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hive
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hive
1hive是怎么产生的
Hive是由Facebook开发的目的是让拥有SQL知识的分析师能够在Hadoop上进行数据查询。Hive提供了类SQL的查询语言HiveQL通过将HiveQL查询转换为MapReduce任务来在Hadoop上处理大规模数据。
2hive的框架是怎么样的
用户接口 支持HiveQL查询的命令行工具和其他客户端。驱动器 处理用户请求执行查询解析、计划制定、任务执行等。编译器 将HiveQL查询转换为可执行的计划。元数据存储 存储表、列、分区等元数据信息。执行引擎 负责执行计划中的任务通常是MapReduce任务。
3hive 执行流程是什么
用户提交HiveQL查询。驱动器接收查询并调用编译器进行解析和编译。编译器生成执行计划转换为一系列的MapReduce任务。执行引擎负责执行这些MapReduce任务。结果返回给用户。
4hive sql是如何把sql语句一步一步到最后执行的
Hive SQL的执行过程主要包括解析、编译、优化、执行四个阶段。在解析阶段Hive将SQL语句解析成抽象语法树在编译阶段将抽象语法树转换成逻辑计划在优化阶段对逻辑计划进行优化在执行阶段将优化后的逻辑计划转换成物理计划最终转换为MapReduce任务进行执行。
5hive sql任务常用参数调优做过什么 mapreduce.job.reduces设置Reduce任务的数量。 hive.exec.reducers.bytes.per.reducer设置每个Reducer处理的数据量。 hive.exec.parallel开启或关闭查询并行执行。 hive.optimize.skewjoin开启倾斜数据处理。 等等。调优的具体参数和策略会根据实际的数据和查询需求而有所不同。
spark
6spark 是怎么产生的
Spark是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的旨在解决MapReduce计算模型在迭代计算和交互式数据分析方面的不足。Spark提供了一个更高效、更通用的数据处理框架。
7spark 框架是怎么样的
RDD弹性分布式数据集 Spark的基本抽象代表一个不可变、分布式的数据集合。DAG调度器 将用户的操作转换为DAG图并进行任务调度。执行引擎 负责任务的执行和资源管理。
8: spark的DAG是什么
DAG是指向无环图是Spark中表示任务依赖关系的图。在Spark中每个操作如map、filter等都会生成一个新的RDD操作之间的依赖关系构成了一个DAG。Spark会根据DAG来进行任务的调度和优化。
9spark中的appjob,stage,task是什么有什么好处
AppApplication 用户提交给Spark的整个应用程序。Job 由一次Action操作触发的一系列计算任务比如一个RDD的count()操作会触发一个Job。Stage Job会被分为一个或多个Stage每个Stage由一组并行执行的任务组成。Stage之间的划分是根据Shuffle操作如reduceByKey来进行的每个Shuffle操作会产生一个新的Stage。Task Stage中的每个任务称为Task是Spark中最小的执行单元每个Task对应于处理RDD的一个分区。
这种划分有助于Spark进行更细粒度的任务调度和容错处理。
10spark的RDD是什么与dataframe有什么区别
RDDResilient Distributed Dataset 是Spark的一个基础抽象代表一个不可变、分布式的数据集合。RDD提供了底层的功能如分区、持久化等但不提供高级的查询优化。DataFrame 是Spark SQL的一个抽象类似于关系型数据库中的表提供了丰富的数据操作API并且可以进行优化的查询执行。DataFrame是基于RDD构建的但提供了更高层次的抽象使得操作更加简便并且能够利用Catalyst优化器进行查询优化。
11spark 执行流程是什么
用户编写Spark应用并提交。SparkContext启动并创建DAGScheduler和TaskScheduler。DAGScheduler将逻辑执行计划划分为多个Stage。TaskScheduler将每个Stage划分为多个Task并分配给Executor执行。Executor执行Task并将结果返回给Driver。
12spark sql是如何把sql语句一步一步到最后执行的
