成都网站推广营销微信,工业园网站建设,学校网站开发的背景,兰州网络推广昔年下拉博客文章目录 前言#xff1a;一面#xff1a;01、Java基础知识答疑#xff0c;简单概述一下#xff1f;02、倒排索引了解吗#xff1f;使用Java语言怎么实现倒排#xff1f;03、详细讲解一下redis里面的哈希表#xff0c;常用的Redis哈希表命名有哪些#xff0c;举例说明其… 文章目录 前言一面01、Java基础知识答疑简单概述一下02、倒排索引了解吗使用Java语言怎么实现倒排03、详细讲解一下redis里面的哈希表常用的Redis哈希表命名有哪些举例说明其使用04、happen-before的规则了解吗说一下happen-before的一些例子。05、详细讲解一下工作中常使用的关键字volatile修饰符synchronize锁。06、简单描述一下几种常见的Java单例模式实现以及使用场景07、请问你了解过进程与线程的区别吗多进程和多线程的区别是什么08、简单描述一下HashMap的实现原理为什么用红黑树红黑树的特点什么09、快速排序的时间和空间复杂度最好最坏的情况各是什么以及优化方案用Java语言简单写一个快速排序方法10、TCP的拥塞控制是什么说一下其具体实现过程UDP有拥塞控制吗如何解决11、讲一下你了解过的垃圾回收算法和回收器机制什么时候执行STOP THE WORLD12、工作中有了解Go语言吗Go语言有什么优势13、项目相关的问题项目中负责哪些模块说一下工作中最有心得的技术领域遇到问题的解决思路和方法 二面01、简单描述一下你对Kylin项目架构的了解。02、分布式一致性协议有哪些讲解一下Paxos和ZAB协议03、分布式系统的CAP理论是什么为什么要做分区容错性04、大表Join小表如何优化如何避免数据倾斜05、讲一下你对最大堆和最小堆的了解以及其时间复杂度06、介绍一下HDFS的读取、写入容错处理机制07、讲解一下MapReduce的过程08、描述一下你对MR shuffleSpark shuffle的了解09、namenode HA脑裂Yarn的调度机制了解吗简单说一下是实现原理10、Hive的内部表和外部表区别、数仓建模模型、数仓分层、雪花模型和星型模型11、了解ClickHouse吗它与Kylin的区别 三面01、用伪代码实现一个简单的LRU算法02、链表倒数第K个数。讲思路03、一堆螺丝和螺母用最短时间匹配。Java代码实现04、求每天浏览页面的新用户。Hive QL实现05、求抖音小视频每日点击量最高的10个。Hash 最小堆 前言 偶然间看到一篇字节跳动的面试题看了一下题目由简到难一步一步增加面试者题目自己根据多年的Java知识积累尝试着进行一场虚拟的字节跳动的面试流程。我是好好的补充了一下脑洞用劲九虎二牛之力才勉强回答一二有不同想法的各位同仁欢迎评论区留言探讨一二多多受益。
一面
01、Java基础知识答疑简单概述一下
Java基础知识包括但不限于以下内容
1. 数据类型和变量Java有基本数据类型如整数、浮点数、字符、布尔值和引用数据类型如类、接口、数组可以声明和使用变量来存储数据。
举例声明整数类型变量
int num 10;2. 控制流程Java提供条件语句如if-else、switch和循环语句如for循环、while循环来控制程序的执行流程。
举例使用if-else语句判断某个数是奇数还是偶数
int num 5;
if (num % 2 0) {System.out.println(偶数);
} else {System.out.println(奇数);
}3. 方法和函数Java中可以定义方法来组织和重用代码方法可以接收参数并返回结果。
举例定义一个方法来计算两个整数的和
public int sum(int a, int b) {return a b;
}4. 面向对象编程Java是一门面向对象的编程语言通过类和对象来组织和封装数据和行为。
举例定义一个简单的类来表示学生
public class Student {private String name;private int age;public Student(String name, int age) {this.name name;this.age age;}public void study() {System.out.println(name 正在学习);}
}5. 异常处理Java提供异常处理机制来处理程序运行过程中的异常情况可以捕获和处理异常保证程序的稳定性。
举例使用try-catch语句捕获并处理除零异常
int a 10;
int b 0;
try {int result a / b;System.out.println(result);
} catch (ArithmeticException e) {System.out.println(除零异常 e.getMessage());
}这些只是Java基础知识的一部分Java还有很多其他的概念和特性需要进一步学习和掌握。
02、倒排索引了解吗使用Java语言怎么实现倒排
倒排索引Inverted Index是一种常用的文本检索技术用于快速查找包含特定词语的文档。以下是一个简单的倒排索引实现的示例
1. 首先需要建立一个包含文档信息的数据结构例如使用HashMap来存储词语和对应的文档列表。
import java.util.*;public class InvertedIndex {private MapString, ListString index;public InvertedIndex() {index new HashMap();}public void addDocument(String documentId, String content) {String[] words content.split(\\s); // 使用空格分隔文档内容为单词for (String word : words) {if (!index.containsKey(word)) {index.put(word, new ArrayList());}index.get(word).add(documentId);}}public ListString search(String keyword) {return index.getOrDefault(keyword, new ArrayList());}public static void main(String[] args) {InvertedIndex invertedIndex new InvertedIndex();invertedIndex.addDocument(doc1, This is a sample document);invertedIndex.addDocument(doc2, Another document for testing);ListString result invertedIndex.search(document);System.out.println(Documents containing document: result);}
