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大數(shù)據(jù)面試題:經(jīng)典面試題答疑集合

來源:千鋒教育
發(fā)布人:syq
時間: 2022-06-29 16:34:48 1656491688

  1.kafka高吞吐量

  答案:

  1)消息順序寫到磁盤

  2)分區(qū)

  3)零拷貝:跳過“用戶緩沖區(qū)”的拷貝,消費者直接通過offset位置,批量拉取消息

  4)生產(chǎn)者,通過緩存批量發(fā)送消息

  2.kafka優(yōu)缺點

  答案:

  1)只能支持統(tǒng)一分區(qū)內消息有序,無法實現(xiàn)全局消息有序

  2)會丟失數(shù)據(jù)和重復消費數(shù)據(jù)

  3.kafka分區(qū)數(shù)過多引發(fā)的弊端

  答案:

  1)分區(qū)數(shù)過多,客戶端內存會有小幅度增加;當分區(qū)數(shù)遠大于消費端,線程頻繁切換,影響性能;

  2)文件句柄開銷

  3)broker主機down恢復問題,如果分區(qū)數(shù)過多,單一broker就會承載很多分區(qū),在down過程涉及到的leader重選舉和恢復過程中的在均衡時間消耗就比較長。

  4.flink的開發(fā)中用了哪些算子?

  答案:

2

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  max/min 操作 會根據(jù)用戶指定的字段取最小值(而字段外的其他值 并不能保證正確) 而maxBy/minBy 指的是自己本身的這條數(shù)據(jù)。

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3

  在reduce和aggregate中,都有一個可以把增量函數(shù)和全量函數(shù)結合使用的方法,就是上面圖中標紅色五角星的。

  對于一個窗口來說,F(xiàn)link先增量計算,窗口關閉前,將增量計算結果發(fā)送給ProcessWindowFunction作為輸入再進行處理。

  reduce和aggregate區(qū)別:aggregate是增強版的reduce,都是增量函數(shù),都有中間結果產(chǎn)生,但是aggregate處理方法更全。

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