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Hadoop/Spark相关面试问题总结

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/46916857 Hadoop/Spark相关面试问题总结 面试回来之后把其中比较重要的问题记了下来写了个总结: (答案在后面) 1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 2、hadoop的TextInputFormat作用是什么,如何自定义实现 3、hadoop和spark的都是并行计算,那么他们有什么相同和区别 4、为什么要用flume导入hdfs,hdfs的构架是怎样的 5、map-reduce程序运行的时候会有什么比较常见的问题 6、简单说一下hadoop和spark的shuffle过程 以下是自己的理解,如果有不对的地方希望各位大侠可以帮我指出来~: 1、简答说一下hadoop的map-reduce编程模型 首先map task会从本地文件系统读取数据,转换成key-value形式的键值对集合 使用的是hadoop内置的数据类型,比如longwritable、text等 将键值对集合输入mapper进行业务...

Hadoop2源码分析-YARN RPC 示例介绍

1.概述 之前在《Hadoop2源码分析-RPC探索实战》一文当中介绍了Hadoop的RPC机制,今天给大家分享关于YARN的RPC的机制。下面是今天的分享目录: YARN的RPC介绍 YARN的RPC示例 截图预览 下面开始今天的内容分享。 2.YARN的RPC介绍 我们知道在Hadoop的RPC当中,其主要由RPC,Client及Server这三个大类组成,分别实现对外提供编程接口、客户端实现及服务端实现。如下图所示: 图中是Hadoop的RPC的一个类的关系图,大家可以到《Hadoop2源码分析-RPC探索实战》一文中,通过代码示例去理解他们之间的关系,这里就不多做赘述了。接下来,我们去看Yarn的RPC。 Yarn对外提供的是YarnRPC这个类,这是一个抽象类,通过阅读YarnRPC的源码可以知道,实际的实现由参数yarn.ipc.rpc.class设定,默认情况下,其值为:org.apache.hadoop.yarn.ipc.HadoopYarnProtoRPC,部分代码如下: YarnRPC: public abstract class YarnRPC { // .....

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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