}在上述示例中我们首先创建了一个 index 对象用于存储词语和对应的文档列表。然后通过 addDocument 方法将文档内容添加到索引中将文档ID和内容作为参数传入。在添加文档时我们将内容按照空格进行分词然后将每个词语与文档ID关联起来。最后通过 search 方法可以根据关键词查找包含该关键词的文档ID列表。 在上述示例中我们添加了两个文档并通过关键词document进行搜索输出了包含该关键词的文档ID列表。你可以根据实际需求进行扩展和优化例如支持多词组合搜索、处理停用词等。 03、详细讲解一下redis里面的哈希表常用的Redis哈希表命名有哪些举例说明其使用
Redis中的哈希表Hash是一种数据结构用于存储键值对的集合。哈希表是一个无序的键值对集合其中每个键都是唯一的并且与一个值相关联。
在Redis中哈希表的键是一个字符串值可以是字符串、整数或浮点数等数据类型。哈希表的实现采用了类似散列表的方式通过哈希函数将键映射到一个索引位置上以实现快速的读写操作。
以下是一些常用的Redis哈希表命令
1. HSET设置哈希表中指定字段的值。
HSET key field value2. HGET获取哈希表中指定字段的值。
HGET key field3. HMSET同时设置哈希表中多个字段的值。
HMSET key field1 value1 field2 value2 ...4. HMGET同时获取哈希表中多个字段的值。
HMGET key field1 field2 ...5. HDEL删除哈希表中一个或多个字段。
HDEL key field1 field2 ...6. HKEYS获取哈希表中所有字段的键。
HKEYS key7. HVALS获取哈希表中所有字段的值。
HVALS key8. HGETALL获取哈希表中所有字段的键值对。
HGETALL key哈希表在Redis中的应用非常广泛常用于存储对象、缓存数据、计数器等场景。通过哈希表可以高效地存储和检索大量的键值对数据。
04、happen-before的规则了解吗说一下happen-before的一些例子。
happen-before是Java并发编程中的一个重要概念用于描述操作之间的时间顺序关系。happen-before规则是一组规则用于指定在多线程环境下操作之间的顺序关系以保证程序的正确性。
以下是happen-before规则的一些例子
1. 程序顺序规则如果操作A出现在操作B之前那么操作A就happen-before操作B。
2. 锁规则如果一个解锁操作出现在对同一个锁的加锁操作之前那么解锁操作就happen-before加锁操作。
3. volatile变量规则如果一个volatile变量的写操作出现在对同一个变量的读操作之前那么写操作就happen-before读操作。
4. 线程启动规则如果线程A启动线程B那么A线程的操作happen-before线程B中的任意操作。
5. 线程终止规则如果线程A的所有操作都happen-before线程B的终止操作那么线程A的操作就happen-before线程B的终止操作。
6. 线程中断规则如果线程A调用线程B的interrupt()方法那么线程A的操作happen-before线程B检查到中断事件的操作。
7. 对象终结规则如果对象的构造函数结束happen-before它的finalize()方法的开始那么对象的构造函数中的操作happen-before它的finalize()方法中的操作。 happen-before规则是Java并发编程中的一个非常重要的概念可以帮助我们理解多线程程序中操作之间的顺序关系以及如何避免并发问题。 05、详细讲解一下工作中常使用的关键字volatile修饰符synchronize锁。
volatile修饰符和synchronized关键字是Java并发编程中用于实现线程安全的两个关键字。
1. volatile修饰符 volatile修饰符用于修饰变量确保变量的可见性和禁止指令重排序。 当一个变量被volatile修饰时对该变量的写操作会立即刷新到主内存对该变量的读操作会从主内存中获取最新值。 volatile修饰符适用于多个线程同时访问一个变量的场景但不适用于复合操作的原子性保证。 例如使用volatile修饰一个标志位可以使多个线程之间正确地感知到该标志位的变化。
2. synchronized关键字 synchronized关键字用于实现线程的互斥访问确保共享资源在同一时间只能被一个线程访问。 synchronized可以修饰代码块或方法也可以修饰静态方法或类。 当线程进入synchronized代码块或方法时会自动获取对象的锁其他线程需要等待锁的释放才能进入。 synchronized关键字保证了临界区的原子性和可见性但可能会引起线程的阻塞和上下文切换开销。 例如使用synchronized关键字可以确保多个线程对共享资源的访问互斥避免并发问题。
需要注意的是volatile修饰符和synchronized关键字都是用于实现线程安全的机制但适用的场景和实现方式不同。选择合适的机制取决于具体的需求和线程安全的要求。
volatile修饰符和synchronized关键字的示例说明如下
1. volatile修饰符的示例
public class VolatileExample {private volatile boolean flag false;public void setFlag() {flag true;}public void printFlag() {while (!flag) {// 空循环等待flag变为true}System.out.println(Flag is true);}public static void main(String[] args) {VolatileExample example new VolatileExample();new Thread(() - {example.setFlag();}).start();new Thread(() - {example.printFlag();}).start();}
}在上述示例中flag变量被volatile修饰。其中一个线程通过setFlag方法将flag设置为true另一个线程通过printFlag方法检查flag是否为true。由于flag的可见性当flag变为true时printFlag方法会结束循环并打印出Flag is true。
2. synchronized关键字的示例
public class SynchronizedExample {private int count 0;public synchronized void increment() {count;}public int getCount() {return count;}public static void main(String[] args) {SynchronizedExample example new SynchronizedExample();for (int i 0; i 5; i) {new Thread(() - {for (int j 0; j 1000; j) {example.increment();}}).start();}try {Thread.sleep(2000); // 等待所有线程执行完毕} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Count: example.getCount());}
}在上述示例中多个线程通过increment方法对count进行累加操作。由于increment方法被synchronized修饰每次只能有一个线程进入该方法确保了对count的操作是互斥的。最后通过getCount方法获取累加后的count值并打印出来。
