https://blog.csdn.net/wdr2003/article/details/79597527
2.13. 简述hadoop的调度器
FIFO schedular：默认，先进先出的原则
Capacity schedular：计算能力调度器，选择占用最小、优先级高的先执行，依此类推
Fair schedular：公平调度，所有的job具有相同的资源。
2.14. 列出你开发mapreduce的语言
java
2.15. 书写程序
wordcount
mapper：
String vStr = value.toString().split(",")[3];
ctx.write(new Text(vStr),new IntWriteble(1));
reducer :
for(IntWriteble v : value){
ctx.write(key,v);
}
2.16. 不同语言的优缺点
你认为用Java，Streaming，pipe方式开发map/reduce，各有哪些优缺点。
hadoop是java写的，java的集成效果最好，并且平台环境统一。
2.17. hive有哪些保存元数据的方式，各有什么特点。
内存数据库derby，安装小，但是数据存在内存，不稳定
mysql数据库，数据存储模式可以自己设置，持久化好，查看方便。
2.18. combiner和partition的作用
combiner是reduce的实现，在map端运行计算任务，减少map端的输出数据。作用就是优化。但是combiner的使用场景是mapreduce的map
输出结果和reduce输入输出一样。
partition的默认实现是hashpartition，是map端将数据按照reduce个数取余，进行分区，不同的reduce来copy自己的数据。partition
的作用是将数据分到不同的reduce进行计算，加快计算效果。
2.19. hive内部表和外部表的区别
内部表：加载数据到hive所在的hdfs目录，删除时，元数据和数据文件都删除
外部表：不加载数据到hive所在的hdfs目录，删除时，只删除表结构。
2.20. hbase的rowkey怎么创建好？列族怎么创建比较好？
hbase存储时，数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储。设计key时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。
(位置相关性)
一个列族在数据底层是一个文件，所以将经常一起查询的列放到一个列族中，列族尽量少，减少文件的寻址时间。
2.21. 用mapreduce怎么处理数据倾斜问题？
数据倾斜：map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长，
这是因为某一个key的条数比其他key多很多（有时是百倍或者千倍之多），这条key所在的reduce节点所处理的数据量比其他节点就大很多，
从而导致某几个节点迟迟运行不完，此称之为数据倾斜。
用hadoop程序进行数据关联时，常碰到数据倾斜的情况，这里提供一种解决方法。
自己实现partition类，用key和value相加取hash值：
方式1：
源代码：
public int getPartition(K key, V value,int numReduceTasks) {
return (key.hashCode() & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
修改后
public int getPartition(K key, V value,int numReduceTasks) {
return ((（key).hashCode()+value.hashCode()） & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
方式2：
public class HashPartitioner<K, V> extends Partitioner<K, V> {
private int aa= 0;
/** Use {@link Object#hashCode()} to partition. */
public int getPartition(K key, V value,int numReduceTasks) {
return (key.hashCode()+(aa++) & Integer.MAX_VALUE) % numReduceTasks;
}
方式3：
重新设计key
2.22. hadoop框架中怎么来优化
从应用程序角度进行优化。由于mapreduce是迭代逐行解析数据文件的，怎样在迭代的情况下，编写高效率的应用程序，是一种优化思路。
对Hadoop参数进行调优。当前hadoop系统有190多个配置参数，怎样调整这些参数，使hadoop作业运行尽可能的快，也是一种优化思路。
从系统实现角度进行优化。这种优化难度是最大的，它是从hadoop实现机制角度，发现当前Hadoop设计和实现上的缺点，然后进行源码级
地修改。该方法虽难度大，但往往效果明显。
linux内核参数调整
2.22.1. 从应用程序角度进行优化
（1） 避免不必要的reduce任务
如果mapreduce程序中reduce是不必要的，那么我们可以在map中处理数据, Reducer设置为0。这样避免了多余的reduce任务。
（2） 为job添加一个Combiner
为job添加一个combiner可以大大减少shuffle阶段从map task拷贝给远程reduce task的数据量。一般而言，combiner与reducer相同。
（3） 根据处理数据特征使用最适合和简洁的Writable类型
Text对象使用起来很方便，但它在由数值转换到文本或是由UTF8字符串转换到文本时都是低效的，且会消耗大量的CPU时间。当处理那些非
文本的数据时，可以使用二进制的Writable类型，如IntWritable， FloatWritable等。二进制writable好处：避免文件转换的消耗；
使map task中间结果占用更少的空间。
（4） 重用Writable类型
很多MapReduce用户常犯的一个错误是，在一个map/reduce方法中为每个输出都创建Writable对象。例如，你的Wordcout mapper方法可能
这样写：
public void map(...) {
…
for (String word : words) {
output.collect(new Text(word), new IntWritable(1));
}
}
这样会导致程序分配出成千上万个短周期的对象。Java垃圾收集器就要为此做很多的工作。更有效的写法是：
class MyMapper … {
Text wordText = new Text();
IntWritable one = new IntWritable(1);
public void map(...) {
for (String word: words) {
wordText.set(word);
