大数据开发岗面试复习30天冲刺 - 日积月累，每日五题【Day13】——Hbase7_开发岗复习(1)历史回顾：大数据

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- 前言

停🤚

不要往下滑了，

默默想5min，

看看这5道面试题你都会吗？

面试题 01、MapReduce写入Hbase的原理和要求是什么？
面试题02、什么是BulkLoad，用于什么场景？
面试题 03、协处理器是什么？Hbase中提供了几种协处理器？
面试题04、Hbase常见优化有哪些？
面试题05、为什么Kafka不支持读写分离？

在这里插入图片描述

以下答案仅供参考：

面试题 01、MapReduce写入Hbase的原理和要求是什么？

•MapReduce写入Hbase原理：封装了一个TableOutputFormat来实现写入Hbase的数据
•要求
–写入Hbase的数据的V的类型必须为Put类型

面试题02、什么是BulkLoad，用于什么场景？

•BulkLoad是指将数据直接转换为StoreFile文件，放入Hbase中，不经过Hbase的内存，避免大量数据进入内存，又从内存进入HDFS
•应用：大数据量批量写入Hbase

面试题 03、协处理器是什么？Hbase中提供了几种协处理器？

•协处理器指的是Hbase提供了一些开发接口，可以自定义开发一些功能集成到Hbase中
•类似于Hive中的UDF，当没有这个功能时，可以使用协处理器来自定义开发，让Hbase支持对应的功能
•协处理器分为两类
–Observer：观察者类，类似于监听器的实现
–Endpoint：终端者类，类似于存储过程的实现

面试题04、Hbase常见优化有哪些？

•内存优化：针对于不同的读写场景，合理的调整Memstore和BlockCache的比例大小
•压缩优化：对列族配置压缩存储，减少IO消耗
•布隆过滤：基于数据文件构建布隆索引，加快数据查询
•提高客户端缓存空间、指定每次扫描的行数、设置合适的GC算法等
•其他优化
–Linux句柄数优化，提高Linux线程、文件通道等资源句柄数
–HDFS句柄数优化：提高文件打开线程数、提高连接超时时间
–Zookeeper优化：优化连接超时时间

面试题05、为什么Kafka不支持读写分离？

在 Kafka 中，生产者写入消息、消费者读取消息的操作都是与 leader 副本进行交互的，从而实现的是一种主写主读的生产消费模型。
Kafka 并不支持主写从读，因为主写从读有 2 个很明显的缺点:

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