通过使用volatile修饰符和synchronized关键字可以实现线程安全的操作和共享资源的同步访问。
06、简单描述一下几种常见的Java单例模式实现以及使用场景
Java单例模式是一种设计模式用于确保一个类只有一个实例并提供全局访问点。
以下是几种常见的Java单例模式实现方式
1. 懒汉式Lazy Initialization
public class Singleton {private static Singleton instance;private Singleton() {}public static synchronized Singleton getInstance() {if (instance null) {instance new Singleton();}return instance;}
}在懒汉式中只有在第一次调用 getInstance() 方法时才会创建实例。通过 synchronized 关键字确保线程安全但会导致性能下降。
2. 双重检查锁Double-Checked Locking
public class Singleton {private static volatile Singleton instance;private Singleton() {}public static Singleton getInstance() {if (instance null) {synchronized (Singleton.class) {if (instance null) {instance new Singleton();}}}return instance;}
}双重检查锁在懒汉式的基础上进行了改进通过两次判断 instance 是否为 null 来减少锁的使用提高性能。 volatile 关键字确保多线程环境下的可见性。
3. 饿汉式Eager Initialization
public class Singleton {private static final Singleton instance new Singleton();private Singleton() {}public static Singleton getInstance() {return instance;}
}在饿汉式中实例在类加载时就被创建因此不存在线程安全问题。但可能会浪费内存因为实例在整个程序生命周期中都存在。
4. 静态内部类Static Inner Class
public class Singleton {private Singleton() {}private static class SingletonHolder {private static final Singleton instance new Singleton();}public static Singleton getInstance() {return SingletonHolder.instance;}
}静态内部类的方式利用了类加载机制和静态变量的特性实现了懒加载和线程安全。
以上是几种常见的Java单例模式实现方式选择适合自己需求的方式来实现单例模式。
07、请问你了解过进程与线程的区别吗多进程和多线程的区别是什么
进程和线程是操作系统中用于实现并发执行的两个基本概念。
1. 进程Process 进程是程序的一次执行过程是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。 每个进程都有独立的内存空间包含程序代码、数据和执行状态等。 进程之间相互独立拥有各自的地址空间通信需要通过进程间通信IPC机制。 进程切换开销较大需要保存和恢复整个进程的上下文。
2. 线程Thread 线程是进程中的一个执行单元是CPU调度和执行的基本单位。 同一进程中的线程共享相同的内存空间包括代码、数据和文件等。 线程之间可以直接读写共享数据通信更加方便快捷。 线程切换开销较小只需要保存和恢复线程的上下文。
多进程和多线程的区别如下
1. 资源占用多进程需要独立的内存空间和系统资源占用较多资源而多线程共享同一进程的资源占用较少资源。
2. 通信方式多进程之间通信需要通过进程间通信IPC机制如管道、信号量、共享内存等而多线程之间可以直接读写共享数据进行通信。
3. 切换开销多进程切换的开销较大需要保存和恢复整个进程的上下文而多线程切换的开销较小只需要保存和恢复线程的上下文。
4. 编程复杂性多进程编程相对复杂需要处理进程间通信和同步问题而多线程编程相对简单线程共享内存编程更加方便。
5. 安全性多进程之间相互独立一个进程崩溃不会影响其他进程而多线程共享内存一个线程的错误可能导致整个进程崩溃。 综上所述多进程适合于需要独立运行和相互隔离的任务多线程适合于需要共享数据和协同工作的任务。选择合适的并发模型取决于具体的应用场景和需求。 08、简单描述一下HashMap的实现原理为什么用红黑树红黑树的特点什么
HashMap是Java中的一种常用的数据结构用于存储键值对。它基于哈希表实现通过哈希函数将键映射到对应的存储位置上以实现快速的插入、查找和删除操作。
在HashMap中哈希冲突是指不同的键经过哈希函数计算后得到相同的哈希值导致它们被映射到同一个存储位置上。为了解决哈希冲突HashMap采用了链地址法拉链法和红黑树结合的方式。
当链表中的元素数量超过一定阈值时HashMap会将链表转换为红黑树。这是因为红黑树在插入、删除和查找等操作上具有更好的性能尤其是在大量元素的情况下。
红黑树是一种自平衡的二叉搜索树具有以下特点
节点是红色或黑色。根节点是黑色。叶子节点空节点是黑色。如果一个节点是红色的则它的子节点必须是黑色的。从根节点到叶子节点的每条路径上黑色节点的数量相同。
红黑树通过保持这些特性确保了树的高度相对较低从而提供了快速的插入、删除和查找操作。在HashMap中红黑树用于解决链表过长的问题提高了HashMap的性能和效率。 总结起来HashMap采用哈希表和红黑树的结合通过哈希函数和链地址法解决哈希冲突当链表过长时转换为红黑树以提供快速的键值对操作。 09、快速排序的时间和空间复杂度最好最坏的情况各是什么以及优化方案用Java语言简单写一个快速排序方法
快速排序Quicksort是一种常用的排序算法其时间复杂度和空间复杂度如下 时间复杂度 最好情况下当每次划分都能将数组均匀分割时快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。 最坏情况下当每次划分都只能将数组分割为一个元素和剩余的元素时快速排序的时间复杂度为O(n^2)。 平均情况下快速排序的时间复杂度为O(nlogn)。 空间复杂度 快速排序的空间复杂度主要取决于递归调用的栈空间最好和平均情况下的空间复杂度为O(logn)。 最坏情况下当递归调用栈达到最大深度时空间复杂度为O(n)。
快速排序的优化方案包括
1. 随机选择基准元素在每次划分时随机选择一个元素作为基准元素可以避免最坏情况的发生减少时间复杂度为O(n^2)的概率。
2. 三数取中法在选择基准元素时不是简单地选择第一个或最后一个元素而是选择数组中的中间元素可以降低最坏情况的概率。
3. 插入排序优化当待排序的子数组大小较小时可以使用插入排序来替代快速排序减少递归调用的次数。
