超全面试汇总——Hadoop（二）

• • 谈谈什么是Hadoop?
  • @@MapReduce分布式计算
  • @shuffle流程
  • shuffle阶段的数据压缩机制了解吗
  • MapReduce实现基本SQL操作的原理
  • • 1. Join的实现原理
    • 2. Group By的实现原理
    • 3. Distinct的实现原理
  • 一个文件有上亿url，内存很小，找Top10
  • @SQL转化为MapReduce的过程
  • 什么是数据倾斜
  • 数据倾斜的表现
  • @发生数据倾斜的原因
  • @如何解决数据倾斜
  • • @聚合类group by操作，发生数据倾斜
    • @Reduce join 改为Map join
    • 空值产生的数据倾斜
    • 少用count(distinct) 采用sum() group by的方式来替换
    • 特殊值分开处理法
    • 大表 join 大表
    • 不同数据类型关联产生数据倾斜
    • 多表 union all 会优化成一个 job
    • 优化in/exists语句
  • 排序选择

谈谈什么是Hadoop

• Hadoop是一个开源软件框架，用于存储大量数据，并发计算/查询节点的集群上的数据。
• Hadoop包括以下内容：
  • HDFS(Hadoop Distributed File System)：Hadoop分布式文件存储系统。
  • MapReduce：分布式计算框架。它以分布式和并行的方式处理大量的数据。
  • YARN(资源定位器)：用于管理和调度集群资源的框架。hadoop2.x提出的

@@MapReduce分布式计算

• https://blog.csdn.net/lihuazaizheli/article/details/107674269

• 理解map reduce 编程思想(分而治之)

  • Tasks 分：把复杂的问题分解为若干"简单的任务"
  • Reduce Tasks 合：reduce

• 大数据量下优势明显，读写HDFS次数多

• mapreduce流程

  • inputFile通过split被切割为多个split文件, 逻辑切片<偏移-数据>，通过Record按行读取内容给map（自己写的处理逻辑的方法），对其结果key进行分区（默认使用的hashPartitioner），分区的数量就是 Reducer 任务运行的数量，然后写入buffer，每个map task 都有一个内存缓冲区（环形缓冲区），每个分区中对其键值对进行sort ，按照paritition和key排序，排序完后会创建一个溢出文件，然后把这部分数据溢出spill写到本地磁盘。通知master位置归并merge，当一个maptask处理数据很大时，对同一个map任务产生的多个spill文件进行归并生成最终的一个已分区且已排序的大文件
  • Reduce 大致分为 copy、sort、reduce 三个阶段，：多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。由 Fetcher 线程去 copy 数据，在此过程中会启动两个 merge 线程，分别为 inMemoryMerger 和 onDiskMerger，分别将内存中的数据 merge 到磁盘和将磁盘中的数据进行 merge

• maptask:

  • 读数据：读取源数据，获取进行逻辑切片<偏移-数据>，把每一行文本内容解析成键值对 形成key-value数据；<0,hello you> <10,hello me>
  • 逻辑处理：调用map方法读取每行数据进行处理；<hello,1> <you,1> <hello,1> <me,1>
  • 分区：对数据进行分区(hash)，分区的数量就是 Reducer 任务运行的数量。默认只有一个Reducer 任务。分区号相同的数据会被分发给同一reducetask；
  • 排序：对不同分区中的数据进行排序（按照k）、分组。 排序默认按照字典序列，分组指的是相同key的value放到一个集合中。排序后：<hello,1> <hello,1> <me,1> <you,1> 分组后：<hello,{1,1}><me,{1}><you,{1}>

• reducetask:

  • shuffle：多个map任务的输出，按照不同的分区，通过网络copy到不同的reduce节点上。
  • 处理数据：对多个map的输出进行合并、排序,覆盖reduce函数，接收的是分组后的数据，实现自己的业务逻辑，<hello,2> <me,1> <you,1>
  • 对reduce输出的<k,v>写到HDFS中

• map数由分片决定，若要增加map数，可增大mapred.map.tasks，若减少map数，可增大mapred.min.split.size。减少map个数，在map执行前合并小文件，可set mapred.map.split.size

