大数据架构面试
引言
随着互联网的快速发展和技术的不断进步，大数据已经成为了当今最热门的话题之一。越来越多的企业开始关注和应用大数据技术，因此大数据架构师成为了一个非常受欢迎的职位。在面试过程中，大数据架构相关的问题通常会是一个必问的问题。本文将介绍一些常见的大数据架构问题，并给出相应的代码示例。
分布式计算与存储
问题：什么是分布式计算与存储？
答：分布式计算是指将一个计算任务分解为多个子任务，并将这些子任务分别在不同的计算节点上进行计算，最后将结果合并起来。分布式存储是指将大数据拆分为多个小数据分布存储在不同的节点上。
问题：请给出一个分布式计算的代码示例。
答：以下是一个使用Hadoop MapReduce进行分布式计算的示例代码：
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
public class WordCount {
public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
private Text word = new Text();
public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
while (itr.hasMoreTokens()) {
word.set(itr.nextToken());
context.write(word, one);
}
}
}
public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
private IntWritable result = new IntWritable();
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum = 0;
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
}
result.set(sum);
context.write(key, result);
}
}
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}
上述代码实现了一个简单的单词计数任务。首先，通过TokenizerMapper将输入的文本分割为单词，并为每个单词输出一个键值对（单词，1）。然后，IntSumReducer将相同的单词进行合并，并将其出现的次数累加起来。最后，通过job对象的waitForCompletion方法提交任务并等待任务执行完成。
数据仓库与数据湖
问题：什么是数据仓库与数据湖？
答：数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的系统，它提供了一种高效的方式来存储、管理和查询数据。数据湖是一个存储大量结构化和非结构化数据的存储系统，它将数据存储在原始格式下，并提供了一种灵活的方式来处理和分析数据。
问题：请给出一个使用数据仓库查询数据的代码示例。
答：以下是一个使用SQL查询数据仓库的示例代码：
SELECT customer_id, SUM(order_amount) AS total_amount
FROM orders
WHERE order_date >= '2022-01-01' AND order_date <= '2022-12-31'
GROUP BY customer_id
HAVING total_amount > 1000
ORDER BY total_amount DESC;
上述代码查询了在2022年内订单金额总和超过1000的顾客ID及其订单