4. 尾递归优化对于划分后的较小子数组可以使用尾递归来避免递归调用栈的过深减少空间复杂度。
这些优化方案可以提高快速排序的性能和效率减少最坏情况的发生但也需要根据具体情况进行评估和选择。
下面是一个Java实现快速排序算法的例子其中包括高效和低效两种实现方式。
高效实现
import java.util.Arrays;public class QuickSort {public static void main(String[] args) {int[] arr {10, 7, 8, 9, 1, 5};System.out.println(原始数组: Arrays.toString(arr));quickSort(arr, 0, arr.length - 1);System.out.println(排序后的数组: Arrays.toString(arr));}public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if (low high) {int pivotIndex partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex 1, high);}}public static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivot arr[high];int i low - 1;for (int j low; j high; j) {if (arr[j] pivot) {i;swap(arr, i, j);}}swap(arr, i 1, high);return i 1;}public static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp arr[i];arr[i] arr[j];arr[j] temp;}
}低效实现
import java.util.Arrays;public class QuickSort {public static void main(String[] args) {int[] arr {10, 7, 8, 9, 1, 5};System.out.println(原始数组: Arrays.toString(arr));quickSort(arr);System.out.println(排序后的数组: Arrays.toString(arr));}public static void quickSort(int[] arr) {if (arr null || arr.length 0) {return;}int length arr.length;quickSortHelper(arr, 0, length - 1);}public static void quickSortHelper(int[] arr, int low, int high) {if (low high) {int pivotIndex partition(arr, low, high);quickSortHelper(arr, low, pivotIndex - 1);quickSortHelper(arr, pivotIndex 1, high);}}public static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivot arr[low];int i low 1;int j high;while (i j) {while (i j arr[i] pivot) {i;}while (i j arr[j] pivot) {j--;}if (i j) {swap(arr, i, j);}}swap(arr, low, j);return j;}public static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp arr[i];arr[i] arr[j];arr[j] temp;}
}这是快速排序算法的两种实现方式高效实现使用了递归和分区的方式而低效实现则使用了循环和双指针的方式。两种实现方式的核心思想都是通过选择一个基准元素将数组分为两部分一部分小于基准元素一部分大于基准元素然后对两部分分别进行递归或循环处理直到排序完成。
10、TCP的拥塞控制是什么说一下其具体实现过程UDP有拥塞控制吗如何解决
TCP传输控制协议的拥塞控制是为了在网络拥塞的情况下避免过多的数据流量导致网络性能下降或崩溃。拥塞控制的具体过程如下
1. 慢启动Slow Start初始时TCP发送方以较小的拥塞窗口大小发送数据然后每次收到确认时拥塞窗口大小会加倍以逐渐增加发送速率。
2. 拥塞避免Congestion Avoidance在慢启动阶段之后当拥塞窗口大小达到一个阈值时TCP发送方会进入拥塞避免阶段。此时拥塞窗口的增长速率变慢每次收到一个确认时拥塞窗口大小只增加一个分组。
3. 快速重传Fast Retransmit当TCP发送方连续收到3个重复的确认时它会认为网络中发生了拥塞并立即重传丢失的数据包而不必等待超时。
4. 快速恢复Fast Recovery在进行快速重传后TCP发送方将拥塞窗口大小减半并进入快速恢复阶段。在快速恢复阶段每次收到一个确认时拥塞窗口大小增加一个分组并且以拥塞避免的方式继续增长。
UDP用户数据报协议没有内置的拥塞控制机制。UDP是一种无连接的协议不提供可靠性和拥塞控制。UDP的设计目标是尽可能快地传输数据适用于实时性要求高、对数据丢失不敏感的应用场景。
如果在使用UDP时需要进行拥塞控制可以通过应用层进行自定义实现。一些常见的方法包括
1. 基于时间的拥塞控制通过设置发送速率的上限限制发送方的数据发送速度以避免网络拥塞。
2. 基于反馈的拥塞控制在接收方收到数据时通过反馈信息告知发送方当前网络状况发送方根据反馈信息调整发送速率。
3. 基于丢包率的拥塞控制通过监测丢包率当丢包率超过某个阈值时减小发送速率以避免拥塞。 需要注意的是UDP的拥塞控制是应用层的实现因此在使用UDP时开发人员需要自行实现适合自己应用场景的拥塞控制策略。 11、讲一下你了解过的垃圾回收算法和回收器机制什么时候执行STOP THE WORLD
垃圾回收算法和回收器是用于管理和释放不再使用的内存资源的技术。下面是一些常见的垃圾回收算法和回收器以及执行STOP THE WORLD的情况
1. 垃圾回收算法 标记-清除算法Mark and Sweep通过标记不再使用的对象然后清除这些对象所占用的内存空间。 复制算法Copying将内存分为两个区域每次只使用其中一个区域当一个区域满时将存活的对象复制到另一个区域然后清除当前区域中的所有对象。 标记-整理算法Mark and Compact通过标记不再使用的对象然后将存活的对象向一端移动然后清除边界之外的内存空间。
2. 垃圾回收器 Serial收集器使用单线程进行垃圾回收适用于小型应用程序。 Parallel收集器使用多线程进行垃圾回收适用于多核处理器的应用程序。 CMS收集器Concurrent Mark Sweep使用并发标记和清除算法减少垃圾回收时的停顿时间。 G1收集器Garbage First将堆内存划分为多个区域通过并发标记和整理算法优化垃圾回收性能和停顿时间。
3. STOP THE WORLD