• reduce数量由分区数决定，结果文件的数量也由此决定，且记录默认按key升序排列。reduce数量可通过mapred.reduce.tasks设置。

@shuffle流程

• 目的：
  • 对Map机器上的数据进行重新分组
  • 让每个Reduce知道它需要的数据分别在每个Map机器的哪里。
• shuffle阶段分为四个步骤：依次为**：分区，排序，规约（combiner），分组**，其中前三个步骤在map阶段完成，最后一个步骤在reduce阶段完成
• shuffle 是 Mapreduce 的核心，它分布在 Mapreduce 的 map 阶段和 reduce 阶段。一般把从 Map 产生输出开始到 Reduce 取得数据作为输入之前的过程称作 shuffle。
• shuffle中排序的目的
  • 这样每个Reducer都可以得知自己要处理的数据是哪些，直接拉取和计算对应的数据，避免了大量无用数据的存储和计算
• map端shuffle
  • 后台线程根据Reducer的个数将输出结果进行分区，每一个分区对应一个Reducer，能够把map任务处理的结果**发给指定reduce执行，负载均衡，**避免数据倾斜。
  • 写入环形内存缓冲区，频繁I/O操作会严重降低效率，每个map任务都会分配一个环形内存缓冲区，用于存储map任务输出的键值对，默认大小100MB，
  • 执行溢出写 排序->合并->生成溢出写文件 一旦缓存区内容达到阈值，默认80%，就锁定着80%的内存，Map task的输出结果还可以往剩下的20MB内存中写，互不影响。并在每个分区中对其键值对进行sort**，按照paritition和key排序，排序完后会创建一个溢出文件，然后把这部分数据溢出spill写到本地磁盘。如果客户端自定义了Combiner（相当于map阶段的reduce），则会在分区排序后到溢写出前自动调用combiner，将相同的key的value相加，这样的好处就是减少溢写到磁盘的数据量。这个过程叫合并**）
  • 归并merge，当一个maptask处理数据很大时，对同一个map任务产生的多个spill文件进行归并生成最终的一个已分区且已排序的大文件
  • 合并（Combine）和归并（Merge）的区别：
    两个键值对<“a”,1>和<“a”,1>，如果合并，会得到<“a”,2>，如果归并，会得到<“a”,<1,1>>
• reduce端shuffle
  • 复制copy，Reduce 任务通过HTTP向各个Map任务拖取它所需要的数据。在 ReduceTask 远程复制数据的同时，会在后台开启两个线程对内存到本地的数据文件进行合并操作
  • 归并merge，Map的输出数据已经是有序的，Merge进行一次合并排序，所谓Reduce端的 sort过程就是这个合并的过程。一般Reduce是一边copy一边sort，即copy和sort两个阶段是重叠而不是完全分开的。
• 优化shuffle：增加combiner，压缩溢写的文件
• 原则上缓冲区越大，磁盘io的次数越少，执行速度就越快缓冲区的大小可以通过参数调整, mapreduce.task.io.sort.mb 默认100M

shuffle阶段的数据压缩机制了解吗

• 在shuffle阶段，可以看到数据通过大量的拷贝，从map阶段输出的数据，都要通过网络拷贝，发送到reduce阶段，
• hadoop当中支持的压缩算法：gzip、bzip2、LZO、LZ4、Snappy，这几种压缩算法综合压缩和解压缩的速率，谷歌的Snappy是最优的，一般都选择Snappy压缩。

MapReduce实现基本SQL操作的原理

由于Join/GroupBy/OrderBy均需要在Reduce阶段完成

1. Join的实现原理

 select u.name, o.orderid from order o join user u on o.uid = u.uid;

• sql语句中on后面的字段就是key，在map阶段的输出（value）中为不同表的数据打上tag标记，在reduce阶段根据tag判断数据来源。MapReduce的过程如下（这里只是说明最基本的Join的实现，还有其他的实现方式）
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2. Group By的实现原理

 select rank, isonline, count(*) from city group by rank, isonline;