用户提交SQL查询。SQL解析器将SQL语句解析为逻辑计划。Catalyst优化器对逻辑计划进行优化生成物理计划。物理计划被转换为RDD操作并提交给Spark引擎执行。执行结果返回给用户。
13spark 与mapreduce的区别是什么
性能 Spark基于内存计算通常比MapReduce更快。易用性 Spark提供了丰富的API支持多种编程语言易于开发。通用性 Spark支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种计算模型。容错性 Spark和MapReduce都提供了容错机制但实现方式不同。Spark通过RDD的线性依赖关系进行容错而MapReduce通过数据重复执行进行容错。
14 spark的反压原理是什么主动还是被动
反压是指在流处理中当下游处理速度不足以跟上上游数据生成速度时自动调整上游数据输入速度的机制。Spark中的反压是主动的Proactive。Spark Streaming会根据处理速度动态调整接收数据的速率以防止系统被过载。
flink
14flink是怎么产生的
Flink起源于柏林工业大学的Stratosphere项目后来成为Apache顶级项目。Flink是为了解决流处理和批处理的统一而设计的它旨在提供低延迟、高吞吐量的数据处理能力。
15flink的框架是怎么样的
Client 用户编写Flink程序并提交到JobManager的组件。JobManager 负责管理作业的生命周期、调度任务、协调故障恢复等。TaskManager 执行任务的工作节点每个TaskManager可以运行多个任务。Dispatcher 提供REST接口用于提交和管理作业。ResourceManager 负责资源管理和分配支持多种资源提供者如YARN、Kubernetes等。State Backends 管理状态的存储和访问支持RocksDB、FsStateBackend等。
16flink 的内存模型说一说
任务堆内存Task Heap Memory 存储用户任务的数据和对象。网络缓冲内存Network Buffer Memory 用于数据交换和通信的缓冲区。托管内存Managed Memory Flink管理的内存用于算子状态、数据缓冲等。JVM堆外内存Off-Heap Memory 直接在JVM堆外分配的内存如RocksDB状态后端使用的内存。
17flink的cp ,sp说一说原理有什么区别你们是怎么设置cp的相关参数 CheckpointingCP原理 Flink通过定期捕获状态快照Checkpoint来实现故障恢复。在Checkpoint过程中Flink会暂停数据处理确保所有任务的状态一致性并将状态信息存储到配置的状态后端如RocksDB、HDFS等中。当发生故障时Flink可以从最近的Checkpoint恢复保证精准一次处理语义。 SavepointSP 类似于Checkpoint但通常用于手动触发的场景如版本升级、作业迁移等。Savepoint提供了更灵活的状态管理允许用户在需要时创建快照并从特定点恢复作业或更改作业的并行度。 区别 主要区别在于用途和触发方式。Checkpoint主要用于故障恢复自动触发Savepoint用于状态管理和作业调整手动触发。 设置CP参数 常见的Checkpoint参数设置包括 checkpoint.interval设置Checkpoint间隔时间。 checkpoint.timeout设置Checkpoint超时时间。 state.backend设置状态后端存储。 checkpointing.mode设置Checkpoint模式EXACTLY_ONCE或AT_LEAST_ONCE。 等等。具体参数设置根据作业需求和系统资源进行调整。
18flink的四个图是什么分别都是什么环节对应什么图
抽象语法树AST 表示用户程序的初始结构。逻辑计划 对AST进行优化后的结果描述了操作之间的逻辑关系。优化计划 对逻辑计划进一步优化选择最佳的执行策略。执行图Execution Graph 最终的执行计划包含了任务的并行性信息和物理执行细节。
19flink反压机制你是如何理解的你是如何定位、并有什么方案解决与spark的反压有什么区别
理解 Flink的反压机制用于处理任务之间速度不匹配的情况。当下游任务处理速度慢于上游任务时上游任务的输出缓冲区会积累数据导致反压。Flink通过监控缓冲区的使用情况来检测反压并动态调整任务的处理速度。定位与解决 可以通过Flink的Web UI监控界面查看反压情况定位哪些任务或操作符产生了反压。解决方案包括增加下游任务的并行度、优化慢速任务的处理逻辑、调整网络缓冲区大小等。与Spark的区别 Flink的反压是基于每个任务实例的可以提供更细粒度的控制而Spark的反压是基于整个阶段的当反压发生时整个阶段的速度会被调整。