STOP THE WORLD是指在进行垃圾回收时应用程序的执行被暂停。在某些情况下垃圾回收器需要暂停应用程序来执行一些必要的操作例如标记存活对象、清除未标记的对象等。这些停顿时间可能会对应用程序的性能和响应时间产生影响。
一般情况下垃圾回收器会尽量减少STOP THE WORLD的时间并通过并发标记和清除等技术来实现并发执行。但在某些情况下如进行全局标记、整理等操作时垃圾回收器可能需要停止应用程序的执行以确保垃圾回收的正确性和一致性。这些停顿时间的长短取决于垃圾回收算法和回收器的实现以及应用程序的特性和负载情况。
12、工作中有了解Go语言吗Go语言有什么优势
是的我了解Go语言。Go语言是一种由Google开发的开源编程语言具有以下优势
1. 简洁易学Go语言的语法简洁清晰易于学习和使用减少了开发人员的学习曲线。
2. 并发编程Go语言原生支持并发编程通过轻量级的Goroutine和通道Channel机制简化了并发编程的复杂性使得编写高效的并发程序更加容易。
3. 高性能Go语言通过垃圾回收、编译器优化等技术提供了出色的性能表现适用于构建高性能的应用程序。
4. 内存管理Go语言的垃圾回收机制Garbage Collection可以自动管理内存减轻了开发人员的负担避免了手动内存管理带来的错误。
5. 静态类型和类型推导Go语言是静态类型的语言可以在编译时捕获类型错误提高了代码的可靠性。同时Go语言也支持类型推导可以简化代码书写提高开发效率。
6. 跨平台Go语言的编译器支持多种平台可以方便地在不同的操作系统上进行开发和部署。
7. 强大的标准库Go语言拥有丰富的标准库涵盖了网络编程、文件操作、加密解密、并发编程等众多领域开发人员可以直接使用这些标准库来构建应用程序提高开发效率。 总的来说Go语言以其简洁、高效、并发友好的特性适用于构建高性能、可靠性强的应用程序尤其在网络编程、分布式系统和云计算等领域广受欢迎。 13、项目相关的问题项目中负责哪些模块说一下工作中最有心得的技术领域遇到问题的解决思路和方法
二面
01、简单描述一下你对Kylin项目架构的了解。
Kylin是一个开源的大数据分析引擎用于快速查询和分析大规模数据集。其项目架构主要包括以下几个核心组件
1. 元数据存储Metadata Storage用于存储Kylin的元数据信息包括数据模型、Cube定义、查询语义等。目前支持HBase和MySQL作为元数据存储。
2. Cube构建引擎Cube Build Engine负责将原始数据构建成多维Cube以提供快速的OLAP查询能力。构建引擎会根据Cube定义和数据模型对原始数据进行切片、聚合和压缩等处理生成Cube数据文件。
3. 查询引擎Query Engine用于执行OLAP查询提供快速的查询响应和结果返回。查询引擎会根据查询语义和Cube定义利用预计算的Cube数据和查询优化技术快速计算并返回结果。
4. 元数据管理Metadata Management提供了管理Kylin元数据的接口和工具包括数据模型设计、Cube定义、数据源配置等。
5. 安全认证和权限管理Security and Authorization提供了用户认证和权限管理的功能以保护敏感数据和控制访问权限。
6. 调度和监控Scheduling and Monitoring提供了任务调度和监控的功能包括Cube构建任务的调度、查询任务的监控等。 Kylin的架构设计旨在实现高性能和可扩展性通过预计算和多维存储的方式提供快速的OLAP查询能力。同时Kylin还提供了丰富的API和工具方便用户进行数据模型设计、Cube构建和查询操作。 02、分布式一致性协议有哪些讲解一下Paxos和ZAB协议
Paxos和ZABZooKeeper Atomic Broadcast协议都是一种分布式一致性协议用于在分布式系统中实现数据一致性和容错性。它们的主要目标是确保在面对网络故障和节点故障时系统仍能保持一致性。
1. Paxos协议 Paxos是由Leslie Lamport提出的一种分布式一致性算法用于解决分布式系统中的一致性问题。 Paxos的核心是通过提议Proposal和接受Accept的阶段来达成多个节点之间的一致性。 Paxos算法分为三个角色提议者Proposer、接受者Acceptor和学习者Learner。 提议者通过提出提案Proposal来尝试达成一致接受者则根据提案的编号和值来决定是否接受该提案。 Paxos协议通过多个轮次的提议和接受最终达成一致性。
2. ZAB协议 ZAB协议是Apache ZooKeeper中使用的一种原子广播协议用于实现分布式一致性和容错性。 ZAB协议的目标是确保ZooKeeper集群中的所有服务器具有相同的事务日志和数据状态。 ZAB协议主要包括两个阶段崩溃恢复阶段和消息广播阶段。 在崩溃恢复阶段ZAB协议通过选举一个Leader来恢复集群中的一致性Leader负责处理客户端的读写请求。 在消息广播阶段Leader将客户端的写请求广播给其他服务器并等待大多数服务器的确认以保证一致性。 Paxos和ZAB协议都是解决分布式系统中一致性问题的重要算法。它们在实现细节和应用场景上有所不同但都提供了可靠的一致性保证。 03、分布式系统的CAP理论是什么为什么要做分区容错性
CAP理论是分布式系统设计中的一个重要理论指出在一个分布式系统中一致性Consistency、可用性Availability和分区容错性Partition Tolerance这三个目标无法同时满足最多只能同时满足其中两个。
具体来说
1. 一致性Consistency指的是在分布式系统中的所有节点看到的数据是一致的。即当一个节点更新了数据后其他节点能够立即看到最新的数据。
2. 可用性Availability指的是分布式系统在面对网络故障或节点故障时仍然能够继续提供服务不会出现长时间的不可用情况。
3. 分区容错性Partition Tolerance指的是分布式系统在面对网络分区即节点之间无法相互通信时仍然能够保持数据一致性和可用性。
CAP理论认为在分布式系统中由于网络的不可靠性和分区的存在无法同时满足一致性、可用性和分区容错性这三个目标。因此在设计分布式系统时需要根据实际需求和场景权衡和选择满足的目标。
对于大多数分布式系统来说分区容错性是必须满足的因为网络分区是无法避免的。而在一致性和可用性之间的选择则取决于具体的应用需求。一致性优先的系统会更强调数据的一致性可能会在可用性上有所牺牲可用性优先的系统则更强调系统的可用性可能会在一致性上有所放松。 分区容错性的意义在于保证了分布式系统的稳定性和可靠性。通过分区容忍即使在面临网络故障或节点故障时系统仍然能够继续运行并保持数据的一致性。这为构建高可用、高性能的分布式系统提供了基础。 04、大表Join小表如何优化如何避免数据倾斜
在处理大表和小表的Join操作时数据倾斜是一个常见的挑战。数据倾斜指的是在Join操作中某些键值对的分布不均匀导致部分节点负载过重影响性能。
以下是一些处理数据倾斜的优化技巧
1. 预处理和数据分析在进行Join操作之前对大表和小表的数据进行预处理和分析了解数据的分布情况和倾斜程度。可以通过统计信息、采样等方式进行数据分析以便更好地优化Join操作。
2. 数据倾斜检测通过监控和分析Join操作的执行情况及时检测数据倾斜的发生。可以通过观察任务的执行时间、数据分布情况等指标来判断是否存在数据倾斜。
3. 倾斜键处理 均匀分布对于倾斜的键可以通过一些策略将其数据均匀分布到不同的节点上例如对键进行哈希操作将相同哈希值的键分配到不同的节点。 数据重分布将倾斜的键值对从负载过重的节点上移动到其他节点上以实现负载均衡。可以使用数据迁移、分片等技术来实现数据重分布。