• sql中 group by后面的字段组合(rank 和isonline的组合)作为map的输出key值，利用MapReduce的排序，在reduce阶段保存LastKey区分不同的key。MapReduce的过程如下（当然这里只是说明Reduce端的非Hash聚合过程）
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3. Distinct的实现原理

 select dealid, count(distinct uid) num from order group by dealid;

• 当只有一个distinct字段时，如果不考虑Map阶段的Hash GroupBy，只需要将GroupBy字段和Distinct字段组合为map输出key，利用mapreduce的排序，同时将GroupBy字段作为reduce的key，在reduce阶段保存LastKey即可完成去重

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• 如果有多个distinct字段呢，如下面的SQL

  select dealid, count(distinct uid), count(distinct date) from order group by dealid;

• 可以对所有的distinct字段编号，每行数据生成n行数据，那么相同字段就会分别排序，这时只需要在reduce阶段记录LastKey即可去重。这种实现方式很好的利用了MapReduce的排序，节省了reduce阶段去重的内存消耗，但是缺点是增加了shuffle的数据量。需要注意的是，在生成reduce value时，除第一个distinct字段所在行需要保留value值，其余distinct数据行value字段均可为空

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一个文件有上亿url，内存很小，找Top10

• 外排序采用分块的方法（分而治之），首先将数据分块，对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序。然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序，得到所有数据的一个有序序列。

• 把磁盘上的1TB数据分割为40块（chunks），每份25GB。（注意，要留一些系统空间！）

• 顺序将每份25GB数据读入内存，使用quick sort算法排序。

• 把排序好的数据（也是25GB）存放回磁盘。

• 循环40次，现在，所有的40个块都已经各自排序了。（剩下的工作就是如何把它们合并排序！）

• 从40个块中分别读取25G/40=0.625G入内存（40 input buffers）。

• 执行40路合并，并将合并结果临时存储于2GB 基于内存的输出缓冲区中。当缓冲区写满2GB时，写入硬盘上最终文件，并清空输出缓冲区；当40个输入缓冲区中任何一个处理完毕时，写入该缓冲区所对应的块中的下一个0.625GB，直到全部处理完成。

@SQL转化为MapReduce的过程

1. Antlr定义SQL的语法规则，完成SQL词法，语法解析，将SQL转化为抽象语法树AST Tree
   • HiveLexerX，HiveParser分别是Antlr对语法文件Hive.g编译后自动生成的词法解析和语法解析类
2. 遍历AST Tree，抽象出查询的基本组成单元QueryBlock
   • QueryBlock是一条SQL最基本的组成单元，包括三个部分：输入源，计算过程，输出。简单来讲一个QueryBlock就是一个子查询
3. 遍历QueryBlock，翻译为执行操作树OperatorTree
   • Hive最终生成的MapReduce任务，Map阶段和Reduce阶段均由OperatorTree组成。逻辑操作符，就是在Map阶段或者Reduce阶段完成单一特定的操作。
4. 逻辑层优化器进行OperatorTree变换，减少mapreduce job，减少shuffle数据量
   • 谓词下推、合并线性的OperatorTree中partition/sort key相同的reduce （from (select key,value from src group bu key, value）s select s.key group by s.key;
   • Map端聚合
5. 遍历OperatorTree，翻译为MapReduce任务
6. 物理层优化器进行MapReduce任务的变换，生成最终的执行计划

https://tech.meituan.com/2014/02/12/hive-sql-to-mapreduce.html

什么是数据倾斜

• Hadoop能够进行对海量数据进行批处理的核心，在于它的分布式思想，也就是多台服务器（节点）组成集群，进行分布式的数据处理。
• 举例：如果有10亿数据，一台电脑可能要10小时，现在集群有10台，可能1小时就够了，但是有可能大量的数据集中到一台或几台上，要5小时，发生了数据倾斜

数据倾斜的表现

• Mapreduce任务
  • reduce阶段 卡在99.99%不动
  • 各种container报错OOM
  • 读写数据量很大，超过其他正常reduce
• spark任务
  • 个别task执行很慢
  • 单个执行特别久
  • shuffle出错
  • sparkstreaming做实时算法使，会有executor出现内存溢出，但是其他的使用率很低