output.collect(wordText, one);
}
}
}
（5） 使用StringBuffer而不是String
当需要对字符串进行操作时，使用StringBuffer而不是String，String是read-only的，如果对它进行修改，会产生临时对象，
而StringBuffer是可修改的，不会产生临时对象。
2.22.2. 对参数进行调优
查看linux的服务，可以关闭不必要的服务
ntsysv
停止打印服务
#/etc/init.d/cups stop
#chkconfig cups off
关闭ipv6
#vim /etc/modprobe.conf
添加内容
alias net-pf-10 off
alias ipv6 off
调整文件最大打开数
查看： ulimit -a 结果：open files (-n) 1024
临时修改： ulimit -n 4096
持久修改：
vi /etc/security/limits.conf在文件最后加上：
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
* soft nproc 65535
* hard nproc 65535
修改linux内核参数
vi /etc/sysctl.conf
添加
net.core.somaxconn = 32768
#web应用中listen函数的backlog默认会给我们内核参数的net.core.somaxconn限制到128，而nginx定义的NGX_LISTEN_BACKLOG默认为511，
所以有必要调整这个值。
调整swap分区什么时候使用：
查看：cat /proc/sys/vm/swappiness
设置：vi /etc/sysctl.conf
在这个文档的最后加上这样一行: vm.swappiness=10
表示物理内存使用到90%（100-10=90）的时候才使用swap交换区
关闭noatime
vi /etc/fstab
/dev/sda2 /data ext3 noatime,nodiratime 0 0
设置readahead buffer
blockdev --setra READAHEAD 512 /dev/sda
以下是修改mapred-site.xml文件
修改最大槽位数
槽位数是在各个tasktracker上的mapred-site.xml上设置的，默认都是2
<property>
<name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name>
<!--maptask的最大数-->
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum</name>
<!--reducetask的最大数-->
<value>2</value>
</property>
调整心跳间隔
集群规模小于300时，心跳间隔为300毫秒
mapreduce.jobtracker.heartbeat.interval.min 心跳时间
mapred.heartbeats.in.second 集群每增加多少节点，时间增加下面的值
mapreduce.jobtracker.heartbeat.scaling.factor 集群每增加上面的个数，心跳增多少
启动带外心跳
mapreduce.tasktracker.outofband.heartbeat 默认是false
配置多块磁盘
mapreduce.local.dir
配置RPC hander数目
mapred.job.tracker.handler.count 默认是10，可以改成50，根据机器的能力
配置HTTP线程数目
tasktracker.http.threads 默认是40，可以改成100 根据机器的能力
选择合适的压缩方式
以snappy为例：
<property>
<name>mapred.compress.map.output</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.output.compression.codec</name>
<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>
启用推测执行机制
推测执行(Speculative Execution)是指在分布式集群环境下，因为程序BUG，负载不均衡或者资源分布不均等原因，造成同一个job的多个
task运行速度不一致，有的task运行速度明显慢于其他task（比如：一个job的某个task进度只有10%，而其他所有task已经运行完毕），
则这些task拖慢了作业的整体执行进度，为了避免这种情况发生，Hadoop会为该task启动备份任务，让该speculative task与原始task同时
处理一份数据，哪个先运行完，则将谁的结果作为最终结果。
推测执行优化机制采用了典型的以空间换时间的优化策略，它同时启动多个相同task（备份任务）处理相同的数据块，哪个完成的早，则采用哪个task的结果，这样可防止拖后腿Task任务出现，进而提高作业计算速度，但是，这样却会占用更多的资源，在集群资源紧缺的情况下，设计合理的推测执行机制可在多用少量资源情况下，减少大作业的计算时间。
mapred.map.tasks.speculative.execution 默认是true
mapred.rduce.tasks.speculative.execution 默认是true
设置是失败容忍度
mapred.max.map.failures.percent 作业允许失败的map最大比例 默认值0，即0%
mapred.max.reduce.failures.percent 作业允许失败的reduce最大比例 默认值0，即0%
mapred.map.max.attemps 失败后最多重新尝试的次数 默认是4
mapred.reduce.max.attemps 失败后最多重新尝试的次数 默认是4
启动jvm重用功能
mapred.job.reuse.jvm.num.tasks 默认值1，表示只能启动一个task，若为-1，表示可以最多运行数不限制
设置任务超时时间
mapred.task.timeout 默认值600000毫秒，也就是10分钟。
合理的控制reduce的启动时间
mapred.reduce.slowstart.completed.maps 默认值0.05 表示map任务完成5%时，开始启动reduce任务
跳过坏记录
当任务失败次数达到该值时，才会进入skip mode，即启用跳过坏记录数功能,也就是先试几次，不行就跳过
mapred.skip.attempts.to.start.skipping 默认值 2
map最多允许跳过的记录数
mapred.skip.map.max.skip.records 默认值0，为不启用
reduce最多允许跳过的记录数
mapred.skip.reduce.max.skip.records 默认值0，为不启用
换记录存放的目录
mapred.skip.out.dir 默认值${mapred.output.dir}/_logs/