2018全新大数据面试题下载

人生的每个阶段，都有自己该做的事情。我们在大数据时代，该学习大数据技术，该将自己的技术学到精深，该学到大数据技术的精华。

面试找工作的时候，也要做好一切准备，无论是礼仪的学习、说话的技巧还是大数据的面试题......恰巧小编整理了一份大数据面试题，供大家免费下载。 

1. scala 隐函数关键字

implicit

2. val x=y=1结果

1)x、y都是var，x变为Unit

2)都是val，报错

3.java内存模型

堆内存、栈内存、方法区

栈内存：保存局部变量

堆内存：存储数组和对象

方法区：代码区、字符串常量池、静态区

4.Hbase优化

1） 表设计

建表时就分区，rowkey设置定长（64字节），CF2到3个

Max Versio，Time to live，Compact&Split

2） 写表

多Htable并发写

Htable参数设置，手动flush，降低IO

WriteBuffer

批量写

多线程并发写

3） 读表

多Htable并发读

Htable参数设置

批量读

释放资源

缓存查询结果

5. MapReduce优化

  1.  任务调度

  I/O 方面：Hadoop 会尽量将 Map 任务分配给 InputSplit 所在的机器，以减少网络 I/O的消耗。

  2.数据预处理与 InputSplit 的大小

合理地设置 block块大小是很重要的调节方式。除此之外，也可以通过合理地设置 Map 任务的数量来调节 Map 任务的数据输入。

  3. Map 和 Reduce 任务的数量

  当 Reduce 任务的数量是任务槽的 1.75 倍时，执行速度快的机器可以获得更多的 Reduce 任务，因此可以使负载更加均衡，以提高任务的处理速度。

  4. Combine 函数

  MapReduce 框架运行用户写的 combine 函数用于本地合并，这会大大减少网络 I/O 操作的消耗。

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