20flink的barrier对齐和非对齐是怎么理解的
Barrier对齐Aligned Checkpointing 所有输入流必须等待检查点屏障到达才能继续处理。这种方式简化了状态的管理但可能会导致较高的延迟因为所有流都必须同步等待。非对齐Unaligned Checkpointing 允许输入流在等待检查点屏障时继续处理数据。这可以减少延迟但需要更复杂的状态管理机制。非对齐检查点在Flink 1.11及更高版本中引入用于改善反压下的性能。
21flink的精准一次和至少一次是怎么理解的
精准一次Exactly-Once 每条数据在整个数据流处理过程中只被处理一次即使在发生故障的情况下也能保持这一点。Flink通过检查点机制实现精准一次的状态一致性以及与外部系统如Kafka集成时的端到端精准一次语义。至少一次At-Least-Once 每条数据至少被处理一次但在某些情况下可能会被处理多次例如在故障恢复过程中。这种一致性级别通常有更低的延迟但可能会导致数据重复。
22flink任务消费或者写入kafka时并行度不一致有什么问题
当Flink任务的并行度与Kafka分区数不一致时可能会导致数据分配不均或资源利用率不高。例如如果Flink任务的并行度大于Kafka分区数那么某些任务实例可能不会接收到数据。为了避免这种情况通常建议将Flink任务的并行度设置为Kafka分区数的整数倍。
23flink如何保证数据一致性
Flink通过检查点Checkpointing机制保证数据的一致性。在检查点过程中Flink会保存所有任务的状态快照并确保在故障恢复时能够从检查点恢复到一致的状态。此外Flink还支持端到端的精准一次处理通过与外部系统如Kafka的集成来保证整个数据流的一致性。
24flink对于kafka新增分区时消费有什么问题吗
当Kafka主题的分区数增加时Flink需要重新平衡消费者以适应新的分区。Flink提供了动态分区检测功能可以自动识别并开始消费新的分区。但是这可能会导致数据分配不均或处理延迟。因此建议在Flink任务运行时避免频繁调整Kafka分区数。
25flink消费kafka的offset是怎么维护的自动提交
Flink消费Kafka时通常会将消费的Offset保存在Flink的状态中并通过检查点机制进行持久化。这样可以确保在任务故障恢复时能够从正确的位置继续消费。Flink通常不使用Kafka的自动提交机制而是通过自己的状态管理和检查点机制来维护Offset。
26flink任务如何设置TMJM的并行度
TaskManagerTM并行度 通过配置taskmanager.numberOfTaskSlots参数来设置。每个TaskManager可以有多个任务槽每个槽可以运行一个并行任务。因此TaskManager的并行度决定了它可以同时运行的任务数量。JobManagerJM并行度 实际上是由提交作业时指定的并行度参数决定的并不直接设置JobManager的并行度。JobManager负责协调作业的执行包括任务调度、故障恢复等但它本身不执行具体的任务。作业的并行度决定了作业中任务的并行实例数。
27flink任务做过什么调优 调整并行度和任务槽数以提高资源利用率。 优化状态管理选择合适的状态后端和状态存储位置。 调整缓冲区大小和网络参数以减少延迟和提高吞吐量。 使用异步I/O操作来提高外部数据存储的访问性能。 等等。具体的调优策略会根据作业的特点和运行环境而有所不同。
28flink任务大状态时做过什么优化
增加状态后端的缓存和写入效率 选择合适的状态后端如RocksDB并优化其配置可以提高大状态处理的效率。使用增量检查点Incremental Checkpointing 对于大状态增量检查点可以减少检查点的数据量提高检查点的速度。状态分区和分布式存储 将大状态分散存储在多个TaskManager或外部存储系统中可以减少单个节点的压力。调整并行度 增加作业的并行度可以将大状态分散到更多的TaskManager上减轻单个节点的负担。
29你们用flink做过实时数仓吗你们的上下游的环境都是什么全链路时效是多少
应用场景 使用Flink构建实时数仓处理来自各种数据源的实时数据流并将处理后的数据存储到Doris中用于实时分析和查询。上游环境 包括Kafka作为实时数据流的来源日志文件、数据库变更日志等作为数据源。下游环境 数据处理后存储到Doris中。Doris是一个MPPMassively Parallel Processing架构的分析型数据库适用于实时数据仓库场景。全链路时效 在Flink和Doris搭建的实时数仓中全链路时效指的是从数据生成、采集、处理到存储到Doris并可查询的整个过程所需的时间。根据具体的业务需求和系统设计全链路时效可以做到秒级或分钟级。