4. 聚合操作如果倾斜的键值对只是用于聚合操作如求和、计数等可以将倾斜键的聚合操作提前执行并将结果缓存起来避免重复计算。
5. 调整Join算法根据具体情况选择合适的Join算法。例如使用Broadcast Join可以将小表复制到所有节点上减少数据传输量和节点间的数据倾斜。
6. 增加并行度增加并行度可以将任务分散到更多的节点上执行减少单个节点的负载以应对数据倾斜。
7. 动态调整资源根据实际情况动态调整节点的资源分配例如增加节点的内存、CPU等资源以适应数据倾斜带来的负载变化。
以上是一些常见的处理数据倾斜的优化技巧具体的选择和实施策略需要根据具体的场景和数据特点来决定。
05、讲一下你对最大堆和最小堆的了解以及其时间复杂度
最大堆Max Heap和最小堆Min Heap都是二叉堆Binary Heap的一种特殊形式是一种常用的数据结构用于维护一组元素并支持高效的插入、删除和获取最值操作。
最大堆
最大堆是一种满足以下条件的二叉树结构对于堆中的任意节点i节点i的值大于等于其子节点的值。最大堆的根节点是堆中的最大值。最大堆常用于实现优先队列可以快速获取到当前堆中的最大值。
最小堆
最小堆是一种满足以下条件的二叉树结构对于堆中的任意节点i节点i的值小于等于其子节点的值。最小堆的根节点是堆中的最小值。最小堆常用于实现优先队列可以快速获取到当前堆中的最小值。
最大堆和最小堆的操作
插入操作将新元素插入到堆的末尾然后通过上浮操作向上调整将其调整到合适的位置以满足堆的性质。删除操作通常是删除根节点将堆的最后一个元素移动到根节点然后通过下沉操作向下调整将其调整到合适的位置以满足堆的性质。获取最值操作最大堆可以快速获取最大值最小堆可以快速获取最小值只需访问堆的根节点即可。
最大堆和最小堆的时间复杂度
插入操作的时间复杂度为O(log n)其中n是堆中元素的个数。删除操作的时间复杂度为O(log n)。获取最值操作的时间复杂度为O(1)。
最大堆和最小堆在算法和数据结构中有广泛的应用例如排序算法如堆排序、图算法如Dijkstra最短路径算法等。
06、介绍一下HDFS的读取、写入容错处理机制
下面简要介绍一下HDFSHadoop分布式文件系统的读取、写入和容错处理的原理。
HDFS的读取和写入 读取HDFS将大文件切分为多个数据块默认大小为128MB并将这些数据块分布在不同的数据节点上。当客户端需要读取文件时它会向NameNode发送读取请求NameNode返回包含数据块位置的元数据信息。然后客户端直接与数据节点通信从数据节点读取相应的数据块并将它们组合为完整的文件。 写入当客户端要写入文件时它会向NameNode发送写入请求并将文件切分为数据块。然后客户端与数据节点通信将数据块写入到对应的数据节点上。数据节点将数据块写入本地磁盘并向NameNode发送写入完成的确认消息。最后NameNode更新元数据信息标记文件写入完成。
HDFS的容错处理 数据冗余HDFS通过数据冗余来实现容错。每个数据块都会有多个副本存储在不同的数据节点上通常默认为3个副本。这样即使某个数据节点发生故障仍然可以从其他副本中获取数据。 心跳机制HDFS使用心跳机制来监控数据节点的健康状态。数据节点会定期向NameNode发送心跳信号告知自己的状态。如果NameNode在一定时间内没有收到某个数据节点的心跳信号就会认为该节点发生故障并将其上的数据块复制到其他健康的节点上。 自动恢复当数据节点发生故障时HDFS会自动将该节点上的数据块复制到其他副本所在的节点上以保证数据的完整性和可用性。 NameNode的高可用HDFS中的NameNode是整个文件系统的关键节点负责管理文件系统的元数据。为了提高NameNode的可用性HDFS引入了主备模式Active-Standby的架构。在主备模式下有一个主NameNode和一个备NameNode备NameNode会与主NameNode保持同步并在主NameNode发生故障时接管其职责。
这是HDFS的基本读取、写入和容错处理的原理。具体的源代码实现可以在Apache Hadoop项目的代码库中找到。
07、讲解一下MapReduce的过程
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和处理框架。下面是MapReduce的过程包括第一版和第二版YARN
第一版MapReduce的过程
1. 输入切分Input Split将输入数据切分为多个小的输入片段每个输入片段都会被一个Map任务处理。
2. 映射Map每个Map任务读取一个输入片段并将其转换为键值对的形式。然后对每个键值对应用用户自定义的Map函数生成中间键值对Intermediate Key-Value Pairs。
3. 分区Partitioning将中间键值对根据键的哈希值分发到不同的Reduce任务上。分区决定了哪些中间键值对会被发送到哪个Reduce任务进行处理。
4. 排序Sorting在每个Reduce任务接收到中间键值对之前对中间键值对进行排序以便相同键的值能够被归并在一起。
5. 归并Shuffling将排序后的中间键值对发送给对应的Reduce任务以便进行进一步的处理。
6. 缩减Reduce每个Reduce任务接收到归并后的中间键值对并对相同键的值应用用户自定义的Reduce函数生成最终的输出键值对。
7. 输出Output将最终的输出键值对写入到输出文件或存储系统中。
第二版MapReduce基于YARN的过程
第二版的MapReduce与第一版类似但在资源管理和任务调度方面进行了改进。它使用YARNYet Another Resource Negotiator作为资源管理器具有更好的可伸缩性和资源利用率。
1. 客户端提交作业Job Submission客户端向YARN资源管理器提交MapReduce作业。
2. 资源分配Resource AllocationYARN资源管理器为作业分配所需的计算资源包括Map任务和Reduce任务所需的计算资源。
3. 任务调度Task SchedulingYARN资源管理器将Map任务和Reduce任务分配给可用的计算节点并在节点上启动任务。
4. 任务执行Task Execution计算节点上的任务执行器Task Executor执行Map任务和Reduce任务并将结果写入临时文件。
5. 归并Shuffling中间结果通过网络传输到Reduce任务所在的节点并进行归并操作。
6. 缩减ReduceReduce任务对归并后的中间结果应用用户自定义的Reduce函数生成最终的输出键值对。
7. 输出Output将最终的输出键值对写入到输出文件或存储系统中。
这是MapReduce的基本过程第一版和第二版的主要区别在于资源管理和任务调度的方式。
08、描述一下你对MR shuffleSpark shuffle的了解
MR ShuffleMapReduce Shuffle和Spark Shuffle是两种不同的数据重分区和数据传输过程用于支持分布式计算框架中的数据处理和计算操作。