@发生数据倾斜的原因

• shuffle是按照key，来进行values的数据的输出、拉取和聚合的，一旦发生shuffle，所有相同key的值就会拉到一个或几个节点上，个别key对应的数据比较多，就容易发生单个节点处理数据量爆增的情况。
• key分布不均匀
  • 存在大量相同值的数据
  • 存在大量异常值或者空值
• 业务数据本身的特性
  • 例如某个分公司或某个城市订单量大幅提升几十倍甚至几百倍，对该城市的订单统计聚合时，容易发生数据倾斜。
• 某些SQL语句本身就有数据倾斜
  • 两个表中关联字段存在大量空值（去除或者加随机数），或是关联字段的数据不统一（方法：把数字类型转为字符串类型，统一大小写）
  • join 一个key集中的小表 （方法：reduce join 改成 map join）
  • group by维度过小 某值的数量过多 （方法：两阶段聚合，放粗粒度）
  • count distinct 某特殊值过多 （方法：用group by）
• 数据频率倾斜——某一个区域的数据量要远远大于其他区域。
• 数据大小倾斜——部分记录的大小远远大于平均值。

@如何解决数据倾斜

@聚合类group by操作，发生数据倾斜

• map段部分聚合

  • 开启Map端聚合参数设置set hive.map.aggr=true
  • 在Map端进行聚合操作的条目数目set hive.grouby.mapaggr.checkinterval=100000
  • 有数据倾斜的时候进行负载均衡（默认是false）set hive.groupby.skewindata = true

• 阶段拆分-两阶段聚合 需要聚合的key前加一个随机数的前后缀，这样就均匀了，之后再按照原始的key聚合一次

• 生成的查询计划有两 个 MapReduce 任务。在第一个 MapReduce 中，map 的输出结果集合会随机分布到 reduce 中， 每个 reduce 做部分聚合操作，并输出结果。相同的 Group By Key 有可 能分发到不同的 reduce 中，从而达到负载均衡的目的；第二个 MapReduce 任务再根据预处 理的数据结果按照 Group By Key 分布到 reduce 中（这个过程可以保证相同的 Group By Key 分布到同一个 reduce 中），最后完成最终的聚合操作。

•   假设 key = 水果select count(substr(a.key,1,2)) as keyfrom(select concat(key,'_',cast(round(10*rand())+1 as string)) tmpfrom tablegroup by tmp)agroup by key
  

@Reduce join 改为Map join

• 适用于小表和大表 join，将较小RDD中的数据直接通过collect算子拉取到Driver端的内存中来，然后对其创建一个Broadcast变量；接着对另外RDD执行map类算子，在算子函数内，从Broadcast变量中获取较小RDD 的全量数据，与当前RDD的每一条数据按照连接key进行比对，如果连接key相同的话，那么就将两个RDD的数据用你需要的方式连接起来。
• 设置自动选择MapJoin set hive.auto.convert.join = true;默认为true
• reduce join： 先将所有相同的key，对应的values，汇聚到一个task中，然后再进行join。
• map reduce：broadcast出去那个小表的数据以后，就会在每个executor的block manager中都驻留一份+map算子来实现与join同样的效果。不会发生shuffe，从根本上杜绝了join操作可能导致的数据倾斜的问题；

空值产生的数据倾斜

•   1.在查询的时候，过滤掉所有为NULL的数据，比如：SELECT * FROM log aJOIN bmw_users b ON a.user_id IS NOT NULL AND a.user_id = b.user_idUNION ALLSELECT *FROM log a WHERE a.user_id IS NULL;2.查询出空值并给其赋上随机数,避免了key值为空（数据倾斜中常用的一种技巧）SELECT *FROM log aLEFT JOIN bmw_users b ON CASE WHEN a.user_id IS NULL THEN concat(‘dp_hive’, rand()) ELSE a.user_id END = b.user_id;
  

