資料倉儲工程師面經(未完)

2021-10-24 04:08:46 字數 1174 閱讀 3549

-- map數 通過調整maxsize的大小來控制map數,減少則增加map,增加則減少map。

set mapreduce.input.fileinputformat.split.maxsize=

100-- reduce數

set mapreduce.job.reduces =

*;

原因:

優化:hive分桶類似於mr的hashpartitioner。

mr的hashpartitioner是用key的hash值模除reducetask的數量分割槽,

hive的分桶是用指定欄位的hash值模除桶的數量分桶。

分桶表的優點在於方便隨機抽樣與join不會資料傾斜。

explain 檢視執行計畫。

mr shuffle 是什麼樣子?具體原理是什麼?為什麼要排序?

shuffle排序,按字典順序排序的,目的是把相同的的key可以提前一步放到一起。

shuffle是為了通過外排(外部排序)降低記憶體的使用量,防止reduce階段排序發生記憶體溢寫。

map的數量與輸入的檔案數、檔案大小、塊大小、塊數量以及split大小有關。

正確的reduce任務的個數應該是0.95或者1.75 *(節點數 ×mapred.tasktracker.tasks.maximum引數值)。

如果任務數是節點個數的0.95倍,那麼所有的reduce任務能夠在 map任務的輸出傳輸結束後同時開始執行。

如果任務數是節點個數的1.75倍,那麼高速的節點會在完成他們第一批reduce任務計算之後開始計算第二批 reduce任務。

資料倉儲是乙個儲存歷史資料,從公司業務維度與業務指標滿足業務需求的資料集合。

所以說資料倉儲應該死扣的是業務需求。

位元組跳動 推薦演算法工程師面經

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京東測試工程師面經分析

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華為面經(機器視覺演算法工程師)

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