1. MR ShuffleMapReduce Shuffle 在MapReduce中Shuffle是指将Map阶段的输出结果按照键进行重新分区并将相同键的值传递给Reduce阶段进行进一步的处理。 MR Shuffle包括三个主要步骤分区Partitioning、排序Sorting和归并Merging。 分区将Map任务的输出结果根据键的哈希值分发到不同的Reduce任务上。 排序在每个Reduce任务接收到中间键值对之前对中间键值对进行排序以便相同键的值能够被归并在一起。 归并将排序后的中间键值对发送给对应的Reduce任务以便进行进一步的处理。
2. Spark Shuffle 在Spark中Shuffle是指将数据重新分区并传输到不同的节点上以支持Spark的转换和操作。 Spark Shuffle的具体实现方式取决于使用的操作如groupByKey、reduceByKey、join等和数据分区策略。 Spark Shuffle的过程包括三个主要步骤Map阶段、Shuffle阶段和Reduce阶段。 Map阶段执行转换操作生成键值对。 Shuffle阶段将生成的键值对重新分区并将相同键的值传输到同一个节点上。 Reduce阶段对相同键的值进行聚合、合并或其他操作生成最终的结果。
Spark Shuffle相对于MR Shuffle的优势在于
Spark Shuffle支持更多的转换操作和高级API提供更灵活的数据处理能力。Spark Shuffle采用了更高效的内存和磁盘存储结构以提高性能和效率。Spark Shuffle支持更细粒度的数据分区和动态调整以适应不同的数据和计算场景。
总的来说MR Shuffle和Spark Shuffle都是用于分布式计算框架中的数据重分区和数据传输过程用于支持大规模数据处理和计算操作。它们的具体实现方式和性能特点有所不同根据具体的应用需求和场景选择合适的框架和Shuffle策略。
09、namenode HA脑裂Yarn的调度机制了解吗简单说一下是实现原理
NameNode HA高可用、脑裂Split-Brain、YARN的调度机制。
1. NameNode HA高可用 在Hadoop分布式文件系统HDFS中NameNode是主节点负责管理文件系统的命名空间和元数据。 NameNode HA旨在提供对NameNode的高可用性以防止单点故障导致的系统不可用。 NameNode HA通过将两个或多个NameNode节点配置为活动-备用模式实现主备切换和故障恢复。
2. 脑裂Split-Brain 脑裂是指在分布式系统中由于网络故障或通信问题导致节点之间失去联系从而导致系统分裂成多个独立的子系统。 脑裂可能导致数据不一致和冲突破坏系统的一致性和可靠性。 为了避免脑裂分布式系统通常会采用心跳机制、选举算法和分布式锁等技术来确保节点之间的通信和协调。
3. YARN的调度机制 YARNYet Another Resource Negotiator是Hadoop的资源管理系统用于分配和管理集群中的计算资源。 YARN的调度机制负责将集群中的资源分配给不同的应用程序和任务。 YARN的调度器包括容量调度器Capacity Scheduler和公平调度器Fair Scheduler它们根据不同的调度策略和配置将资源分配给应用程序和任务。 容量调度器根据预先配置的资源容量比例进行资源分配而公平调度器则尽量保持各个应用程序之间的资源公平共享。
以上是对NameNode HA、脑裂和YARN调度机制的简要介绍。如需更详细的信息请提供更具体的问题或指明需要深入了解的方面。
10、Hive的内部表和外部表区别、数仓建模模型、数仓分层、雪花模型和星型模型
Hive的内部表和外部表区别、数仓建模模型、数仓分层、雪花模型和星型模型。
1. Hive的内部表和外部表区别 内部表Internal Table是Hive默认创建的表其数据存储在Hive管理的文件系统中如HDFSHive对其进行数据的管理和维护。 外部表External Table是指Hive中的表其数据存储在外部文件系统中Hive只对其进行元数据的管理不对数据进行维护。外部表可以与已有的数据进行关联也可以将数据导入到外部表中。
2. 数仓建模模型
数仓建模模型是一种用于构建数据仓库的设计模式常见的模型有维度建模和规范化建模。 维度建模Dimensional Modeling以事实表和维度表为核心通过星型模型或雪花模型来组织数据适用于OLAP联机分析处理场景具有较好的查询性能和易理解性。 规范化建模Normalized Modeling将数据按照规范化的方式存储通过多个关联表来表示数据之间的关系适用于OLTP联机事务处理场景具有较好的数据一致性和更新性能。
3. 数仓分层
数仓分层是将数据仓库按照不同的层次进行划分和管理常见的分层包括原始数据层、清洗转换层、集市层和报表层。 原始数据层存储原始的、未经处理的数据。 清洗转换层对原始数据进行清洗、转换和整合生成可用于分析的数据。 集市层对清洗转换后的数据进行进一步整合和加工构建面向特定业务需求的数据集市。 报表层为用户提供直接查询和报表展示的数据。
4. 雪花模型和星型模型 雪花模型Snowflake Schema是一种维度建模模式将维度表进一步规范化通过创建更多的表和关联来表示维度之间的层次关系以减少数据冗余。 星型模型Star Schema是一种维度建模模式将事实表与多个维度表通过主键-外键关联形成一个星型结构简化了数据的查询和分析。
以上是对Hive的内部表和外部表区别、数仓建模模型、数仓分层、雪花模型和星型模型的简要介绍。如需更详细的信息请提供更具体的问题或指明需要深入了解的方面。
11、了解ClickHouse吗它与Kylin的区别
是的我了解ClickHouse。ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统专为快速分析和处理大规模数据而设计。它具有以下特点
1. 高性能ClickHouse通过采用列式存储和向量化查询等技术可以在大规模数据集上实现快速的查询和分析具有出色的性能。
2. 可扩展性ClickHouse支持水平扩展可以通过添加更多的节点来处理更大规模的数据和查询负载。
3. 实时查询ClickHouse支持实时查询可以在数据不断写入的同时进行查询操作适用于需要快速响应的实时分析场景。
4. SQL兼容性ClickHouse支持标准的SQL查询语言使得用户可以使用熟悉的SQL语法进行数据查询和分析。
与Kylin相比ClickHouse的一些区别如下
1. 存储模型Kylin是基于Cube和OLAP的多维存储模型而ClickHouse是基于列式存储的关系型数据库。
2. 架构设计Kylin使用Hadoop生态系统如HDFS、HBase作为底层存储和计算平台而ClickHouse是一个独立的列式数据库管理系统。
3. 数据建模Kylin使用多维建模和Cube定义来进行数据建模和聚合而ClickHouse使用标准的关系型数据建模。
4. 生态系统Kylin在Hadoop生态系统中具有更多的集成和支持可以与Hive、Spark等组件无缝集成。而ClickHouse则更专注于高性能的列式存储和分析。
选择使用ClickHouse还是Kylin取决于具体的需求和应用场景。如果需要实时查询和高性能的列式存储ClickHouse是一个不错的选择。而如果需要多维建模和OLAP分析以及与Hadoop生态系统的深度集成Kylin可能更适合。
三面
01、用伪代码实现一个简单的LRU算法
当然下面是一个简单的LRU最近最少使用算法的伪代码实现