少用count(distinct) 采用sum() group by的方式来替换

•   select count(distinct a) from test ;select count x.a from (select a from test group by a ) x select a, count(distinct b) as c from tbl group by a;select a, count(*) as c from (select a, b from tbl group by a, b) group by a;
  

特殊值分开处理法

• 当需要把用户表和日志表关联起来时，再日志表中有很多没注册的用户表，可以分开处理

•   select *from(select * from logs where user_id = 0)ajoin(select * from users where user_id = 0)bon a.user_id = b.user_idunion allselect * from logs a join users b on a.user_id <> 0 and a.user_id = b.user_id;
  

大表 join 大表

• 将有大表中倾斜Key对应的数据集单独抽取出来加上随机前缀，另外一个RDD每条数据分别与随机前缀结合形成新的RDD（笛卡尔积，相当于将其数据增到到原来的N倍，N即为随机前缀的总个数）然后将二者Join后去掉前缀。然后将不包含倾斜Key的剩余数据进行Join。最后将两次Join的结果集通过union合并，即可得到全部Join结果。
• RDD扩容

不同数据类型关联产生数据倾斜

• 一张表 s8_log，每个商品一条记录，要和商品表关联。**s8_log 中有字符串商品 id，也有数字的商品 id。**字符串商品 id 类型是 string 的，但商品中的数字 id 是 bigint 的。

• 问题的原因是把 s8_log 的商品 id 转成数字 id 做 Hash（数字的 Hash 值为其本身，相同的字符串的 Hash 也不同）来分配 Reducer，所以相同字符串 id 的 s8_log，都到一个 Reducer 上了。

•   -- 把数字类型转换成字符串类型SELECT *FROM s8_log aLEFT JOIN r_auction_auctions b ON a.auction_id = CAST(b.auction_id AS string);
  

多表 union all 会优化成一个 job

• 推广效果表要和商品表关联，效果表中的 auction id 列既有商品 id，也有数字 id，和商品表关联得到商品的信息。

  SELECT *
  FROM effect a
  JOIN (
  SELECT auction_id AS auction_id
  FROM auctions
  UNION ALL
  SELECT auction_string_id AS auction_id
  FROM auctions
  ) b
  ON a.auction_id = b.auction_id;

• **结论：**这样子比分别过滤数字 id，字符串 id ，然后分别和商品表关联性能要好。这样写的好处：1个 MR 作业，商品表只读取一次，推广效果表只读取一次。把这个 sql 换成 MR 代码的话，map 的时候，把 a 表的记录打上标签 a ，商品表记录每读取一条，打上标签 t，变成两个<key,value> 对，<t,数字id,value>，<t,字符串id,value>。所以商品表的 HDFS（Hadoop Distributed File System） 读只会是一次。

• 问题：比如推广效果表要和商品表关联，效果表中的 auction_id 列既有 32 为字符串商 品 id，也有数字 id，和商品表关联得到商品的信息。 比分别过滤数字 id，字符串 id 然后分别和商品表关联性能要好。

  SELECT * FROM effect a
  JOIN
  (SELECT auction_id AS auction_id FROM auctions
  UNION All
  SELECT auction_string_id AS auction_id FROM auctions) b
  ON a.auction_id=b.auction_id;

• 场景：有一张user表，为卖家每天收到表，user_id，ds（日期）为key，属性有主营类目，指标有交易金额，交易笔数。每天要取前10天的总收入，总笔数，和最近一天的主营类目。

  •   SELECT user_id, substr(MAX(CONCAT(ds, cat)), 9) AS main_cat, SUM(qty), SUM(amt) FROM usersWHERE ds BETWEEN 20120301 AND 20120329GROUP BY user_id
    

优化in/exists语句

• hive1.2.1也支持in/exists操作，但还是推荐使用hive的一个高效替代方案：left semi join

排序选择

• cluster by: 对同一字段分桶并排序，不能和sort by连用；

• distribute by + sort by: 分桶，保证同一字段值只存在一个结果文件当中，结合sort by 保证每个reduceTask结果有序；

• sort by: 单机排序，单个reduce结果有序

• order by：全局排序，缺陷是只能使用一个reduce

今天也是爱zz的一天哦！