们将数据操作直接嵌入到其代码本身中。...与客户端-服务器数据库不同，它不依赖于第三方传输机制将数据从服务器传输到客户端。相反，就像 SQLite 一样，应用程序可以作为 Python 调用的一部分提取数据，在同一内存空间内的进程内通信中。...您可以通过多种不同的方式将数据帧本机写入数据库，包括用户定义函数、完整的关联 API、 Ibis 库 以同时跨多个后端数据源同时写入数据帧，以及 PySpark，但使用不同的导入语句。...它可以输出 TensorFlow 和 Pytorch 张量。 DuckDB 使用一种非常类似 Python 的 SQL 变体，该变体可以本机摄取数据帧。

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「Hudi系列」Hudi查询&写入&常见问题汇总

简而言之，映射的文件组包含一组记录的所有版本。 存储类型和视图 Hudi存储类型定义了如何在DFS上对数据进行索引和布局以及如何在这种组织之上实现上述原语和时间轴活动（即如何写入数据）。...如您所见，旧查询不会看到以粉红色标记的当前进行中的提交的文件，但是在该提交后的新查询会获取新数据。因此，查询不受任何写入失败/部分写入的影响，仅运行在已提交数据上。...Datasource Writer hudi-spark模块提供了DataSource API，可以将任何数据帧写入（也可以读取）到Hudi数据集中。...使用MOR存储类型时，任何写入Hudi数据集的新数据都将写入新的日志/增量文件，这些文件在内部将数据以avro进行编码。...Hudi如何在数据集中实际存储数据 从更高层次上讲，Hudi基于MVCC设计，将数据写入parquet/基本文件以及包含对基本文件所做更改的日志文件的不同版本。

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大数据初学 或Java工程师怎么转大数据？大数据基础技术学习路线图

2.数据的类型多种多样，有些是结构化的数据，像存在Oracle,MySQL这些传统的数据库里的数据，一般都是结构化，可以是还有非结构化，比如HTML,WORD，execl等格式。...大数据的技术有 Hadoop HDFS文件系统 MR计算模型 Hive数据仓库 HBase数据库 Flume日志收集 Kafka消息系统 Storm流式计算 Spark生态圈：Spark Core、...hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。...Sqoop Sqoop是迁移数据工具，可以在很多数据库之间来迁移， Flume Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架，一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume...Python流程控制语句：while循环、for循环与range()内建函数列表解析 6. 文件对象：文件打开方法、文件输入输出 7. 函数：函数创建、参数等 8. 模块：模块的导入及加载等 9.

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Hadoop与Spark等大数据框架介绍

对于一个日志文件，如果只有这么几行数据，我们一般会采用这样的处理方式 读取一行日志 抽取手机号和流量字段 累加到HashMap中 遍历输出结果 如果数据量变得很大呢，比如一个日志文件里面有几个GB数据，...Hadoop Hadoop是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式文件系统和运行处理基础框架。其擅长于在廉价机器搭建的集群上进行海量数据(结构化与非结构化)的存储与离线处理。...Map Task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map(),并执行，将输出结果写入本地磁盘(如果为map-only作业，直接写入HDFS)。...Hive（基于Hadoop的数据仓库） Hive由facebook开源，最初用于解决海量结构化的日志数据统计问题。...与Hadoop无缝连接 Spark可以使用YARN作为它的集群管理器 读取HDFS,HBase等一切Hadoop的数据 Spark整体架构 Spark提供了多种高级工具，如： Shark SQL

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架构大数据应用

如何在传统数据存储中管理不断增加的各种各样的数据类型, 如SQL数据库, 还期望象建表那样的结构化么? 不增加灵活性是不可行的，当出现新的数据结构是需要技术层面的无缝处理。...Data Acquisition 数据的获取或者摄取开始于不同的数据源，可能是大的日志文件，流数据， ETL处理过的输出，在线的非结构化数据，或者离线的结构化数据。...Flume source 基本上从一个外部数据源来消费一个事件如 Apache Avro source,然后存到channel. channel是一个像文件系统那样的被动存储系统 ; 它在sink 消费事件前一直持有它...使用Spark Streaming的流处理 Spark Streaming 可以通过Java, Scale, 或者Python来写批处理任务, 但是可以处理流数据....+ 一个处理引擎：作为该架构的中央处理集群 + 一个搜索引擎：拉取处理数据的分析 Figure 1-8 展示了这些不同应用如何在该架构组织起来的。

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什么是大数据架构？需要学什么内容？

所有大数据解决方案一开始都有一个或多个数据源。示例包括： 应用程序数据存储，例如关系数据库。 应用程序生成的静态文件，例如 Web 服务器日志文件。 实时数据源，例如 IoT 设备。 数据存储。...由于数据集很大，因此大数据解决方案通常必须使用长时间运行的批处理作业来处理数据文件，以便筛选、聚合和准备用于分析的数据。这些作业通常涉及读取源文件、对它们进行处理，以及将输出写入到新文件。...如果解决方案包括实时源，则架构必须包括一种方法来捕获并存储进行流处理的实时消息。这可以是一个简单的数据存储，将在其中将传入消息放置在一个文件夹中以进行处理。...然后，会将处理后的流数据写入到输出接收器。Azure 流分析基于不断运行的 SQL 查询提供托管流处理服务，这些查询对无限的流进行操作。...某些方面与 Lambda 架构的批处理层有些类似，那就是，事件数据不可变，而且全都可以收集，而不是只能收集一部分。数据作为事件流引入到能容错的分布式统一日志中。这些事件按顺序排列。

