大数据之旅-问题反思

1.谈谈你对MR执行流程各个阶段的理解（提示里面涉及到排序，快速排序或者归并排序知道两种实现形式）？

2.hadoop 1.0和hadoop 2.0明显的差异如何理解？

hadoop2.0与hadoop1.0区别体现在在架构、性能、功能和组件方面，新的版本更加强大、灵活、可靠和高效，适用于大规模数据的处理、存储和分析。
1.Hadoop 2.0具有更好的集群管理能力
Hadoop 2.0引入了YARN(Yet Another Resource Negotiator)框架，它是Hadoop1.0中JobTracker和TaskTracker的替代品，能够更好地管理资源和任务分配。与Hadoop 1.0相比，Hadoop 2.0可支持多种类型的处理程序，如批处理、流处理以及图形处理等等。

2. Hadoop 2.0支持非MapReduce应用程序

Hadoop2.0提供了一个面向资源管理的通用框架，允许运行除MapReduce之外的非批处理程序，如Storm、Spark、Samza等等。这使得Hadoop可以处理各种类型的数据，并且更灵活，更适合混合型分析任务。

3. Hadoop 2.0中修改了HDFS的体系结构

Hadoop 2.0中对HDFS体系结构进行了大规模修改，使其更加健壮和可靠。新版本中引入了一些新的特性，如Secondary
NameNode的去除、NameNode的高可用性、块缓存以及数据完整性检查等。

4. Hadoop 2.0提高了性能和效率

Hadoop 2.0的新版高效执行引擎不仅允许在多个应用程序之间共享资源，还改善了任务调度效率，从而提高了处理速度和性能。Hadoop2.0还采用了新的资源分配和管理功能，如容器(Container)机制，可以更好地利用机器资源，实现资源的细粒度管理。

总体而言，Hadoop 2.0对于大规模的数据处理任务来说有显著的性能优势，高可用性、可靠性及更好的集群管理能力是Hadoop 2.0的显著优势。

3.谈谈工作中数据处理的流程？

4.hive 内外表的区别和使用场景有哪些？
区别：

1.在建表的时候，外部表要使用 EXTERNAL 关键字，不指定默认是内部表;
2.创建外部表的同时，语句末尾一般要自己指定 数据文件存储路径 location ‘/AUTO/PATH’ 3。内部表不用特殊指定，默认为/user/hive/warehouse,

可配置：hive-site.xml   <property><name>hive.metastore.warehouse.dir</name><value>/hive/warehouse</value>   </property>

4.内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理； 5.DTOP TABLE
内部表：元数据和数据文件都会被删除掉
外部表：元数据被删除，数据文件任然保留 ,此时重建表都是可以的，还是可以直接查数据的
6.LOAD DATA
加载HDFS DATA都是会将HDFS数据进行移动到对应的表目录，类似 mv 命令

应用场景：

1.每天采集的ng日志和埋点日志,在存储的时候建议使用外部表，因为日志数据是采集程序实时采集进来的，一旦被误删，恢复起来非常麻烦。而且外部表方便数据的共享。

2.抽取过来的业务数据，其实用外部表或者内部表问题都不大，就算被误删，恢复起来也是很快的，如果需要对数据内容和元数据进行紧凑的管理, 那还是建议使用内部表

3.在做统计分析时候用到的中间表，结果表可以使用内部表，因为这些数据不需要共享，使用内部表更为合适。并且很多时候结果分区表我们只需要保留最近3天的数据，用外部表的时候删除分区时无法删除数据。

5.行式存储和列式存储有什么区别（优劣）？

行存储将每条数据的所有列连续存储在一起，一条记录接着一条记录； 行存储中数据写入的成本较低，适合数据有频繁更新的场景；
通过使用索引，能大幅提高行存储的数据查询速度；
行存储是传统的数据组织形式，更适合传统的 OLTP 系统；（OLTP数据库表的设计强调范式，底层一般有多张有关联关系的窄表）

而列存储有以下特点：

列存储将多行记录的列连续存储在一起，一列接着一列； 由于连续存储在一起的列的数据类型都一样，所以数据压缩率更高，更省存储空间；
列存储中数据查询的成本较低，特别适合分析时只查询部分列的场景，因为不需要扫描/读取不需要查询的列；
列存储由于数据更新成本较高，一般适合读多写少的场景；（但是不代表不能更新！） 列存储是新型数据组织形式，更适合 OLAP分析型系统；（OLAP数据库表的设计强调反范式，底层一般是星型模式的若干张事实表和维度表，倾向使用大宽表）