想在大数据行业拿获高薪，面试能够顺利过关，就需要掌握一定的技能。下面为大家提供一些常见大数据面试题，纯干货技巧总结，助正在找工作的小伙伴一臂之力!

　　1、RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好，为什么

　　reduceByKey：reduceByKey会在结果发送至reducer之前会对每个mapper在本地进行merge，有点类似于在MapReduce中的combiner。这样做的好处在于，在map端进行一次reduce之后，数据量会大幅度减小，从而减小传输，保证reduce端能够更快的进行结果计算。

　　groupByKey：groupByKey会对每一个RDD中的value值进行聚合形成一个序列(Iterator)，此操作发生在reduce端，所以势必会将所有的数据通过网络进行传输，造成不必要的浪费。同时如果数据量十分大，可能还会造成OutOfMemoryError。

　　通过以上对比可以发现在进行大量数据的reduce操作时候建议使用reduceByKey。不仅可以提高速度，还是可以防止使用groupByKey造成的内存溢出问题。

　　2、讲述一下hdfs上传文件的流程。

　　答：这里描述的 是一个256M的文件上传过程

　　由客户端 向 NameNode节点节点 发出请求;

　　NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;

　　客户端 首先 根据返回的信息 先将 文件分块(Hadoop2.X版本 每一个block为 128M 而之前的版本为 64M;

　　然后通过那么Node返回的DataNode信息 直接发送给DataNode 并且是 流式写入同时会复制到其他两台机器;

　　dataNode 向 Client通信 表示已经传完 数据块 同时向NameNode报告 依照上面(到)的原理将 所有的数据块都上传结束 向 NameNode 报告 表明 已经传完所有的数据块 。

　　3、了解zookeeper吗?介绍一下它，它的选举机制和集群的搭建。

　　答：那当然是熟悉啦，ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，是 Google Chubby 的开源实现。分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅、负载均衡、命名服务、分布式协调/通知、集群管理、Master 选举、分布式锁和分布式队列等功能。我们公司使用的flume集群，Kafka集群等等，都离不开ZooKeeper呀。每个节点上我们都要搭建ZooKeeper服务。首先我们要在每台pc上配置zookeeper环境变量，在cd到zookeeper下的conf文件夹下在zoo_simjle.cfg文件中添加datadir路径，再到zookeeper下新建data文件夹，创建myid，在文件里添加上server的ip地址。在启动zkserver.sh start便ok了。

　　4、spark streming在实时处理时会发生什么故障，如何停止，解决

　　答：和Kafka整合时消息无序：

　　修改Kafka的ack参数，当ack=1时，master确认收到消息就算投递成功。ack=0时，不需要收到消息便算成功，高效不准确。sck=all，master和server都要受到消息才算成功，准确不高效。

　　StreamingContext.stop会把关联的SparkContext对象也停止，如果不想把SparkContext对象也停止的话可以把StremingContext.stop的可选参数stopSparkContext设为flase。一个SparkContext对象可以和多个streamingcontext对象关联。只要对前一个stremingcontext.stop(stopsparkcontext=false),然后再创建新的stremingcontext对象就可以了。

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