class LRUCache:def __init__(self, capacity):self.capacity capacityself.cache {} # 用于存储缓存数据self.order [] # 用于记录数据访问顺序def get(self, key):if key in self.cache:self.order.remove(key) # 将访问的数据从原有位置移除self.order.append(key) # 将访问的数据添加到末尾表示最近使用return self.cache[key]else:return -1def put(self, key, value):if key in self.cache:self.order.remove(key) # 如果数据已存在先将其移除elif len(self.cache) self.capacity:# 如果缓存已满移除最久未使用的数据即列表头部的数据oldest_key self.order.pop(0)del self.cache[oldest_key]self.cache[key] valueself.order.append(key) # 将新数据添加到末尾表示最近使用上述代码中LRUCache类实现了LRU缓存的基本功能。缓存容量由capacity参数指定cache字典用于存储缓存数据order列表用于记录数据的访问顺序。get方法用于获取缓存数据如果数据存在则将其移动到列表末尾表示最近使用put方法用于插入缓存数据如果缓存已满则移除最久未使用的数据并将新数据添加到列表末尾。
请注意以上代码仅为简单的伪代码实现具体的实际应用中可能需要根据不同语言和环境进行适当调整。
02、链表倒数第K个数。讲思路
链表倒数第K个数的问题可以使用双指针来解决。下面是解决该问题的思路 定义两个指针一个快指针和一个慢指针并将它们都指向链表的头节点。 快指针先向前移动K个位置使得快指针与慢指针之间相隔K个节点。 接下来同时移动快指针和慢指针直到快指针到达链表的末尾。这样慢指针所指向的节点就是倒数第K个节点。 返回慢指针所指向的节点的值即可。
这种方法的关键在于通过快慢指针的相对移动来确定倒数第K个节点的位置。快指针先移动K个位置然后快慢指针同时移动当快指针到达链表末尾时慢指针所指向的节点就是倒数第K个节点。
需要注意的是在实际实现中需要考虑链表为空或者链表长度小于K的情况并进行相应的处理。另外如果要返回倒数第K个节点的值可以在慢指针移动时记录每个节点的值最后返回慢指针所指向的节点的值。
03、一堆螺丝和螺母用最短时间匹配。Java代码实现
下面是用Java实现一堆螺丝和螺母匹配的代码
import java.util.Arrays;public class ScrewAndNutMatching {public static void matchScrewsAndNuts(int[] screws, int[] nuts) {if (screws null || nuts null || screws.length ! nuts.length) {return;}quickSort(screws, nuts, 0, screws.length - 1);}private static void quickSort(int[] screws, int[] nuts, int low, int high) {if (low high) {int pivotIndex partition(screws, nuts, low, high);quickSort(screws, nuts, low, pivotIndex - 1);quickSort(screws, nuts, pivotIndex 1, high);}}private static int partition(int[] screws, int[] nuts, int low, int high) {int pivot screws[high];int i low - 1;for (int j low; j high; j) {if (screws[j] pivot) {i;swap(screws, i, j);} else if (screws[j] pivot) {swap(screws, j, high);j--;}}swap(screws, i 1, high);int pivotIndex i 1;i low - 1;for (int j low; j high; j) {if (nuts[j] pivot) {i;swap(nuts, i, j);} else if (nuts[j] pivot) {swap(nuts, j, high);j--;}}swap(nuts, i 1, high);return pivotIndex;}private static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp arr[i];arr[i] arr[j];arr[j] temp;}public static void main(String[] args) {int[] screws {4, 1, 5, 2, 3};int[] nuts {1, 3, 2, 4, 5};matchScrewsAndNuts(screws, nuts);System.out.println(Matched screws and nuts:);System.out.println(Arrays.toString(screws));System.out.println(Arrays.toString(nuts));}
}上述代码使用快速排序的思想将螺丝和螺母分别进行排序以实现匹配。在排序过程中根据螺丝和螺母的大小关系进行元素交换最终完成匹配。在main方法中我们给出了一个示例并输出了匹配结果。请注意示例中的螺丝和螺母数组长度相同且数组元素不重复。
04、求每天浏览页面的新用户。Hive QL实现
要求每天浏览页面的新用户可以使用Hive QL实现以下查询
SELECT date, COUNT(DISTINCT user_id) AS new_users
FROM pageviews
WHERE date 2022-01-01 AND date 2022-01-31
GROUP BY date;上述查询假设有一个名为 pageviews 的表包含 date 和 user_id 两个字段记录了用户的页面浏览情况。查询结果将按日期分组并计算每天浏览页面的新用户数量。
请根据实际情况修改查询中的表名、字段名以及日期范围。
05、求抖音小视频每日点击量最高的10个。Hash 最小堆
要求求解抖音小视频每日点击量最高的10个可以使用Hash和最小堆的数据结构来实现。
具体步骤如下 使用Hash表统计每个小视频的每日点击量将视频ID作为键点击量作为值更新Hash表中的点击量。 使用最小堆来维护当前点击量最高的10个小视频。最小堆中的元素按点击量大小进行排序堆顶元素是当前点击量最小的视频。 遍历Hash表中的每个小视频将点击量与最小堆的堆顶元素进行比较 如果点击量大于堆顶元素则将堆顶元素替换为当前小视频并进行最小堆的调整保持堆的性质。如果点击量小于等于堆顶元素则继续遍历下一个小视频。 遍历完所有小视频后最小堆中的10个元素即为每日点击量最高的10个小视频。
需要注意的是为了实现每日的统计需要在每日结束时进行数据清零和重新统计。
这种基于Hash和最小堆的算法可以高效地找到每日点击量最高的10个小视频时间复杂度为O(nlogk)其中n为小视频的数量k为最小堆的大小这里为10。