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PySpark UD(A)F 的高效使用

需要注意的一件重要的事情是，除了基于编程数据的处理功能之外，Spark还有两个显著的特性。一种是，Spark附带了SQL作为定义查询的替代方式，另一种是用于机器学习的Spark MLlib。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...这意味着在UDF中将这些列转换为JSON，返回Pandas数据帧，并最终将Spark数据帧中的相应列从JSON转换为复杂类型 [2enpwvagkq.png] 5.实现 将实现分为三种不同的功能: 1)...作为输入列，传递了来自 complex_dtypes_to_json 函数的输出 ct_cols，并且由于没有更改 UDF 中数据帧的形状，因此将其用于输出 cols_out。...作为最后一步，使用 complex_dtypes_from_json 将转换后的 Spark 数据帧的 JSON 字符串转换回复杂数据类型。

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大数据架构模式

例子包括: 应用程序数据存储，如关系数据库。 应用程序生成的静态文件，如web服务器日志文件。 实时数据源，如物联网设备。...通常这些工作包括读取源文件、处理源文件并将输出写入新文件。...流处理：捕获实时消息后，解决方案必须通过过滤、聚合和以其他方式准备用于分析的数据来处理它们。然后将处理后的流数据写入输出接收器。...虽然核心Hadoop技术(如Hive和Pig)已经稳定下来，但是新兴技术(如Spark)在每个新版本中都会引入大量的更改和增强。...使用数据湖允许您以多种格式(结构化、半结构化或非结构化)组合文件存储。使用schema-on-read语义，它在数据处理时(而不是存储时)将模式投射到数据上。

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Structured Streaming快速入门详解（8）

默认情况下，结构化流式查询使用微批处理引擎进行处理，该引擎将数据流作为一系列小批处理作业进行处理，从而实现端到端的延迟，最短可达100毫秒，并且完全可以保证一次容错。...，然后将经过计算得到的结果映射为另一张表，完全以结构化的方式去操作流式数据，这种编程模型非常有利于处理分析结构化的实时数据； == ●WordCount图解== ?...读取目录下文本数据 spark应用可以监听某一个目录，而web服务在这个目录上实时产生日志文件，这样对于spark应用来说，日志文件就是实时数据 Structured Streaming支持的文件类型有...输出 计算结果可以选择输出到多种设备并进行如下设定 1.output mode：以哪种方式将result table的数据写入sink 2.format/output sink的一些细节：数据格式、位置等...简介 ●需求 我们开发中经常需要将流的运算结果输出到外部数据库，例如MySQL中，但是比较遗憾Structured Streaming API不支持外部数据库作为接收器 如果将来加入支持的话，它的API

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收藏！6道常见hadoop面试题及答案解析

基于Hadoop的解决方案不仅可以灵活地处理不断发展的模式，还可以处理来自不同来源，如社交媒体，应用程序日志文件，image，PDF和文档文件的半结构化和非结构化数据。   ...CRM（CustomerRelationshipsManagement）客户关系管理系统，如Siebel，Salesforce等   社交媒体Feed和日志文件。   平面文件，文档和图像。   ...Hadoop的处理框架（如Spark，Pig，Hive，Impala等）处理数据的不同子集，并且不需要管理对共享数据的访问。...序列文件可以用于解决“小文件问题”，方式是通过组合较小的通过存储文件名作为键和文件内容作为值的XML文件。由于读取序列文件的复杂性，它们更适合用于在飞行中的（即中间的）数据存储。...RC和ORC格式是专门用Hive写的而不是通用作为Parquet。   Parquet文件Parquet文件是一个columnar文件，如RC和ORC。

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大数据设计模式-业务场景-批处理

例如，可以将web服务器上的日志复制到一个文件夹中，然后在夜间进行处理，生成web事件的每日报表。 ?...数据存储。通常是一个分布式文件存储库，它可以作为各种格式的大量大型文件的存储库。一般来说，这种存储通常称为数据湖。 批处理。...大数据的高容量特性通常意味着解决方案必须使用长时间运行的批处理作业来处理数据文件，以便过滤、聚合和准备用于分析的数据。通常这些工作包括读取源文件、处理源文件并将输出写入新文件。 分析数据存储。...Pig是一种声明性的大数据处理语言，在许多Hadoop发行版中都使用，包括HDInsight。它对于处理非结构化或半结构化数据特别有用。 Spark。...Spark引擎支持用多种语言编写的批处理程序，包括Java、Scala和Python。Spark使用分布式架构跨多个工作节点并行处理数据。 数据分析存储 SQL数据仓库。

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大数据平台如何实现任务日志采集

Flink、Spark、java 日志如何进行采集 如何在保证耦合度尽量低的情况下,同时保证不影响任务 部署方便, 用户端尽量少操作 调研 通过调研相关资料,选择基于Log4自定义Appender...Appender：负责日志的输出，Log4j已经实现了多种不同目标的输出方式，可以向文件输出日志、向控制台输出日志、向Socket输出日志等。 Layout：负责日志信息的格式化。...这里可以根据实际情况设置相应的策略,比如一分钟写入非常多的消息有可能用户乱打日志,我们就停止发送,避免将磁盘写满,影响其它用户使用 接收中心主要是负责接收到消息然后将其写入到kafka中....Flink 消费kafka的日志,进行简单的清洗转换后将数据sink到es中 用户通过界面根据各种条件如applicationId、时间、不同角色节点筛选,搜索到对应日志 总结 本文主要介绍了下基于...log4j 自定义appender,实现了大数据平台相关任务日志的采集,针对不同类型任务的处理,获取最终我们平台搜索需要的功能.

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